前回に引き続き、生成AIを使ったPOSデータ分析を行っていきます。
今回はアイテム別の販売金額、販売数量、平均価格、数量/店、販売店率の単月比較です。
分析対象データは以下を利用しました。カテゴリー別の販売金額と平均価格の単月比較と、比較的シンプルなデータです。
プロンプトと結果は以下のとおりになりました。
ChatGPTは2022年11月にリリースされた当初、主に文章生成や質問応答に強みを持っていましたが、
数値処理やデータ分析の精度は限定的でした。
その後のモデル進化により、現在ではPOSデータやExcelなどの構造化データもある程度は解析できるようになっています。
特に売上構成比や伸び率、カテゴリー別のトレンド分析など、実務レベルの分析に活用できる部分も増えていると思いますので、皆様も積極的に活用していってください。
前回、「POSデータ分析とAI」について書きましたが、今回は実際に現在の生成AIでPOSデータ分析ができるかを検証したいと思います。利用した生成AIは、2025年10月時点の「ChatGPT 5」です。
分析対象データは以下を利用しました。カテゴリー別の販売金額と平均価格の単月比較と、比較的シンプルなデータです。
以下のプロンプトで実行しました。
アウトプットは以下のようになりました。
前年同月比を計算して、伸び率が高い、「畜産缶詰」をピックアップしていました。
次にもう少し具体的な条件で作成しました。
アウトプット
伸び率や売上構成比の計算が正確に行われており、売上構成比10％以下のカテゴリーを除外する条件も適切に反映されています。分析の基本に忠実で、妥当な結果が得られました。
今回はデータ量が少なめでしたが、次回はより多くのデータを用いて精度を検証してみたいと思います。
