無料Google Sheetsで実践！業務に役立つカテゴリ別比較分析入門
業務におけるデータ分析と「比較」の重要性
日々の業務において、データに基づいた意思決定はますます重要になっています。特に、全体像だけでなく、特定の「カテゴリ」に注目して比較を行うことは、課題や機会を発見するための強力な手段です。
例えば、 * 商品カテゴリごとの売上を比較して、売れ筋や不振商品を特定する。 * 地域や店舗ごとのパフォーマンスを比較して、成功事例や改善が必要な場所を見つける。 * 広告チャネルごとのクリック率やコンバージョン率を比較して、効果の高いチャネルに注力する。 * 顧客セグメントごとの購買行動を比較して、ターゲットに合わせた施策を考える。
このような比較分析は、全体平均を見るだけでは分からない、具体的な改善点や成長の糸口を見つけるのに役立ちます。しかし、「専門的なツールや知識が必要なのでは？」と、データ分析に二の足を踏んでいる方もいらっしゃるかもしれません。
この記事では、多くのビジネスパーソンが使い慣れている表計算ソフトであるGoogle Sheetsを活用し、コストをかけずに実践できるカテゴリ別比較分析の基本ステップを解説します。データ分析の第一歩として、ぜひ参考にしてください。
カテゴリ別比較分析の概要とGoogle Sheetsを利用するメリット
カテゴリ別比較分析とは、文字通りデータを特定のカテゴリ（種類や分類）で区切って集計し、その結果を比較することで、カテゴリ間の違いや傾向を把握する分析手法です。
この分析を行う上で、無料かつ手軽に始められるGoogle Sheetsは非常に有効なツールです。 * 無料であること: 追加のソフトウェア購入費用がかかりません。 * 手軽さ: ウェブブラウザがあればすぐに利用でき、特別なインストールや環境設定が不要です。 * 使い慣れた操作性: 表計算ソフトの基本的な操作ができれば、比較的容易に分析に取り組めます。 * 共同編集: チームでデータを共有し、一緒に分析を進めることができます。
一方、大量すぎるデータには処理が遅くなる可能性がある点や、高度な統計分析には向かない点などは認識しておく必要があります。しかし、一般的な業務データの分析であれば、十分に活用できるポテンシャルを持っています。
Google Sheetsでのカテゴリ別比較分析：具体的な手順
ここでは、例として「商品カテゴリ別売上データ」を用いて、Google Sheetsでカテゴリ別比較分析を行う具体的なステップを解説します。
データは、以下の列を持つリスト形式を想定します。 * 日付 * 商品名 * 商品カテゴリ * 販売数量 * 単価 * 売上（販売数量 × 単価）
このようなデータがGoogle Sheetsのシートに準備されているとします。
ステップ1：ピボットテーブルでカテゴリ別に集計する
カテゴリ別比較分析の基本的な集計には、Google Sheetsの「ピボットテーブル」機能が非常に便利です。ピボットテーブルを使うと、元のデータを並べ替えたり、数式を使ったりすることなく、簡単にカテゴリ別の合計や平均などを集計できます。
- 分析したいデータ範囲を選択します。シート全体のデータであれば、データが含まれる全てのセルを選択するか、ヘッダー行を含む範囲を選択します。
- Google Sheetsのメニューから「データ」＞「ピボットテーブル」を選択します。
- 新しいシートにピボットテーブルが作成されます。画面右側に「ピボットテーブルエディタ」が表示されます。
- 「ピボットテーブルエディタ」で、分析したい項目を設定します。
- 「行」に「商品カテゴリ」を追加します。これにより、ピボットテーブルの行に各商品カテゴリが表示されます。
- 「値」に「売上」を追加します。デフォルトでは「合計」で集計されることが多いですが、「集計」の設定で「平均」や「カウント」なども選択できます。今回は「売上」の「合計」を選択します。
- もし比較期間を絞りたい場合は、「フィルタ」に「日付」を追加し、特定の期間でフィルタリングします。
これで、商品カテゴリごとの合計売上を集計したピボットテーブルが完成します。
ステップ2：集計結果を比較しやすい形に並べ替える・絞り込む
ピボットテーブルで集計した結果を、比較しやすいように並べ替えたり、特定のカテゴリに絞り込んだりします。
- 並べ替え: ピボットテーブルの「値」に追加した項目（例：売上合計）の列ヘッダーをクリックすると、昇順または降順で並べ替えることができます。これにより、売上が高い順（低い順）にカテゴリをランキング形式で比較できます。
- 絞り込み: ピボットテーブルの「行」に追加した項目（例：商品カテゴリ）のセルや列ヘッダーに表示されるプルダウンメニューをクリックすると、特定のカテゴリを選択して表示を絞り込むことができます。これにより、注目したいカテゴリだけを比較できます。ピボットテーブルエディタの「フィルタ」機能を使っても同様の絞り込みが可能です。
ステップ3：集計結果をグラフで可視化する
数字の羅列だけでは傾向や違いが分かりにくい場合、グラフ化することで視覚的に比較しやすくなります。
- ピボットテーブルの集計結果（カテゴリと集計値の範囲）を選択します。
- Google Sheetsのメニューから「挿入」＞「グラフ」を選択します。
- 画面右側に「グラフエディタ」が表示され、自動でグラフが作成されます。
- グラフタイプを選択: カテゴリ別の比較には、一般的に「縦棒グラフ」や「横棒グラフ」が適しています。各カテゴリの値を比較するのに視覚的に分かりやすいです。もし複数の指標（例：売上合計と販売数量合計）を比較したい場合は、「複合グラフ」なども検討できます。時系列での比較（例：月ごとのカテゴリ別売上推移）であれば、「折れ線グラフ」や「積み上げ縦棒グラフ」が有効です。
- グラフを調整: グラフエディタで、グラフのタイトル、軸ラベル、色などを調整し、より分かりやすくします。例えば、縦軸のタイトルを「売上金額」、横軸を「商品カテゴリ」とするなど、見る人が理解しやすいように設定します。
これで、カテゴリ別の集計結果を視覚的に比較できるグラフが完成しました。
ステップ4：分析結果の解釈と業務への活用
集計やグラフ化によって得られた結果を基に、どのようなことが言えるのかを考え、それを業務に活かします。
- 傾向の把握: グラフを見て、売上が突出しているカテゴリ、逆に極端に低いカテゴリ、他のカテゴリと比べて成長率が高い/低いカテゴリなどを特定します。
- 原因の考察: なぜそのカテゴリのパフォーマンスが良いのか/悪いのか、考えられる原因をいくつか挙げます。例：特定のプロモーションの影響、季節要因、競合の動向、在庫状況など。
- アクションプランの検討: 分析結果と原因の考察から、具体的な業務改善や施策立案に繋げます。例：不振カテゴリの改善策を検討する、売れ筋カテゴリの在庫を強化する、成功事例を他のカテゴリや地域に応用する。
この「データから洞察を得て、アクションに繋げる」というステップが、データ分析を単なる数字遊びで終わらせず、ビジネスの成果に結びつける上で最も重要です。
データ分析におけるカテゴリ別比較分析の位置づけと注意点
データ分析は、一般的に「データの収集」→「データの整理・前処理」→「データの分析・可視化」→「結果の解釈」→「アクション」という流れで進みます。カテゴリ別比較分析は、「データの分析・可視化」フェーズにおける基本的な手法の一つです。
データ分析を正確に行うためには、分析手法そのものだけでなく、分析に使う「データの質」も非常に重要です。 * データの前処理: データに欠損や誤りがないか、表記ゆれがないかなどを確認し、分析に適した形に整える作業です。カテゴリ名が統一されていなかったりすると、正しく集計できません。データの前処理については、別途解説記事「キレイなデータで分析効率アップ！Google Sheetsで学ぶデータ前処理の基本」なども参考にしてください。 * 比較対象の明確化: 何と何を比較したいのか、比較する指標は何なのかを明確に定義します。期間を比較する場合などは、必ず同じ期間や条件で比較することが重要です。 * 相関と因果: あるカテゴリの数値が他のカテゴリと比べて高い（低い）という「相関」が見られても、それが直接の原因であるとは限りません。複数の要因が絡み合っていることが多いため、結果の解釈には慎重さが求められます。
まとめ
この記事では、無料のGoogle Sheetsを使って、業務で役立つカテゴリ別比較分析を行う基本ステップを解説しました。ピボットテーブルでの集計、集計結果の並べ替え・絞り込み、そしてグラフによる可視化という一連の流れを理解することで、お手元のデータを活用し、具体的な課題発見や改善策の検討に繋げられるはずです。
カテゴリ別比較分析は、データ分析の第一歩として非常に取り組みやすい手法です。まずは身近な業務データを使って、今回ご紹介した手順を試してみてはいかがでしょうか。この分析を通じて得られた洞察は、きっとあなたの業務における意思決定をよりデータに基づいたものへと変えていくでしょう。
データ分析には様々な手法がありますが、重要なのは分析すること自体が目的ではなく、そこから得られた知見を業務に活かし、より良い成果を出すことです。ぜひ、このカテゴリ別比較分析を皮切りに、データ活用の幅を広げていってください。