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# AI エージェント
質問が明確で指示が的確であるほど、分析の質は変わります。このガイドは、AI エージェントを初めて使う方でも質の高いインサイトを得られるようにお手伝いするために作成しました。
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このガイドで学べること
AI にどのようなデータを質問できるか、良い質問と悪い質問の違い、役割別にすぐ使える質問テンプレートを紹介します。
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Laplace AI Agent は注文・広告・SKU・CS・イベントデータを同時につなぎ、**1 回の質問で複合的な分析**を提供します。単なる数値の要約ではなく、原因の診断や実行可能なインサイトまで得られます。
ただし、結果の質は**質問の質に比例します。**「売上を分析して」と「先月のチャネル別の広告費に対する実マージンを分析して」では、結果がまったく異なります。
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AI エージェントは左レールの「AI エージェント」から始めます。アイコンに鍵マークが表示されている場合は AI の利用権限がない状態ですので、プロジェクト管理者に権限をリクエストしてください。\
スマートフォンのような狭い画面でも使えます。回答のチャートプレビューは画面を覆うウィンドウで開きます。読み込めない場合は「再試行」を押してください。
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## 連携できるデータソース
以下のデータを自由に組み合わせて質問できます。**複数のソースを一度に質問しても構いません。**
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注文データ
SmartStore、Cafe24、Coupang などで発生する注文データ - チャネル別の売上、コンバージョン率、ARPU、AOV などの指標を分析
{% endhint %}
{% hint style="info" icon="megaphone" %}
広告データ
Google、Meta、Kakao Moment などで発生する広告データ - ROAS、クリック率、BEP などの指標を分析
{% endhint %}
{% hint style="info" icon="tag" %}
SKU データ
原価、マージン率、貢献利益、在庫消化予想日などの指標を分析
{% endhint %}
{% hint style="info" icon="user-message" %}
CS データ
返品率、キャンセル率、CS 寄与度、問題商品の早期検知、リードタイムなどの指標を分析
{% endhint %}
{% hint style="info" icon="display" %}
イベントデータ
ユーザー行動、ファネル分析、離脱率などのイベントデータを分析
{% endhint %}
広告データ x イベントデータ、SKU データ x 広告データ、CS データ x 注文データを組み合わせると、さらに詳しい分析ができます。
* 広告データ x イベントデータ：ラストクリック基準の広告成果分析（最後に広告から流入した顧客が実際にコンバージョンしたかを確認）
* SKU データ x 広告データ：貢献利益の分析を通じて SKU 商品一つひとつの成果を把握し、運用を続けるかどうかを判断
* CS データ x 注文データ：CS 寄与度、実際の返金・キャンセルに対する CS 流入率の比較などが可能
***
## プロンプトレベルガイド
同じデータでも、質問が違えば結果はまったく異なります。以下の 3 段階で違いを確認してください。
### Level 1. 単純な質問（非推奨）
:x:: 売上を分析して
{% hint style="danger" %}
何を、どの期間、どのチャネルで分析すべきか AI が判断できないため、基本的な数値の要約だけが提供されます。
{% endhint %}
### Level 2. 条件を追加（普通）
🔶: 先月の SmartStore の売上を分析して
{% hint style="warning" %}
特定チャネルの期間別の売上数値が提供されます。しかし、なぜ良いのか・悪いのかという原因分析はありません。
{% endhint %}
### Level 3. 目的 + 比較 + 仮説を含める（推奨）
🟢: 先月と先々月を比較して、広告費をかけた商品のうち実際にマージンが残った商品とそうでない商品を分けて、チャネル別に比較して。ROAS が高くてもマージンが低い商品があるか確認したい。
{% hint style="success" %}
このプロンプトの結果
広告効率 + 収益性の複合分析レポート。赤字商品の自動識別、チャネル別のマージン比較、前月比の変化率まで提供します。
{% endhint %}
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## 高度な質問の公式
以下の 5 つの要素を組み合わせれば、誰でも専門家レベルの分析を受けられます。すべての要素を入れる必要はありませんが、多いほど結果が良くなります。
{% hint style="info" %}
```
期間 + チャネル / 範囲 + 指標 + 比較基準 + 目的/仮説
```
{% endhint %}
| 要素 | 例 | 役割 |
| ------- | -------------------- | --------------- |
| 期間 | 先月、直近 3 か月 | 分析範囲を絞り込みます |
| チャネル/範囲 | SmartStore、Google 広告 | どのデータを見るかを指定します |
| 指標 | ROAS、マージン率、返品率 | 何を測定するかを決めます |
| 比較基準 | 前月比、チャネル別比較 | 差や変化を明らかにします |
| 目的 / 仮説 | 〜かどうか確認したい | 分析の方向性を合わせます |
プロンプトは詳しいほど、より良い分析結果が得られます。会社の情報、ブランドの現在のポジション、ブランドが置かれている現在の状況など、さまざまな情報を先に入力すると、より細かくレポート並みの分析結果が得られます。
プロンプトテンプレート：
{% hint style="info" %}
先月と先々月を比較して、広告費を投下したすべての商品を対象に、以下の項目を含む詳細な分析レポートを作成して。
\[1. 収益性の分類]
* 実際のマージン（原価 + 広告費を反映）が残った商品 / 赤字の商品をチャネル別に分ける
* ROAS は高いが貢献利益が低い、またはマイナスの商品を別途表示
* 商品別の売上、広告費、原価、実貢献利益、マージン率を表にまとめる
\[2. チャネル効率の比較]
* SmartStore / Cafe24 / Coupang / Google / Meta のチャネル別 ROAS、コンバージョン率、実マージンを比較
* 同じ商品でもチャネルによって収益性が異なる場合は強調
* BEP ROAS 基準を下回るチャネルとキャンペーンの一覧を含める
\[3. 前月比の変化分析]
* マージンが改善した商品 / 悪化した商品をそれぞれ上位 5 件
* 広告費の増加に対して売上の伸び率が低い商品（広告効率低下のサイン）
* 前月比で返品率の変化が大きい商品
\[4. 異常値とリスクの検知]
* ROAS は高いが返品率も高く、実収益が低い商品
* 広告費の支出に対して実決済へのコンバージョンが低い商品（クリックに対する購入コンバージョン率の異常）
* 在庫の消化スピードが速すぎる、または遅すぎる商品
\[5. 改善提案]
* 広告を減らす・停止すべき商品 vs 予算を増やすべき商品
* マージン改善のためにチャネルを切り替える余地がある商品
* 来月の広告予算配分の方向性を提案
レポート形式：各セクションごとに要約 → 詳細データ表 → インサイトの順で構成して。
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***
## 役割別テンプレート
以下のテンプレートをコピーしてそのまま貼り付けるか、**商品名・期間だけを変えて**お使いください。
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その他のテンプレート 👉
{% endhint %}
### マーケター
{% code title="広告チャネルの効率分析" overflow="wrap" %}
```
今月の Google/Meta 広告のチャネル別 ROAS と実決済ベースのコンバージョン率を比較して。BEP ROAS を下回るキャンペーンの一覧も抽出して、前月より効率が落ちた原因を分析して。
```
{% endcode %}
{% code title="ファネル離脱分析" overflow="wrap" %}
```
プロモーション期間中、GA4 ベースでカート追加後に離脱した割合とコンバージョンまで至った割合を比較して。どの段階で最も離脱が多いかをファネルで見せて。
```
{% endcode %}
### MD / 商品担当
{% code title="商品の収益性分析" overflow="wrap" %}
```
全商品の原価、マージン率、貢献利益をチャネル別に分けて見せて。返品率が高い商品は別途表示して、マージン率が下位 20% の商品の原因も分析して。
```
{% endcode %}
{% code title="新商品の成果比較" overflow="wrap" %}
```
今月の新商品と既存商品の販売数、マージン、返品率を比較して。新商品のうち初期の成果が良いものと悪いものを分類して、共通する特徴も教えて。
```
{% endcode %}
### 運営 / SCM
{% code title="在庫の健全性分析" overflow="wrap" %}
```
現在の在庫を基準に消化予想日を計算して、リードタイムに対して発注が必要な商品の一覧を教えて。過剰在庫と在庫不足の商品も分類して。
```
{% endcode %}
### CS 担当者
{% code title="返品 / キャンセルの問題検知" overflow="wrap" %}
```
直近 3 か月間で返金・キャンセル率が 8% 以上の商品を抽出して、その商品の広告出稿の有無と合わせて見せて。繰り返し問題が起きる商品のパターンも教えて。
```
{% endcode %}
### 代表 / CEO
{% code title="月次経営サマリー" overflow="wrap" %}
```
今月の全チャネルの売上、広告費、マージン、返品率を前月比で要約して。特に注目すべき問題がある商品やチャネルがあれば先に教えて。
```
{% endcode %}
***
## FAQ
AI の回答が期待と違うとき、原因の多くは質問の仕方にあります。
| 症状 | 原因 | 解決方法 |
| ----------- | --------- | ------------------- |
| 回答が短すぎる | 質問があいまい | 期間、チャネル、指標を明記してください |
| 求めていた分析ではない | 目的を書いていない | 「〜を確認したい」を追加 |
| 数字だけで解釈がない | 解釈を求めていない | 「原因も分析して」を追加 |
{% hint style="warning" %}
よくある失敗
「データを分析して」「よく売れた商品を教えて」のように範囲が広すぎる質問は、AI も何を分析すべきかわからず、基本的な要約だけを提供します。
{% endhint %}
{% hint style="info" %}
複数のチャネルを一度に質問してもいいですか？
* マルチソースの同時分析が可能です。
{% endhint %}
{% hint style="info" %}
フォローアップの質問もできますか？
* 前の結果に続けてそのまま質問してください。
{% endhint %}
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## Pro Tips
AI エージェントをもっと上手に活用するためのヒントです。
{% hint style="info" %}
レポート作成用プロンプトテンプレート 👉
{% endhint %}
1. 先に仮説を立ててください\
漠然と「分析して」と頼むより、「A が B の原因かどうか確認したい」のように仮説を含めると、はるかに正確な分析が得られます。
2. 比較基準を明記してください\
前月比、前年同期比、チャネル間の比較を明記すると、変化や差を自動で分析します。
3. フォローアップの質問で深掘りしてください。\
結果が出たら、続けて「なぜそうなのか」「どう改善できるか」を質問してください。最初から説明し直す必要はありません。
4. 役割を伝えてください\
マーケター、MD、代表など、どの視点で分析してほしいかを伝えると、より文脈に合ったインサイトが得られます。
5. よく使う情報は覚えさせておきましょう\
役割、関心のある分析タイプ、会社の情報を「AI メモリー」と「プロジェクトナレッジ」に残しておくと、毎回説明する必要がありません。下の [AI メモリーとプロジェクトナレッジ](#memory) をご確認ください。
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## AI メモリーとプロジェクトナレッジ
AI エージェントが記憶する内容は「設定」›「通知・AI」で管理します。
| メニュー | 適用範囲 | 含まれる内容 |
| ------------ | ------- | ------------------------------------------------------- |
| 「AI メモリー」 | 自分にのみ適用 | 「マイ設定」（私の役割 · 関心のある分析タイプ）、「分析履歴」、「会話から学んだ情報」 |
| 「プロジェクトナレッジ」 | 全メンバー共通 | データソース · ダッシュボード · SKU マッチング · ビジネスコンテキストなどのプロジェクトの背景知識 |
### AI メモリーガイド
1. 左レールの一番下にある「設定」をクリックし、ナビゲーションパネルで「通知・AI」›「AI メモリー」をクリックします。
2. 「マイ設定」タブで「私の役割」（複数選択可）と「関心のある分析タイプ」を選びます。一覧にない分析タイプは「手動で追加」で追加できます。選択するとすぐに保存されます。
3. 「分析履歴」タブでは、エージェントが実行した分析の履歴を確認し、不要な履歴を削除できます。
4. 「会話から学んだ情報」タブで、エージェントがあなたの会話から学んだ情報を確認します。「エージェントに伝える」欄に文章で書いて「分析」を押すと、項目として整理されます。内容を確認してから「すべて保存」を押してください。「手動で追加」で 1 項目ずつ追加することもできます。
### プロジェクトナレッジガイド
1. 「設定」›「通知・AI」›「プロジェクトナレッジ」をクリックします。
2. まだ学習済みのナレッジがない場合は「分析を開始」を押します。AI エージェントがプロジェクトのデータソースとダッシュボードを自動で整理します。別の画面に移動しても分析は続きます。
3. 項目の「詳細を見る」を押して内容を確認し、「編集」で修正してから「保存」します。修正した項目には「ユーザー編集」と表示されます。
4. 「ビジネスコンテキスト」は分析では作成されません。ビジネスモデルや分析時に知っておくべき文脈を直接書いておいてください。
{% hint style="warning" %}
AI メモリー・プロジェクトナレッジの注意事項
* 「自分のメモリーをすべて消去」は自分のメモリー（会話から学んだ情報 · 分析履歴 · マイ設定）だけを消去します。他のメンバーのメモリーとプロジェクトナレッジはそのまま残ります。
* 「プロジェクトナレッジをリセット」は全メンバーの AI との会話に影響し、元に戻せません。「分析を開始」で再作成できます。
* 「共用」と表示された以前の項目は全メンバーの会話で使われ、「AI メモリー」からは削除できません。
* AI の利用権限がない場合、画面上部に「閲覧のみ」と表示されます。内容は閲覧できますが、追加・編集・削除はできません。
{% endhint %}
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## 専任マネージャーに相談する
計算式についてさらにご不明な点がありますか？
下記のお問い合わせページまたはメールでお問い合わせください。担当マネージャーがサポートいたします。
> 💬 [ホームページからお問い合わせ](https://www.analytics.laplacetec.com/contact)
**メールでのお問い合わせ：** [**product@laplacetec.com**](mailto:product@laplacetec.com)