「このExcelデータを分析してください」

AIにデータを渡して、こんなふうに頼むだけでも、かなり詳しい分析結果が返ってきます。平均値を計算したり、グラフを作ったり、相関関係を調べたり、検定を実施したりなど、以前なら統計ソフトを使わなければ難しかったことも、AIに頼めば手軽にできるようになりました。

ただ、AIがデータを読み取ってくれるからといって、何も説明しなくていいわけではありません。AIであってもExcelを見ただけでは分からないこともありますし、「何を知りたいのか」が曖昧なままでは、適切な分析方法を提案できません。

では、AIに統計解析を依頼するとき、どのようなことを伝えればよいのでしょうか。難しいプロンプトを覚える必要はありません。次の5つを意識するだけで、AIの出力内容はかなり変わります。

1． そのデータがどのように集められたのかを伝える

まずAIに伝えたいのは、そのデータが何についてのものなのか、そして、どのように集められたのかということです。

例えば、大学生300人を対象に授業についてのアンケートを実施したとします。その場合、「大学生300人を対象に、授業についてのアンケートを実施しました」といった情報を伝えます。

また、同じ学生について授業を受ける前と受けた後の2回、満足度を測定したのであれば、そのことも伝える必要があります。

具体的には、次のようなことを伝えるとよいでしょう。

• 誰を対象にした調査なのか
• どのような条件でデータを集めたのか
• 同じ人を複数回測定したのか
• 実験によるデータなのか、アンケートによるデータなのか
• 比較するグループはどのように作られたのか

こうした情報は、Excelの表だけを見ただけではなかなかわかりません。そして、データの集め方は、どのような統計解析が適切なのかにも関係します。

例えば、別々の人から集めた2つのグループを比較するのか、同じ人を2回測定して比較するのかでは、用いる分析方法が変わります。

そのため、AIにデータを渡すときには、可能な限り「このデータはどのように集められたのか」も説明しましょう。

2． データに含まれる変数の意味を伝える

次に、データそのものについてAIに伝えます。

例えば、次のようなExcelデータがあったとします。

年齢	性別	満足度
35	男性	4
42	女性	5
28	男性	3

Excelを見れば、「年齢」「性別」「満足度」という変数名は分かります。しかし、それだけでは分からないこともあります。

この「満足度」は何についての満足度なのか。1～5の5段階評価なのか。5が最も満足しているという意味なのか。

例えば、「満足度は1～5の5段階で、5が最も満足度が高いことを表します」と説明すれば、AIはデータの意味をより正確に把握できます。

ほかにも、性別を「1＝男性、2＝女性」のような数値で記録している場合には、その意味を説明しておく必要があります。

大切なのは、AIは表の数字を読み取ることはできても、その数字が何を意味しているのかを、いつも正しく判断できるとは限らないということです。そのため、変数の意味や数値の定義など、データを見るだけでは分からない情報も記述するようにしましょう。

3． 「何を知りたいのか」を伝える

ここまでは、「どんなデータなのか」という話でした。次に重要なのが、そのデータを使って何を知りたいのかです。

例えば、「男女で満足度に違いがあるか知りたい」という目的と、「年齢が高いほど満足度が高くなるのか知りたい」という目的では、検討する分析方法が変わります。

「このExcelを分析してください」とした場合、AIは「このデータから何が分かるか」という観点で、さまざまな分析を提案してくれます。それが役に立つ場合もありますが、自分が本当に知りたかったこととは違う方向に進んでしまう可能性もあります。

そのため、

「男女で満足度に違いがあるか知りたいです」
「年齢と満足度に関係があるか知りたいです」
「売上に関係している要因を調べたいです」

のように、何を明らかにしたいのかを伝えることが大切です。

ただし、ここで「自分で適切な統計手法まで考えなければならない」と思う必要はありません。むしろ、「男女で満足度に違いがあるか知りたいのですが、どのような統計解析方法が考えられますか？」とAIに相談すればよいのです。

「何を知りたいのか」は自分で伝え、「そのためにどの方法を使うのか」はAIと一緒に考える。このような立ち位置でAIと関わることをおすすめします。

4． 分析方法を最初から決めつけない

統計解析にある程度慣れている人ほど、ここには注意が必要かもしれません。

例えば、「男女の満足度を比較したいので、t検定をしてください」とAIに依頼したとします。もちろん、それで適切な結果が得られる場合もあります。しかし、本当にt検定が適切なのかを確認する前に、分析方法を指定してしまうことになります。

もし、「男女で満足度に違いがあるか知りたいです。適切な分析方法を検討してください」と依頼すれば、AIに分析方法そのものを検討させることができます。

自分の中に「t検定ではないか」という考えがある場合も、「私はt検定を考えていますが、本当に適切でしょうか。他の方法も含めて検討してください」と聞くことができます。

これは似ているようで、少し違います。分析方法をAIに決めてもらうというより、分析方法についてAIと相談するというイメージです。

このようにAIとやり取りすることで自分が知らない分析方法を提案してもらえる可能性もありますし、「なぜその方法なのか」を説明してもらうこともできます。

5． 最初に置いた前提を、ときどき見直す

AIに分析方法を相談するときは、一度の質問で答えを出してもらう必要はありません。

「なぜその方法が適切なのですか？」
「ほかの方法ではだめですか？」
「このデータの場合、どこに注意すればいいですか？」

などと質問しながら、少しずつ分析方法について理解を深めていくことができます。

わからないことをその場で質問できるのは、AIを使った統計解析の大きなメリットの一つです。

ただし、ここで一つ注意したいことがあります。AIと会話を続ければ続けるほど、必ず正しい答えに近づくとは限りません。

AIとのやり取りでは、最初に提示した情報や仮説、分析方法が、その後の回答に影響することがあります。

例えば最初に、「男女の満足度の比較なので、t検定を使いたいです」と伝えたとします。

その後、「この結果はどう解釈すればいいですか？」「p値が0.03だったのですが、どういう意味ですか？」と質問を続けていけば、AIは「t検定を行った」という前提のまま説明を続けるでしょう。

しかし、本当に確認したいのは、そもそも、このデータにt検定を使ってよかったのか？ということかもしれません。

そこで、ときどき立ち止まって、「ここまでのやり取りに引っ張られず、このデータと分析目的だけをもとに、適切な分析方法を改めて検討してください」と聞いてみる。

あるいは、「t検定以外に考えられる分析方法はありますか？」「この分析方法を使うための前提条件は満たされていますか？」と質問してみるのもよいでしょう。

もちろん、このように質問したからといって、AIの判断が完全に独立したものになるわけではありません。

大切なのは、AIとの対話を「答えを出してもらう作業」だけにしないことです。自分が考えるための材料を集めるためにAIを使う。そう考えると、AIから出てきた回答に対して「なぜ？」「ほかの方法では？」と質問する意味も見えてきます。

実際には、どんなふうにAIに相談すればいい？

ここまでのポイントをまとめると、例えば次のように相談してみると良いでしょう。

このデータは、大学生300人を対象に実施した授業満足度調査です。男女それぞれから回答を集めています。
満足度は1～5の5段階で、5が最も満足度が高いことを表します。
このデータを使って、男女で満足度に違いがあるかを調べたいと考えています。
適切な統計解析方法を検討してください。分析方法を一つに決めるだけでなく、候補となる方法と、それぞれを使う条件やメリット・デメリットも説明してください。
私はt検定を考えていますが、これが本当に適切かどうかも含めて検討してください。

このくらいの情報があれば、単に、「このExcelを分析してください」と頼むよりも、AIと具体的な相談を始めやすくなります。

そして、AIから分析方法が提案されたら、「なぜその方法が適切なのですか？」「他の方法ではだめですか？」「この分析方法を使うための前提条件は満たされていますか？」と、さらに質問していきます。

最初から完璧な依頼文を作る必要はありません。AIとのやり取りの中で、足りない情報があれば追加すればいいのです。

そして、分析方法について納得できたところで、「では、今回はこの方法で分析してみよう」というところまで進めれば、次の段階に移ることができます。

分析方法が決まったら、次はどうする？

ここまでで、データの背景や内容、分析の目的をAIに伝え、どのような分析方法が適切なのかを相談してきました。

分析方法が決まったら、いよいよ実際にデータを分析します。

前の記事「AIで統計解析するときの7つの注意点」で紹介したような注意点もありますが、基本的にはAIは統計解析においても便利なツールです。

では、実際にAIに分析を依頼すると、どのような結果が返ってくるのでしょうか。

次の記事では、実際のデータを使って、ここまで紹介してきた方法を試してみます。

まとめ

AIに統計解析を依頼するときに大切なのは、難しいプロンプトを覚えることではありません。

まず、

• そのデータがどのように集められたのか
• データに含まれる変数が何を意味するのか
• そのデータを使って何を知りたいのか

を伝えることです。

そのうえで、分析方法を最初から決めつけず、AIと相談しながら検討していきます。

AIとのやり取りでは、最初に置いた前提がその後の回答に影響することもあります。AIから提案された方法をそのまま受け入れるのではなく、「ほかの方法はないか」「この方法を使う条件は満たしているか」と、ときどき立ち止まって確認することも大切です。

AIを使えば、統計解析について分からないことを、その場で質問できます。

だからこそ、AIによる統計解析では、「正しいプロンプトを一発で入力する」ことより、「AIと対話しながら分析について考える」ことに価値があります。