GA4等のCSVから洞察を抽出するプロンプト
いつ使うか
GA4 や Search Console、Instagram インサイトの CSV/TSV を AI に読ませて、人間では気付きにくいパターンを引き出したい時に使う。
プロンプト本文 (コピペして使う)
あなたはデータアナリストです。以下のデータを読み、ビジネス示唆を抽出してください。
## データ
<CSV/TSV をそのまま貼る>
## 期待する分析の流れ
1. **データ概要** (行数・期間・主な列)
2. **基本統計** (平均・中央値・分布の特徴)
3. **異常値/外れ値** とその背景仮説
4. **トレンド** (時系列があれば増減と転換点)
5. **セグメント別の差** (デバイス/流入元/言語など切り口で)
6. **行動につながる示唆 3つ** (具体的に「何をすべきか」)
7. **追加で見たいデータ** (今のデータでは足りない観点)
## 制約
- 推測と事実を必ず分けて書く
- パーセンテージは小数点1桁まで
- 「インプレッションが多い」のような曖昧表現ではなく、数値で根拠を示す効くポイント
- 「推測と事実を分ける」と明示することで、AIの想像を抑制できる
- セグメント別分析を強制すると、平均だけ見て満足するのを防げる
- 「追加で見たいデータ」を聞くと、次の分析計画が立てやすい
よくある質問
- CSV が数千行あってプロンプトに収まりません
- モデルのコンテキスト上限を超える場合は、まず集計済みのサマリ表 (日別合計・流入元別合計など) を渡すのが基本です。生データが必要な分析でも、ランダムサンプリングや上位/下位のみ抜粋といった分割戦略を取り、各チャンクの結果を最後に統合させると安定します。
- GA4 の個人を特定できる情報を AI に渡しても大丈夫?
- GA4 の標準項目は基本的に集計値・匿名 ID 中心ですが、user_id 連携や URL 内のメールアドレス等が含まれることがあります。社外 LLM に渡す場合は、個人情報保護法・GDPR への配慮として、user_id をハッシュ化・URL パラメータの除去・IP の切り捨てを事前に行うのが安全です。
- 「異常値」と AI が言ってきた数値が、実は正常なキャンペーン由来でした
- 外部要因 (広告出稿/メディア掲載/季節要因) を AI は推測できません。CSV と一緒に「同期間に実施した施策一覧」「祝日・キャンペーンの注記」を併せて渡すと、誤検知が大きく減ります。
- 示唆が浅い / どこかで聞いたような結論になります
- 「行動につながる示唆」を要求しても、入力データが粗いと一般論が返りがちです。セグメント (デバイス/流入元/言語/新規 vs リピーター) を最低 2 軸でクロス集計したデータを渡す、または「自社の現在仮説」を併せて添えると、それを検証/反証する形で具体度が上がります。
このプロンプトを実戦で使った所感や改善案があればぜひフィードバックを。姉妹サイト ai-pick.tech では AI x SNS集客の運用ノウハウを公開しています。