AIで考えることは、確かに速くなりました。
NotebookLMのようなツールを使えば、CSVを読み込んで売上ランキングを出したり、傾向を言語化したりすることも簡単にできます。
また、Excelで集計や資料をまとめることも、今なお多くの現場で有効です。

ただし、数字を「判断材料」として継続的に使う場面では、それだけでは足りなくなる瞬間があります。
「この数字、業務に使って大丈夫だろうか？」
「経営会議や月次報告にそのまま出していい？」
こうした不安を感じたことがある方も、多いのではないでしょうか。

AIでCSV集計が向いているケース

AIによるCSV集計は、次のような用途では非常に強力です。

• 個人レベルでの分析・確認
• 試算・仮説出し
• 売上やデータの傾向把握
• 1回限りの資料作成や検討用アウトプット

NotebookLM や Gemini などのAIは、スピード重視・柔軟性重視の場面で真価を発揮します。
「とにかく早く全体像をつかみたい」
「まずは当たりをつけたい」
そんな場面では、これ以上ない道具です。

AIでの集計が「危うくなる」瞬間

一方で、次のような条件が重なってくると、AI集計だけでは不安が出てきます。

• 毎月、同じ数字を出す必要がある
• 数字に対して責任が発生する
• 他部署や経営層に共有する
• 「前月と合わない」と指摘される可能性がある

AIが悪いわけではありません。求めている用途や目的が変わっただけです。

業務で使う数字に必要な「条件」とは？

AIでの集計が不安定に感じられるのは、業務で使う数字には、次のような条件が求められるからです。

• 毎回、同じ条件で集計される
• 誰が集計しても同じ結果になる
• 後から根拠を説明できる
• 担当者が変わっても再現できる

これらは、個人の作業では何とかなっていても、組織で共有し始めた瞬間に重要になる条件です。

AIと「仕組み化された集計」は役割が違う

AIは、「このCSVから、売上が伸びている商品は？」といった探索的な問いかけが得意です。

一方で、業務で使う数字には、毎回同じ条件で処理され、誰が行っても同じ結果になることが求められます。
経営会議や月次報告の場では、「今回はこう出ました」という説明が通用しないことも少なくありません。
そのため、人の操作や会話に依存せず、あらかじめ決めたルールで自動的に数値を算出する
“仕組み化された集計” が必要になります。
一般にこの役割を担うのが BI（Business Intelligence）ツール です。

BI（Business Intelligence）ツールとは
企業内に蓄積されたデータをもとに、
・売上
・実績
・傾向
などを、誰でも同じ条件で確認できる形に整理する仕組みです。 
Excelのように手作業で毎回集計するのではなく、あらかじめ定義したルールに基づいて、毎回同じ結果を自動的に出せることが特徴です。 
経営会議用の資料や、 月次・週次の定型レポートなど「数字にブレが出てはいけない場面」で使われます。

AIは「考えるための道具」、BIツールは「業務で使う数字を安定させ、決める道具」。
どちらが優れているかではなく、目的が違うという点が重要です。

BIツールが必要になる判断基準

次の質問に答えてみてください。

• この数字を毎月使うか？
• 誰かに説明・報告する必要があるか？
• 元データは複数あるか？
• 数字がズレたら困るか？

実務では「 AI → BIツール 」の組み合わせが最強

実際の現場では、
　AIで気づきを得て
　BIツール（例：Sharperlight）で正式な業務レポートとして固定化する
という使い分けが増えています。

AIは「考える」フェーズ、BIツールは「決める」フェーズ。
役割を分けることで、スピードと安定性の両立が可能になります。

まとめ：どちらが正解ではない

AI：速い・柔軟・試せる
BIツール：正確・安定・説明できる

大事なのは、今やりたいのは「考えること」なのか、「決めること」なのかです。

自社のデータについて
・ AI でどこまでいけるのか
・どこから BIツール が必要になるのか
は、業種やデータの性質によって変わります。
実データを前提に整理したい方は、お気軽にご相談ください。