社長、SQLなんて覚えなくていいです。GoogleのAI（Gemini）に、日本語で「儲かってる？」と聞くだけのデータ経営術 -「グラフ」すら読むのが面倒なあなたへ。BigQuery × LLMで構築する、文句を言わない「AI番頭（Banto）」の作り方

安心してください。それはあなたが怠慢なわけではありません。
「人間は、数字の羅列を見るようにはできていない」というだけです。

八百屋の経営で例えましょう。
昔の優れた経営者は、帳簿（データベース）を自分でめくったりしませんでした。
優秀な「番頭（Banto）さん」がいて、旦那さんが「おい、今日の商いはどうだい？」と聞けば、「へい。雨でしたが大根がよう売れまして、昨対で1割増です」と言葉で教えてくれたのです。

現代のDXに欠けているのは、この「番頭さん」です。
綺麗なグラフ（BIツール）はありますが、そこから意味を読み取るのは社長の仕事になってしまっています。これでは続きません。

しかし今、生成AI（LLM）の進化により、この「AI番頭」を月額ほぼ0円で雇える時代が来ました。
使う技術は、Googleの「Gemini」と「BigQuery」です。

本記事では、SQL（データベース言語）を一切覚えず、日本語のチャットだけで経営判断を下す、究極のデータ活用術を解説します。

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第1章：「見る」分析から「話す」分析へ

従来のデータ分析は、以下のような手順が必要でした。

1. データアナリストに依頼する。
2. SQLでデータを抽出する。
3. ExcelやLooker Studioでグラフにする。
4. 社長がグラフを見て、変化に気づく。

今回は、この「4」が最大のボトルネックとします。
経営判断さえも、属人的なもの。それを標準化し、経営判断をより判断しやすく、料理されたものを見れるようにすること。
なぜなら、
グラフを見て「あ、ここが下がっているな」と気づくには、スキルと根気が必要です。

それに、
どのグラフとどのグラフを見たら、どう結果として感じるのかさえ、経験と勘が必要だから。

Text-to-SQL（テキストからSQLへ）

しかし、最新のAI技術「Text-to-SQL」を使えば、このプロセスは劇的に短縮されます。

1. 社長: 「昨日のランチ、何が一番売れた？」とLINEで送る。
2. AI: 質問を理解し、一瞬でSQLコード（SELECT item_name, SUM(price)...）を書く。
3. BigQuery: データベースから正確な数字を引っこ抜く。
4. AI: 「アジフライ定食が25食でトップでした。先週より増えています」と返信する。

社長は「日本語で聞く」だけ。 その秘書的な翻訳をAIがやってくれます。
エンジニアも、ダッシュボードも挟みません。これこそが、中小企業が目指すべきDXの終着点です。

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第2章：Googleの「Data Canvas」という魔法

「そんなシステム、開発に数千万円かかるのでは？」
いいえ、Google Cloudを使っているなら、すでに「Gemini in BigQuery (Data Canvas)」という機能が用意されています。

これは、BigQueryの画面上でAIとチャットができる機能です。

例えば、画面に向かってこう入力するだけです。

「過去1年間のデータで、雨の日に売上が下がる商品をリストアップして、棒グラフで表示して」

すると、AIが裏側で膨大な計算を行い、数秒で答えを可視化してくれます。 プロのデータサイエンティストが1時間かけてやる作業が、30秒で終わります。

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第3章：AI番頭は「理由」まで語る

単に数字を出すだけなら、従来のシステムと変わりません。 今のLLM（大規模言語モデル）の真骨頂は、「文脈（コンテキスト）」の理解にあります。

もし、売上が下がっていたとしましょう。
従来のダッシュボードは、赤い文字で「▼10%」と表示するだけです。社長はそれを見て「なんでだ！？なんで下がっているのか？」とイライラします。

しかし、AI番頭（Gemini）に天気データや近隣イベント情報を読ませておけば、こう答えます。

「昨日は売上が10%落ちました。ただ、台風の接近でエリア全体の客足が30%落ちていたことを考慮すると、当店は健闘しています。特に『雨の日クーポン』を使ったGoogleマップ経由のお客様が支えになりました」

数字だけでなく、「外部要因」や「理由」まで添えて報告する。 ここまでできて初めて、社長は「よし、じゃあ今日はこれをしよう」と次のアクションに移れるのです。

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第4章：コストは「人件費」と比較せよ

この仕組みを導入するコストはどれくらいでしょうか？
BigQueryとGeminiのAPI利用料は、中小企業のデータ規模であれば月額数千円〜数万円レベルです。

一方で、

• 毎日レポートを作る社員の残業代
• データ分析官を雇う採用コスト（年収600万円〜）
• 判断が遅れて在庫を腐らせる損失

これらを考えれば、AI番頭のコストは「誤差」と言えます。
文句も言わず、24時間365日、瞬時に答えをくれる右腕。雇わない手はありません。

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まとめ：データは「対話」して初めて価値になる

「今月の売上は？」と聞かれて、黙ってExcelのファイルを渡してくる部下はいませんよね？ それなのに、なぜ社内システムにはそれを許しているのでしょうか。

本来は、データは「見る」ものではなく、「対話」するものです。

1. BigQueryにデータを集める（前回の記事参照）。
2. Gemini（LLM）を接続する。
3. チャットツール（LINE/Slack）から日本語で聞けるようにする。

CxxxPJでは、この「AI番頭システム」の構築支援も行っています。 SQLなんて覚える必要はありません。「儲かってる？」の一言から、データ経営を始めましょう。

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👇 【基礎】まずはデータがないと始まらない

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AI番頭を作るには、元となる「生データ」が必要です。 GA4のデータをBigQueryに流し込み、AI活用の土台を作るための完全ガイド。

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