CSVをAIに渡す前の小技：5行の練習データで集計ミスを見つける

AIに売上表を渡したら立派なグラフができた。でも同じ注文が二重に入っていたら、見た目が整っていても判断はずれます。ここで紹介するのは、本番データの前に『わざと困る行が入った小さな表』を使う方法です。AIの能力を証明するベンチマークではなく、自分が指定した集計ルールを確かめる練習です。実在の顧客や売上は使いません。

まず、5行の架空データを用意する

CSVは、値をカンマで区切った表の形式です。1行目の列名を見て、それぞれが何を意味するかを先に決めます。この例のamountは円、statusのsaleは売上、refundは返品です。空欄は金額不明とし、0円と同じに扱いません。同じorder_idが同じ内容で重複した場合は1件にします。これらはこの練習のための約束で、すべての会社の正しい会計ルールではありません。

グラフではなく、検算表から頼む

答えが合わないときの直し方

240円なら重複が残っている可能性があります。120円なら返品を含めた可能性があります。ただし結果だけで原因を決めつけず、AIが示した採用行とコードを確認します。A002を0円扱いすると合計だけは同じでも件数が変わる場合があります。合計だけでなく、件数と除外理由を組にして検算するのがポイントです。うまくいった依頼文にはデータの単位とルールを添えて保存します。

本番で使う前には、同じ注文番号でも分割配送なら別の行として残すのか、返品をいつの売上から引くのか、税や通貨をどう扱うのかを担当者に確認してください。大きな表は一部しか処理できないこともあります。取り込んだ行数、対象のシート、集計対象の期間を確認し、表計算ソフト側の合計と照らし合わせます。AIの説明と計算コードに食い違いがあれば採用を保留します。

参考にした発想と、現在の機能

Qiitaのnaohikowatanabeさんの記事には、CSVを使って集計とグラフ化を分ける実例があります。記事は2023年のもので、紹介される旧プラグインの操作を現在の手順とは扱いません。今回の機能確認はOpenAIのデータ分析ヘルプを用い、検算用のデータと依頼文は独自に作成しました。利用できる分析機能やファイル上限はプラン・環境で異なり、特定の有料プランなら無制限とは言えません。