売上データがExcel、顧客アンケートが紙とスプレッドシート、在庫情報は現場担当者だけが知っているという点在するデータを集めるだけで、中小企業では半日が消えることが珍しくありません。本来は分析まで手を回したいのに、毎月の定例レポート作成に追われ、Power BIを導入しても使いこなせず、結果として「誰かの頭の中だけ」に頼る属人化から抜け出せないという状況が多くの中小企業で見られます。
本記事では、中小企業が抱えやすいデータ活用の壁を踏まえながら、Copilotを使って経営判断に役立つ分析を行うための実践ステップを解説します。特に「実際に入力するプロンプト全文」「どんな出力が返るか」「うまくいかない例とその直し方」まで、今日からExcel上で再現できる粒度で紹介します。
弊社では、Copilotを使ったデータ分析に役立つ資料を配布しています。データ管理の考え方やプロンプト設計など、AIを適切に運用するノウハウを知れます。AIで正確にデータを分析したい、データドリブンな意思決定をしたい、という方の第一歩になる内容です。
- 中小企業がデータ分析でつまずく3つの壁
- Copilotは分析自動化ツールではなく問いに答えるアナリストである
- Copilot in ExcelとCopilot関数を使う準備｜ライセンスと有効化の手順
- まず整えるべきは「AIが読みやすいデータ」｜中小企業向けの実務ステップ
- コピペで使えるCopilotプロンプト実例集｜売上・在庫・アンケート
- うまくいかないプロンプト例｜曖昧指示の失敗3パターンと改善版
- 実際の分析プロセスはこう変わる｜Copilotで経営判断につながる示唆を出す方法
- Copilotでできる経営判断レベルの分析ユースケース3選
- 他社の取り組み｜三谷産業・デクセリアルズに学ぶ「小さく始めるAIデータ活用」
- まとめ｜中小企業こそデータ分析 × Copilotで意思決定を高速化できる
- よくある質問
生成AI活用必須3資料を無料配布
- 【戦略】成果を出すAI組織導入の設計フレーム
- 【失敗回避】導入企業が陥る6つの落とし穴と対策
- 【実践】業務で使えるプロンプト設計法
中小企業がデータ分析でつまずく3つの壁
データ活用に取り組もうとしても、多くの中小企業では「分析できる以前の問題」にぶつかります。Copilotがどれほど高性能でも、元のデータ環境や運用フローが整っていなければ、AIは正確な示唆を返せません。つまずきは大きく「データの散在」「モデル設計の欠如」「属人化」の3つに集約されます。
データが紙・Excel・部門ごとに散在し、分析の前に集めるだけで1日終わる
最初に立ちはだかるのが、データが集約されていない状態です。顧客アンケートは紙やGoogleフォーム、売上はExcel、在庫は現場担当者の独自ファイルなど、情報が点在しているとデータを集めるだけで半日が消えるという事態が起きます。この段階で特に深刻なのは「形式がバラバラでAIが読めないこと」です。
Copilotは自然言語の指示には強くても、乱雑なデータ構造は理解しきれません。だからこそ、分析前に「誰が・どのデータを・どの形式で管理するか」という最低限の統一ルールを決めることが、回答精度を左右する最初の分岐点になります。
BIを導入したが、モデル設計がわからず可視化止まりで終わる
Power BIを導入した企業でよく起きるのが、データモデル設計が理解されないまま可視化だけが進む状態です。売上と在庫、顧客データを横断して分析するには「どのテーブルをどのキーでつなぐか」を定義する必要がありますが、ここが曖昧だと見た目だけのダッシュボードが量産されます。
Copilotを活用するためには、データのつながりを正しく定義するモデルづくりが欠かせません。この部分が整うと、AIが読み取れる情報量が増え、要因分析や改善提案の精度も大きく向上します。
分析が属人化し、社長への報告資料が毎回ゼロから手作業になる
Excel職人に負荷が集中し、レポート作成が属人化してしまう状態も、中小企業では非常に多く見られます。担当者が休めばレポートが止まり、作り手によって資料の質が変わり、経営判断のスピードにも影響が出ます。本来なら毎月の分析結果をもとに戦略を改善したいところですが、現場は資料作成そのもので疲弊しがちです。
こうした属人化はCopilotとも相性が悪く、AIを全社で使うには「レポートの型」を固定し、一定の手順で回せる仕組みが不可欠です。型が決まれば、後述するプロンプトをそのまま貼り付けて毎月同じ品質の分析を再現できます。
Copilotは分析自動化ツールではなく問いに答えるアナリストである
Copilotは「ボタン一つで分析を自動化してくれる便利ツール」と誤解されがちですが、実際はデータに基づいて問いに答えるアナリストとして機能させることが成果を分けます。AIを最大限生かすには、正しく整えられたデータと、適切に設計された問い（プロンプト）が必須です。
AIが分析できるのは「正しいデータ」と「正しい問い」がセットになったとき
Copilotは高度な自然言語処理を備えていますが、もともとのデータが乱れていたり、曖昧な質問を投げかけたりすると、当然ながら曖昧な回答しか返せません。
例えば「売上の特徴を教えて」と尋ねると要約程度の答えにとどまりますが、「2023年Q1〜Q4のカテゴリ別売上の増減要因を3つ挙げ、それぞれの改善策を提示して」と問いを具体化すると、経営判断に使える質の高い示唆が得られます。AIは魔法ではなく、適切なデータと問いが揃って初めてコンサルのように働きます。
ExcelとPower BIの連携前提でCopilotの価値は最大化する
Excel単体でもCopilotは十分便利ですが、本当の価値はPower BIとの連携でデータ構造全体を理解させたときに発揮されます。売上・在庫・顧客情報など複数のデータがつながったモデルをPower BIで用意すると、Copilotはそれらをまとめて読み込み、要因分析・改善提案・予測など幅広い処理ができるようになります。こうしたデータのつながりを理解したAI分析は、Excelの自動化とは次元が異なり、中小企業が本来やりたかった「現場レベルではなく会社全体を見た意思決定」をサポートします。
ただし、いきなりPower BIを前提にすると導入のハードルが高くなります。本記事では後半で「Excel単体で完結する導線」も用意していますので、まずは手元のExcelから始め、必要になった段階でPower BIを組み合わせる順序を推奨します。
専門アナリスト不在でも意思決定の質を引き上げる理由
中小企業では、経営企画やデータサイエンスの専門担当がいないことが一般的です。だからこそ、CopilotのようなAIアナリストの存在が威力を発揮します。売上推移・在庫状況・顧客の声を読み込み、「何が問題なのか」「どこから着手すべきか」といった優先順位づけを含むアウトプットが返ってくるため、会議資料のドラフトも短時間で作れます。
さらに経営陣との合意形成が早くなり、判断のスピードが向上します。こうした成果を安定して得るには、データ環境と社内ルールの整備が欠かせません。データ管理や社内ルールの考え方など、適切にデータを分籍して成果を出すノウハウは以下の資料でも解説しています。
Copilot in ExcelとCopilot関数を使う準備｜ライセンスと有効化の手順
CopilotでExcelデータを分析するには、対応ライセンスの確認と機能の有効化が前提です。中小企業の場合、Power BIを導入していなくてもExcel単体で分析を始められるため、まずはこの最小構成を整えるのが現実的です。法人で本格利用する場合は、対象のMicrosoft 365サブスクリプションに加えてMicrosoft 365 Copilotライセンスが別途必要になります。
必要なライセンスを確認する
Microsoft 365 Copilotの法人向けプラン（Microsoft 365 Copilot Business）は、年間契約で1ユーザーあたり月額2,698円、月間契約で月額3,778円が公式に案内されています（2026年5月時点・最大300ユーザー）。Copilotは単体では利用できず、対象のMicrosoft 365サブスクリプションが別途必須になります。なお、無料で使えるMicrosoft 365 Copilot Chat（Web基盤のAIチャット）も存在しますが、Excelのセルデータを直接分析させる用途では法人向けCopilotライセンスが必須です。具体的な適用範囲は契約形態で変わるため、自社プランは情シス担当またはMicrosoft側の案内で確認してください。
法人ライセンスで利用する場合、入力した売上データや顧客情報がCopilotの基盤モデルの再学習に使われることはなく、組織のデータは組織のテナント内に保護されます（Microsoftはこれを商用データ保護／エンタープライズデータプロテクションとして公開しています）。社外への情報流出や入力データの二次利用を懸念する経営層も、この前提を踏まえて検討を進められます。
Copilot in Excelを有効化して使い始める手順
Excelでデータ分析を始めるまでの流れは、次の4ステップに整理できます。導入直後に「ボタンが出ない」というつまずきが多いため、順番に確認すると確実です。
- Microsoft 365 Copilotライセンスが自分のアカウントに割り当てられているかを確認します（割り当ては管理者側の操作になります）。
- Excelを最新版に更新します。バージョンが古いとCopilotボタンが表示されないことがあります。
- 分析対象のデータを「テーブル形式」に変換します（データ範囲を選択し、[挿入]→[テーブル]）。Copilotはテーブル化されたデータを最も正確に読み取ります。
- リボン右側の[Copilot]ボタンをクリックし、開いたウィンドウに分析したい内容を文章で入力します。
=COPILOT関数でセル上に分析結果を返す
Microsoftは、Excelのセルに直接入力して使える=COPILOT関数を提供しています。これはセルやセル範囲を引数として渡し、要約・分類・抽出などの結果をスピル（自動展開）でセル上に返す関数です。たとえば自由回答が並んだ列に対して、隣の列で分類結果を一括生成するような使い方ができます。
=COPILOT(“次の回答をポジティブ/ネガティブ/中立で分類して”, B2)
このように、画面のチャットだけでなく関数としてもCopilotを呼び出せるため、定型の分類・要約作業を表計算の中に組み込めます。なお関数の提供状況や対応範囲は更新されるため、自社環境で使えるかは実際にセルに入力して挙動を確認してください。
まず整えるべきは「AIが読みやすいデータ」｜中小企業向けの実務ステップ
Copilotに正確な分析や示唆を引き出させるには、まずAIが迷わず理解できるデータの状態をつくることが欠かせません。中小企業ではデータの書式や管理方法がバラバラになりがちですが、この部分を最小限整えるだけで、Copilotの回答精度は大きく向上します。
Excelなら最低限そろえるべき4つの整形ポイント
Excelで管理された売上表や在庫リストは、見た目には整っていてもAIが理解しづらいケースが多くあります。Copilotは表形式の構造を前提に読み込むため、最低限の整形が回答品質を左右します。AIに正確に読ませるための整形ルールは、次の4点です。
| 整形ポイント | NGの例 | OKの例 |
|---|---|---|
| 列名の一貫性 | 「売上」と「売上高」が別シートで混在 | すべて「売上高（円）」に統一 |
| カテゴリの統一 | A-01／A01／Ａ01が混在 | 「A01」に表記統一 |
| 日付の標準化 | 2024/3/1／3月1日／3/1が混在 | 「2024-03-01」に統一 |
| 欠損値の扱い | 空白・「-」・「未集計」が混在 | 空セルは0か空白に統一 |
たとえば、商品名の表記ゆれが混在しているとAIは別の商品として処理してしまいますし、日付が混在していると時系列分析が正しく機能しません。これらを整えるだけで、Copilotは正しい傾向分析・要因抽出が可能になります。
顧客アンケート・販売実績・在庫データはどうまとめる？
顧客アンケートの自由回答や、部門ごとに管理されている在庫台帳など、非構造的なデータをどう整えるかも分析品質を左右します。Copilotは自然文も読めますが、表形式とセットで与えたほうが精度が安定します。
自由回答は「設問」「回答」「カテゴリ（仮）」の3項目に最低限まとめておくと分析しやすくなりますし、在庫データは「商品コード」「基準日在庫」「入出庫履歴」の形式に揃えておくと、後述するPower BI分析との連携もしやすくなります。こうした下準備は地味ですが、AIが誤読しない土台を作るうえで効果が大きい部分です。
Power BIモデルはここだけ作れば解析が回る最小セット
Power BIを活用する場合、複雑なモデル構築が必要と思われがちですが、実務でまず押さえるべきなのは売上・商品・日付テーブルを正しく紐づけるシンプルなスター型構造です。これがあるだけで、売上推移・カテゴリ別比較・地域別分析など、経営判断に必要な多くの分析が可能になります。
さらに、このモデルをCopilotと組み合わせると「カテゴリAの売上が前年同期比で下がった要因を3つ教えて」「在庫回転率が高い商品の共通点は？」といった高度な問いにも対応できるようになります。複雑なDAXを書く必要はなく、データ同士のつながりを正しく定義することが解析品質を決めます。
コピペで使えるCopilotプロンプト実例集｜売上・在庫・アンケート
ここからは、実際にCopilotへ入力する文章をそのまま掲載します。中小企業のデータ分析で頻度が高い5つの場面について、「貼り付けるプロンプト全文」と「返ってくる出力イメージ」をセットで紹介します。データの列名は自社に合わせて差し替えてください。
なお、こうしたプロンプト設計を含め、生成AIを業務に定着させる進め方を体系的に押さえたい場合は、生成AI活用の3点セット資料も基礎の地図として参照できます。
売上分析のプロンプトと出力イメージ
売上推移の傾向と来期予測まで一気に出すプロンプトです。期間とカテゴリを明示するのがコツになります。
2024年Q1〜Q4の「カテゴリ別売上高」を四半期ごとに比較してください。
1. カテゴリ（A/B/C）ごとの四半期推移を表でまとめる
2. 前年同期比で増減が大きいカテゴリを上位3つ挙げ、増減率を併記する
3. 各カテゴリの来期（2025年Q1）の売上見通しを、根拠とあわせて1文で示す
出力は表＋箇条書きで、専門用語は使わずに説明してください。
返ってくる出力は、たとえば次のような内容です。実際には文章＋表で返り、月別推移や増減率が数値で並びます。
| カテゴリ | 2024通年売上 | 前年同期比 | 来期見通し |
|---|---|---|---|
| A | 4,820万円 | ＋12% | 微増（季節需要が継続） |
| B | 3,150万円 | －8% | 横ばい（競合価格の影響） |
| C | 2,070万円 | －21% | 要注意（Q4の落ち込みが継続懸念） |
このように「どのカテゴリが・どれだけ・なぜ動いたか」が表形式で返るため、会議の冒頭スライドにそのまま転用できます。
担当者別・拠点別に切り分けるプロンプト
全体の数字だけでは打ち手が見えないとき、担当者や拠点の軸で分解します。
「売上明細」テーブルを使い、営業担当者別の売上を集計してください。
1. 担当者ごとの売上合計を降順で表にする
2. 全体平均を下回る担当者を抽出し、その担当者の主力カテゴリを併記する
3. 上位担当者と下位担当者の違いを、データから読み取れる範囲で3点挙げる
出力は担当者ランキングの表に加え、「上位者は高単価カテゴリの構成比が高い」「下位者は特定月に売上が集中している」といった、人別の傾向コメントが返ります。誰に・どんな支援をすべきかの判断材料になります。
要因推測（なぜ下がったか）のプロンプト
数字の増減の「理由」を仮説として出させるプロンプトです。
カテゴリCの2024年Q4売上が前年同期比で21%減少しました。
このテーブルのデータから読み取れる範囲で、減少要因の仮説を3つ挙げてください。
各仮説には「根拠となる数値」と「確認すべきデータ」を添えてください。
推測の確度が低いものは、その旨も明記してください。
出力は「①特定地域の販売数が前年比で半減（根拠：地域別数量）②返品率の上昇（要確認：返品データが未連携）③主力商品の欠品期間（根拠：在庫データの欠品フラグ）」のように、根拠と確認事項がセットで返ります。AIの推測を鵜呑みにせず検証に回せる形になっている点が実務向きです。
在庫分析のプロンプト
過剰在庫と欠品リスクを同時に洗い出すプロンプトです。
「在庫データ」テーブル（商品コード・基準日在庫・入出庫履歴）を使い、
過去6か月の在庫状況を分析してください。
1. 在庫回転率が低い商品を3つ挙げ、回転率と滞留日数を併記する
2. 欠品が発生した、または発生リスクが高い商品を3つ挙げる
3. それぞれに対し、発注見直し・販促・処分のどれが適切かを理由付きで提案する
出力は回転率ワースト商品の表と、欠品リスク商品の表に加え、商品ごとの推奨アクションが返ります。「滞留120日・回転率0.3の商品は値引き処分が妥当」のように、判断と理由がそろうため発注会議の叩き台になります。
アンケート要約のプロンプト
自由回答を分類し、改善優先度まで付けるプロンプトです。
「顧客アンケート」テーブルの自由回答列を分析してください。
1. 回答をポジティブ／ネガティブ／中立で分類し、件数比率を示す
2. ネガティブ回答に多い不満理由を頻出キーワードとともに3つ挙げる
3. 「項目」「頻出キーワード」「改善優先度（高/中/低）」の3列の表にまとめる
4. 最優先で着手すべき改善テーマを1つ、理由とともに示す
このプロンプトを使うと、後述する顧客アンケート分析の表のような出力が一度に得られます。読まれずに埋もれがちな自由回答が、着手順位の付いた改善リストに変わります。
うまくいかないプロンプト例｜曖昧指示の失敗3パターンと改善版
Copilotの回答品質は、データの状態と同じくらい「問いの設計」に左右されます。実際に多いのは、指示が曖昧なために要約止まりの答えしか返ってこないケースです。ここでは、よくある失敗3パターンと、その改善版を対比で示します。
失敗1｜対象範囲が曖昧で要約しか返らない
範囲を指定しないと、AIは「全体をざっくり要約」する以上のことができません。
- Before（NG）：「売上を分析して」
- After（OK）：「2024年Q1〜Q4のカテゴリ別売上を四半期ごとに比較し、前年同期比で減少した上位3カテゴリと、その減少要因の仮説を挙げて」
改善版では「期間・比較軸・出力件数・求める結論」を明示しています。対象を絞るほど、AIは要約ではなく分析を返します。
失敗2｜出力形式を指定せず、会議に使えない文章が返る
形式を指定しないと、長い説明文だけが返り、資料に転記しづらくなります。
- Before（NG）：「在庫の問題点を教えて」
- After（OK）：「回転率が低い商品を3つ、『商品コード・回転率・滞留日数・推奨アクション』の4列の表で出して。表の下に、最優先で対処すべき1商品とその理由を1文添えて」
改善版では出力を表形式に固定し、列まで指定しています。形式を決めると、毎月同じレイアウトで再現でき、属人化の解消にもつながります。
失敗3｜根拠を求めず、AIの推測を鵜呑みにしてしまう
根拠の提示を求めないと、もっともらしいだけの結論が返り、検証できません。
- Before（NG）：「売上が下がった理由は？」
- After（OK）：「売上減少の要因仮説を3つ、それぞれ『根拠となる数値』と『確認すべきデータ』を添えて。データから判断できない項目は推測である旨を明記して」
改善版では根拠と確認事項を必須にしています。AIの出力を「仮説」として扱い、人が検証する前提を問いの中に組み込むことが、経営判断に使う際の安全装置になります。
実際の分析プロセスはこう変わる｜Copilotで経営判断につながる示唆を出す方法
Copilotを活用すると、従来は「データを集める→Excelで整形→グラフ作成→レポートにまとめる」といった手作業が中心だった分析プロセスが大きく変わります。特に、中小企業が求める経営判断に使えるアウトプットは、正しいデータを用意したうえでCopilotに段階的な指示を与えることで、再現性のある形で引き出せます。各ステップで使うプロンプトは、前掲の実例集の文章をそのまま流用できます。
1. データ読み込み
まずはExcelやPower BIで整理したデータをCopilotに読み込ませます。このとき、表形式が整っているほどAIが正確に理解し、後続の分析がスムーズになります。単一のExcel表でも分析は可能ですが、売上・在庫・顧客情報など複数のデータがPower BIで紐づいている場合、Copilotはその構造を読み取り、「データ同士の関係性」を前提にした高度な分析ができるようになります。
2. Copilotに「要因分析」を依頼
次に行うのが、売上変動や在庫の偏りなどの要因分析です。ここでは前掲の「要因推測のプロンプト」のように、対象・期間・件数・根拠の提示を明示して投げかけます。Copilotは数値の差異を読み取り、増減の背景要因を抽出するうえで高い精度を発揮します。人が手作業で行うと数時間かかる分析も、AIなら数十秒で概観をつかめます。
3. 改善案と優先度を付与
要因分析の結果を踏まえて、改善に向けたアクション案を求めます。「売上減少の3つの原因に対し、費用対効果の観点から優先度順に改善策を提示して」と依頼すると、Copilotは実行しやすい施策案を並べ、それぞれの効果の見込みも補足します。問題点の特定から一歩踏み込んだ改善提案までAIが返せるのは、Copilotの大きな強みです。
4. 経営会議資料を自動生成
最後に、分析内容を基にした経営会議用の資料を作成します。Copilotには「分析結果をまとめて、経営会議で使えるスライド案を作って」と依頼するだけで、要因分析・グラフ・改善案を含んだドラフト資料が作られます。チェックと加筆は必要ですが、ゼロから資料を作る負担が一気に軽減されるため、経営陣との意思決定スピードが向上します。
Copilotでできる経営判断レベルの分析ユースケース3選
Copilotは単なる効率化ツールではなく、データから「次に何をすべきか」を導くアナリストとして機能させられます。中小企業が日常的に悩みやすい課題ほど、AIによる示唆が効果を発揮しやすく、売上予測・在庫管理・顧客アンケートの3領域は特に再現性の高いアウトプットが得られます。各ユースケースの末尾に、すぐ試せる手順を付けています。
売上予測｜季節性・地域性・カテゴリ別の特徴をAIが指摘
売上データには季節要因や地域差、商品カテゴリごとの傾向など、人の目だけではつかみにくいパターンが潜んでいます。Copilotにデータを読み込ませ、「2024年Q1〜Q4のカテゴリA・B・Cの売上推移を比較し、増減の要因と来期の予測を示して」と依頼すると、過去データから傾向を抽出しながら、将来の見通しまで提示できます。
さらに、「前年同期比で大きく動いた要因を3つ挙げて」と続けると、プロモーション強度、在庫変動、地域別の動きなど複合的な視点で要因をまとめます。属人的な勘に頼らず、データに基づく予測を短時間で得られるため、意思決定のスピード向上に直結します。
すぐ試せる手順：次の3ステップで月次の売上レビューが回せます。
- 売上明細をテーブル化します
- 前掲「売上分析のプロンプト」を貼り付けます
- 返ってきた表をスライドに転記します
在庫管理｜過剰在庫・欠品リスクを自動で抽出
在庫は経営のキャッシュフローに直結するため、適正在庫の把握は中小企業の利益を左右します。しかし、手作業で在庫推移や入出庫履歴を追うのは大きな負担です。
Copilotに在庫データを読み込ませ、「過去6か月の入出庫データから、回転率が低い商品を3つ挙げ、それぞれの原因と対策をまとめて」と依頼すると、過剰在庫になりやすい商品や欠品リスクのある商品を自動で抽出できます。
また、Power BIで売上テーブルと在庫テーブルが紐づいている場合には「在庫回転率が高い商品の共通点は？」「欠品しやすい商品の要因分析をして」といった高度な分析にも対応します。販売データとの組み合わせ分析が一瞬でできる点は、Copilot×Power BIの大きな強みです。
すぐ試せる手順：次の3ステップで進めます。
- 在庫データを「商品コード・基準日在庫・入出庫履歴」の3列に整えます
- 前掲「在庫分析のプロンプト」を貼り付けます
- 推奨アクション（発注見直し・販促・処分）を発注会議の議題にします
顧客アンケート分析｜自由回答から改善優先度をAIが要約
顧客アンケートの自由回答欄は、実務では「読んでも活用されない」まま埋もれがちです。Copilotは自然文の解析が得意なため、「自由回答の内容をポジティブ／ネガティブで分類し、最も多い不満理由を3つ挙げて」「改善策を優先度付きで提案して」といった依頼に対して、即座に要点をまとめます。
さらに、表形式で「項目」「頻出キーワード」「改善優先度」を整理するよう依頼すれば、次のような形の出力も可能です。
| 項目 | 頻出キーワード | 改善優先度 |
|---|---|---|
| サポート対応 | 遅い／返信なし | 高 |
| 商品品質 | 初期不良／ばらつき | 中 |
| 価格満足度 | 高い／見合わない | 中 |
こうした分析は、中小企業が顧客満足度を改善したいときほど威力を発揮し、「どこから着手すべきか」が一目でわかる意思決定材料になります。
すぐ試せる手順：次の3ステップで進めます。
- 自由回答を「設問・回答・カテゴリ（仮）」に整えます
- 前掲「アンケート要約のプロンプト」を貼り付けます
- 改善優先度「高」の項目から着手します
他社の取り組み｜三谷産業・デクセリアルズに学ぶ「小さく始めるAIデータ活用」
中小・中堅規模でCopilotを軸にデータ活用を進めた企業の取り組みは、自社の進め方を考えるうえで参考になります。AI経営総合研究所が独自に取材した先行企業の活用実態から、データ起点でAIを根付かせた2社を紹介します。
三谷産業株式会社｜「完成を待たない」プロトタイピングで社内データ活用を内製
三谷産業では、完璧を求めず動くものから始める姿勢として「永遠の試作品で構わないと思っています」という考え方を実践しています。同社はMicrosoft Copilotを活用しながら、社内チャットボット「三谷CBT」をTeams上に自社開発し、上限550万円の出資制度（550制度）でプロトタイピングを推進しました。G検定取得率は単体86.2%・国内グループ全体70.9%（2026年3月末時点）に達し、データを扱う土台となるリテラシーを全社で底上げしています。
ポイントは、完成度より着手スピードを優先し、現場が自らツールを試せる仕組みを用意したこと。中小企業がExcel単体の小さな分析から始める進め方とも重なります。
詳細は三谷産業株式会社のインタビュー記事で紹介しています。
デクセリアルズ株式会社｜Copilot全社付与とデータ分析で「溜まった情報」を資産化
デクセリアルズでは、蓄積データの価値転換として「AIのおかげで溜まったデータが“活用できる資産”に変わりつつあります」という変化を実感しています。同社は全社員にMicrosoft Copilotを付与し、製造部門では作業動画からマニュアルを自動生成、品質保証では問い合わせ履歴を分析するなど、現場データの分析活用を進めました。DX基礎講座の受講率は95%に達し、AIを使える人材の裾野を全社に広げています。
ポイントは、まず全社にツールを行き渡らせ、既存データを分析対象として捉え直したこと。点在していた情報を「読める形」にする発想は、本記事のデータ整形ステップと同じ方向を向いています。
詳細はデクセリアルズ株式会社のインタビュー記事で紹介しています。
2社に共通する設計思想：①完璧なデータ基盤を待たず小さく始める ②現場が自分の業務データで試せる環境を先に用意する ③蓄積データを「活用できる資産」として捉え直す。中小企業がCopilotでデータ分析を始める際も、この3点が再現性のある進め方になります。
まとめ｜中小企業こそデータ分析 × Copilotで意思決定を高速化できる
中小企業では、データが散在していたり、Power BIが使いこなせなかったり、レポートが属人化していたりと、分析以前の課題が山積みになりがちです。
しかし、ExcelやPower BIを最低限整えたうえで、本記事のプロンプト実例をそのまま使えば、売上予測・在庫リスクの把握・顧客の声の要約など、経営判断に直結する示唆を短時間で引き出せます。まずはExcel単体・1つのプロンプトから始め、効果を確認しながらPower BI連携へ広げる順序が、中小企業にとって最も現実的な進め方になります。
さらに、分析〜資料作成のプロセスを「決まったプロンプトと出力形式」で仕組み化すれば、担当者が変わっても同じ質のレポートを安定して作れるようになり、会社全体の意思決定スピードが向上します。
以下の資料では、プロンプトの設計やデータ管理の考え方、運用ルールなど、Copilotでのデータを分析を成功させるのに役立つノウハウをまとめています。データを分析を正確かつ効率的に行い、データドリブンな意思決定をサポートする内容です。ぜひお気軽にご覧ください。
よくある質問
- Q中小企業がCopilotでデータ分析を始めるには何から手をつければよいですか？
- A
手元のExcelデータをテーブル形式に整え、1つのプロンプトを試すことから始めます。Power BIは不要で、列名・日付・カテゴリの表記を統一するだけでCopilotの精度は大きく上がります。本記事の「売上分析のプロンプト」を貼り付け、出力を確認してから対象を広げる進め方が現実的です。
- QCopilotはExcelのどれくらいのデータ量まで扱えますか？
- A
Copilotが扱えるデータ量は基本的にExcelの制約の範囲内であるため、数千〜数万行規模であれば問題なく分析できます。ただし、AIがより正確に読み取るには、形式の統一や不要列の整理が前提です。極端に列数が多い場合や文字列が混在している場合は誤読リスクが上がるため、「分析に必要な列だけを残して渡す」前処理が効きます。
- QCopilotでデータ分析するには、どのライセンスが必要ですか？
- A
Excelのセルデータを直接分析させる用途では、対象のMicrosoft 365サブスクリプションに加えてMicrosoft 365 Copilotの法人向けライセンスが必須です。公式では年間契約で月額2,698円、月間契約で月額3,778円が案内されています（2026年5月時点）。自社プランで使える範囲は契約形態で変わるため、情シス担当またはMicrosoft側の案内で確認してください。
- QPower BIを使っていない会社でも分析できますか？
- A
可能です。ExcelだけでもCopilotの分析機能は十分活用できます。ただし、売上・在庫・顧客情報のように複数データを統合する分析はPower BIのほうが得意で、「複数のテーブルを紐づけてAIに読ませる」高度な使い方はPower BI導入後に効果を発揮します。まずはExcelで始め、分析の幅を広げたい段階でPower BIを組み合わせるのが現実的です。
- QCopilotの回答がうまく返ってこないのはなぜですか？
- A
多くは指示が曖昧なことが原因です。「売上を分析して」では要約しか返らず、「2024年Q1〜Q4のカテゴリ別売上を比較し、減少上位3カテゴリと要因仮説を表で出して」のように期間・比較軸・出力件数・形式を明示すると、分析レベルの回答が返ります。根拠の提示も求めると検証可能なアウトプットになります。
- QAIが出した結果はどこまで信用していいですか？
- A
Copilotが返す示唆は有用ですが、統計的な因果を保証するものではありません。あくまで傾向に基づいた仮説として扱い、人の検証を必ず挟みます。特に経営判断に使う資料は、事実確認→異常値のチェック→比較軸の確認のステップを踏むことで精度を担保できます。プロンプトで「根拠となる数値」を求めておくと検証が容易になります。
