整えたデータに「意味」を吹き込む。AI分析で見えてきた、一歩先のデータ活用

2026年2月17日 12:04

データ整形はあくまで「手段」であり、目的はその先にある「活用」です。

今回は、ツールの比較ではなく、「整えたデータをどう使うか」という判断の手前を整理する回として、この検証の記録を残します。

Makeやn8nで整えた温湿度データをAIに渡すと、一体どのような変化が起きるのか。前回の作業でスムーズな手応えがあったn8nを使い、データの傾向を探る検証を進めました。

AIへのおもてなし：役割と背景を与える

まず、CSVデータをただAIに放り込むのではなく、適切な「背景」を添えることにしました。

プロンプトには以下の設定を盛り込み、AIに「今から何を見るのか」という文脈（コンテキスト）を与えています。

人間でも予備知識なしに数字のリストを渡されては困惑してしまいます。AIに対しても、こうした「おもてなし」が分析の質を左右する重要なプロセスになると感じました。

ここで一つ、アレンジを試しました。現場でデータを見る際、私たちは現在値そのものだけでなく、「前回からどれくらい変化したか（Δ）」という変化点に着目することがよくあります。

固定観念で決めつけるのではなく、まずはAIに相談したうえで、今回はこの変化量を追加する方針で進めることにしました。元のExcelデータには一切触れず、n8nのコード処理の中で「前日との差分」を計算した列を一つ追加しています。

結果として、AIの分析内容はより具体的なものに変化しました。

これまでは「平均して◯度です」といった表面的な傾向の記述だったのが、「この日は前日に比べて変化量が大きく、他よりも突出しています」といった、追加したデータそのものへの解釈が含まれるようになったのです。

ここで一つの疑問が浮かびます。「元データのExcelをそのままAIに投げても、同じ結果が得られたのではないか？」

今のAIなら、強引に読み解いてしまうかもしれません。しかし、今回手を動かして感じたのは、「元データを汚さずに、後処理のプロセスで自由に列を増やせる」という手法の身軽さです。

マスターデータであるExcelは綺麗なまま保ち、分析の目的に合わせてn8n側で柔軟に加工する。この方が、将来的にさらに複雑な処理を組み合わせる際にも、間違いなく「後処理が楽」になります。

今回は結論を出す回ではありません。「どこまでやると意味が生まれそうか」を体感するための一歩目です。

指示の出し方一つでAIのアウトプットの幅が広がる面白さを実感しましたが、この分析プロセスが今回のデータにとってどこまで不可欠だったのか、その答えはまだ出ていません。

可能性と違和感が同居している今の状態をそのまま受け入れ、これからもフラットな視点で試行錯誤を続けていくつもりです。

まずは、整えるところから始めた話
Vol.16：Excelは「人のため」、CSVは「AIのため」。Makeで挑むデータ整形の第一歩
https://note.com/toto_automake/n/n00eb4d37ff68

同じ整形を、別の道具でやってみた結果
Vol.17：道具が変われば、解法も変わる。n8nとAIコードで挑む「おまかせ」データ整形
https://note.com/toto_automake/n/n58d98b020ce9

ツールの優劣ではなく、“判断材料”を整理した回
Vol.18：管理のMakeか、突破のn8nか。同じ「データ整形」で分かれた手触り
https://note.com/toto_automake/n/nbc58883f6343

その整形、本当に必要だったのか。
Vol.20：そもそも「データ整形」は必要だったのか？効率の裏側に残った違和感と、今の整理
https://note.com/toto_automake/n/ne21da7b736e8

Xでは、
作業中に感じた違和感や、
判断を引き受ける場面での引っかかりを、
メモや簡単な2コマとして残しています。

記事になる前の、
思考の途中経過を置いている場所です。
https://x.com/toto_automake