AIが挙げた売上減の理由、どこまで確かめた？——原因候補と打ち手を分ける

売上の資料を作りながら、AIへ「前年同月より減った理由を考えて」と尋ねる。「広告の露出減少が主因です」と返ってきた。確かに広告の表示回数も落ちている。この説明を、そのまま資料へ載せてよいだろうか。

筋が通って見えることと、原因を確かめたことは別です。在庫不足、価格変更、前年の大型案件、集計方法の変更でも、同じ売上減を説明できるかもしれません。AIの候補を出発点に、何を調べれば説明を絞れるかを考えます。以下の売上や広告の場面は、分析手順を説明するための仮定です。

原因を尋ねる前に、売上が減った部分と集計条件を確かめる

最初に見るのはAIの文章ではなく、比較している数字です。対象の商品・地域・チャネル、期間、返品や税の扱い、欠損、計測方法に違いはないでしょうか。

次に、どの部分が減ったかを分けます。販売数量と単価、購入者数と一人あたり金額など、業務に合う切り口を選びます。ECなら訪問数や購入率も材料になりますが、数字同士の定義がそろっていることが前提です。

一部の商品が集計から抜けていたなら、先に直すべきなのは分析条件です。「原因は広告」という文章を磨いても、そのずれは直りません。定義が分からない項目は、データを管理する人へ確かめます。

AIの説明を、まだ確かめていない原因候補として置く

資料には、確認できた事実、原因の候補、まだ置いている仮定を分けて書きます。広告表示回数と売上が減ったことを確認できても、広告の減少が売上を下げたという部分は、まだ候補です。

AIには別の説明を出す補助を頼めます。ただし、候補が多ければ分析が進んだわけではありません。自分たちの業務やデータで確かめられる形へ直す必要があります。

「市場が悪かった」なら、いつ、どの商品や顧客で、何が変わったのか。「価格が原因」なら、変更した時期と対象はどこか。分からない事情を、AIが自然に補った説明で埋めないようにします。

別の原因なら何が違うか、確かめる材料を並べる

候補ごとに、「この説明が成り立つなら、どこにどんな違いが見えるはずか」を書きます。

これらは原因を一度で証明する試験ではありません。複数の条件が重なることもあります。支持する材料だけでなく、説明に合わない材料を同じ表へ置くと、次に調べる場所を選べます。

AIの説明に合う数字を探すだけでなく、別の説明なら何が違うかを確かめます。

同時に起きたことだけで、原因と決めない

広告と売上の両方に、在庫や季節、商品の入替えなど別の条件が関わっている場合があります。広告が影響していても、期間や対象を混ぜると関係が見えにくくなることもあります。

Microsoft ResearchのDoWhy は、介入によって結果がどう変わるかを考える因果推論のプロジェクトです。仮定に対する分析の頑健性を確かめる方法も紹介しています。自社の売上減の原因を確定する資料でも、生成AIの説明の正しさを保証するツールでもありません。

分析する本人は、変化が起きた順序、比較対象の条件、測れていない事情を整理できます。そのうえで、どの比較なら原因について言えるかは、必要に応じて分析の専門担当と確認します。分からない条件が残るなら、説明にもその限界を残します。

原因の調査と施策の試行を分け、試せる範囲を確認する

過去の原因が完全には分からなくても、今後の改善を限定して試せる場合はあります。ただし、「広告が原因らしい」と「広告を増やすと成果が上がる」は別の問いです。

試行案には、対象、変えること、比較する相手、期間、主に見る結果を置きます。売上だけでなく、粗利、返品、顧客への負担など、悪化させたくない条件も添えます。価格や在庫まで同時に大きく変えれば、広告だけの効果は読み取りにくくなります。

小さな試行であっても、予算や顧客向けの条件を変える権限が自分にあるとは限りません。分析する人は必要な材料と試行案を作り、実施・拡大・停止の判断は担当へ渡します。

試行後に伸びた商品だけを選んで集計し直した場合、その結果は事前に決めた比較と分けます。後から見つけた傾向は、次に確かめる候補にはできますが、最初の試行で確かめた結論として扱いません。

原因を説明する材料と、打ち手を実行する根拠を分け、本人の調査と実施の権限も分けます。

分かったことと残る候補を分け、説明を見直せる記録にする

分析資料を「原因は一つに決まりました」で閉じる必要はありません。「この商品群で減少を確認した。広告と在庫の両方が候補で、欠品期間を追加確認する」でも、次に何を調べるかは伝わります。

確認済みの変化、残る候補、支持する材料と反する材料、次に確かめることを一枚にしてみてください。AIの文章を結論として固定せず、新しい事実が入ったら説明を直せる。その状態まで整えることが、分析する本人の仕事です。

参考資料

• Microsoft Research：DoWhy