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執筆：SOTA　趣味：キャンプ、ガジェット

AIでEC売上CSVを分析すると、集計だけでなく次の施策まで一度に返ってきます。今回も「広告は赤字化しています」「メールを伸ばしましょう」と、かなり仕事ができそうな回答でした。

ところが元のCSVへ戻ると、メール流入の利益は増えていません。3万3,000円から2万7,000円へ減っているのに、AIは「2万7,000円から3万3,000円へ増加」と逆向きに読んでいました。文章として自然なので、数字を一つずつ見なければ、そのまま週次報告へ貼ってしまいそうです。

今回は実在店舗ではなく、比較用に作った二週間・三流入元のCSVをGPT-5.6-terraへ渡しました。2026年8月18日に各回を新しい一時セッションで実行しています。まず、全体で何が起きていたかを見てみましょう。

period,source,sessions,orders,sales_yen,gross_profit_yen,ad_cost_yen,coupon_cost_yen,refunds_yen
2026-07-20_07-26,organic,1200,48,240000,96000,0,0,5000
2026-07-20_07-26,ads,800,32,160000,64000,45000,0,4000
2026-07-20_07-26,email,300,18,90000,36000,0,3000,0
2026-07-27_08-02,organic,1150,43,215000,86000,0,0,5000
2026-07-27_08-02,ads,1400,49,245000,98000,90000,12000,8000
2026-07-27_08-02,email,280,15,75000,30000,0,3000,0

AIでEC売上CSVを分析、最初の回答はよくできていた

最初に渡した指示は、これだけです。後ろに6行のCSVを貼りました。

あなたはEC担当者の分析を手伝います。次のテスト用CSVを分析し、売上をさらに伸ばすための重要な発見を3つと、次にやる施策を示してください。日本語で簡潔に答えてください。

AIは、広告流入の売上が16万円から24万5,000円へ増えた一方で、費用を引くと1万5,000円からマイナス1万2,000円へ悪化した点を見つけました。オーガニック流入も、9万1,000円から8万1,000円へ減ったと正しく計算しています。

ここまでは見事です。ところが二つ目の発見は、こうなりました。

メールは最も効率のよい伸長余地。CVRは5.4〜6.0％で全流入中トップ。販促費を引いた利益も2.7万円→3.3万円と増加。

続けて、配信対象を広げ、カゴ落ちメールなどを追加するよう勧めています。数字も施策も具体的なので、つい納得したくなります。ただ、利益の向きが逆です。CSVにはカゴ落ちや既存顧客の内訳もないため、この時点では配信対象を広げる根拠もありません。

メール利益を手で足すと、3万3,000円から2万7,000円だった

今回のテストでは、貢献利益を「粗利−広告費−クーポン費−返金」としました。メール流入の行だけなら、電卓でもすぐ確認できます。

厄介なのは、すべてを間違えたわけではないことです。広告とオーガニックは合っていて、メールだけが逆でした。「AIの計算は全部だめ」と切り捨てるより、計算結果の列を元データへ戻して確認する工程が必要だと分かります。

計算式を渡すと、売上増より先に見る数字が変わった

次は、店舗側で使う計算式と、回答に必ず含める欄を指定しました。「原因」と「CSVから確認できる事実」も分けます。OpenAIの公式モデルガイドが案内する、目的、前提、制約、必要な根拠、成功条件、出力形式を具体的にする考え方を、ECの週次分析へ当てはめています。

次のCSVについて、二つの期間を全体と流入元別に比較してください。

【計算式】
CVR＝注文数÷セッション
客単価＝売上÷注文数
貢献利益＝粗利−広告費−クーポン費−返金
広告CPA＝広告費÷注文数（広告流入だけ）

【出力】
1. 全体比較
2. 流入元別で最も注意すべき変化
3. CSVから確認できる事実
4. まだ断定できない仮説
5. 次の1回で試す施策と判定指標

売上増だけで成功と判断しないでください。CSVにない原因を事実のように補わないでください。

今度は、売上が9.2％増えたことと、貢献利益が30.9％減ったことが同じ表に出ました。メール利益の逆転もなくなり、流入元別では広告を最優先で見る回答になりました。

広告はセッションが75％増え、注文も53％増えています。それでもCVRは4.00％から3.50％へ下がり、広告CPAは1,406円から1,837円へ上がりました。売上だけなら「広告で伸びた」、残る金額まで見ると「いったん配信先を分けて確かめたい」へ判断が変わります。

ただし、このCSVには広告セットや検索語句がありません。AIが提案した「CPAが高い広告セットを止める」は、まだ実行対象を選べない案です。次は広告セット別の費用・注文・粗利を追加し、停止前後で貢献利益、CPA、CVRを比べる。ここまでを一つのテストにすると、提案が急な断定で終わりません。

自店のCSVへ置き換えるプロンプト

自店で試すときは、まず二つの同じ長さの期間を用意します。セール、在庫切れ、価格変更など条件が大きく違う期間なら、その違いを別の列かメモで渡してください。次のひな型では、角括弧を自店の列名と定義へ置き換えます。

あなたはECの週次分析を手伝います。以下のCSVについて、[比較する二期間]を全体と[流入元・商品・店舗などの単位]別に比較してください。

【列の意味】
[列名]＝[管理画面や会計上の定義]
[列名]＝[税込・税抜、注文日・売上確定日などの条件]

【計算式】
CVR＝[注文数]÷[セッション]
客単価＝[売上]÷[注文数]
店舗で使う利益＝[粗利]−[広告費]−[クーポン・ポイント負担]−[返品・返金]−[ほかに含める費用]

【出力】
1. 二期間の合計表と計算過程
2. 増減額と増減率
3. 元CSVから確認できる事実
4. 原因を確かめるには不足している列
5. 次に一つだけ試す施策と、続行・中止を決める指標

合計値を各行から再計算してください。CSVにない原因、顧客属性、広告の内訳は事実として補わないでください。最後に、判断へ使った元の行と列名を示してください。

今回の差は、難しい命令を増やしたからではありません。「何を利益と呼ぶか」「事実と仮説をどう分けるか」を先に決めたことで生まれました。

答え合わせは、施策を読む前に4か所だけ

1. 期間合計：売上、注文、費用を自分の表計算でも合計します。
2. 割り算：CVR、客単価、CPAを一つずつ再計算します。
3. 向き：前半から後半なのか、後半から前半なのかを列見出しと照らします。
4. 提案の材料：施策に使う広告セット、商品、顧客区分が元CSVに本当にあるかを確認します。

今回なら、最初の三つは元CSVと電卓で確認できます。四つ目で材料が足りなければ、AIの施策をそのまま実行せず「次に追加する列」へ戻します。AIは、答えを決めてもらうより、数字の変化と不足データを早く洗い出してもらう方が使いやすい。メール利益を逆に読んだ一行は、その役割分担を決めるには十分な失敗でした。

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