---
title: 中平コラムSeries8：AIでデータ分析を自動化する話
description: AIでデータ分析を自動化！PythonなしでiPhoneのヘルスケアデータを可視化し、AIが最適な行動プランを提案。ビジネスや健康管理に活かせるAI活用術を解説！
---

[ブログ ](https://www.sysystem.co.jp/blog)

# [中平コラムSeries8：AIでデータ分析を自動化する話](https://www.sysystem.co.jp/blog/nakahira_vol8)

 作成者: [中平裕貴](https://www.sysystem.co.jp/blog/author/yukinakahira)｜2025年02月06日

こんにちは、エスワイシステム関東の中平です。

前回のコラムでは、Pythonを使ってiPhoneのヘルスケアデータを分析し、

- 歩数の推移を可視化
- 曜日ごとの違いを分析
- 移動距離との相関を調査

という結果を紹介しました。

（[中平コラムSeries6：データ分析で行動を最適化する](https://www.sysystem.co.jp/blog/nakahira_vol6)）

 

この分析では、**木曜日に最も歩数が多く、金曜日に歩数が最も少ない** という興味深い事実が判明しました。

 

しかし、Pythonによるデータ分析には、プログラミングの知識が必要であり、

「もっと簡単にデータを活用できないか？」

という疑問も残りました。

 

そこで今回は、**AIを使った自動的なデータ分析** に挑戦してみました！

 

 

## AIで歩数データを分析した結果

今回のAI分析では、Pythonを使わずに、AIが自動でデータを解析 しました。

 

その結果、

- **木曜日に最も歩く（平均14,672歩）**
- **金曜日に最も歩かない（平均11,961歩）**

という傾向が、AIによって瞬時に判明しました。

さらに、AIの提案として

「金曜日の運動不足を補うため、通勤経路を変更するとよい」

というアドバイスが得られました。

 

Pythonでの分析結果と同じ結論にたどり着きましたが、AIを使うことで、より簡単に データの傾向を把握し、行動を変えられる という新たな可能性を感じました。

 

 

## AIはどのように分析を行ったのか？

##### AIによるデータ分析の手順は以下の通りです。

 

1. CSVファイルをAIにアップロード（chatGPT4o）
   
     - iPhoneのヘルスケアデータをCSV形式に変換し、AIに読み込ませました。
2. AIが自動でデータの傾向を解析
   
     - 曜日ごとの歩数平均を算出し、最も歩く日と歩かない日を特定。
3. 最適な行動プランを提案
   
     - AIが「金曜日の運動習慣を改善するための具体策」を提示。

 

このプロセスにより、Pythonのコードを書くことなく、数分でデータの傾向を把握してくれました。さらにPythonではたどり着かなかった、行動改善のアドバイスをAIからうけることができました。

 

 

## Python分析 vs AI分析の違い

 

| **比較項目** | **Python分析** | **AI分析** |
| --- | --- | --- |
| **難易度** | 高い（プログラミングが必要） | 低い（データを渡すだけ） |
| **スピード** | 数時間かかる | 数分で結果が出る |
| **自由度** | 高い（カスタマイズ可能） | 低い（AIの提案に依存） |

 

結論：AIを活用することで、誰でも簡単にデータ分析が可能！

 

 

## 最後に

### AIを活用すると何が変わるのか

1. 専門知識が不要
   
   → AIにデータを渡すだけで、自動的に分析結果を出力
2. データから「最適な行動プラン」を提案
   
   → 「金曜日の運動習慣を変えたほうがいい」など具体的なアドバイスが得られる
3. ビジネスや健康管理にも応用可能
   
   → 企業のデータ分析、マーケティング、営業戦略にも活かせる

 

うーん、金曜日の歩数が少ない理由は…やはり疲れているからかな。

そろそろ新大橋経由ではなく、両国橋経由の通勤ルートにかえようかしら？

 

 

 

### 著者情報

 

中平 裕貴（Yuki Nakahira）

株式会社エスワイシステム 関東事業本部

関東第2事業部 3SEシステム6部 事業部長代理

 

 

**『技術 × 事業戦略 × 組織運営をつなぐ実務家』**

 

エンジニアとしての技術的な知見を持ちながら、営業・事業運営・HR・組織マネジメントの視点も持つ実務家。

エンジニア、グループ会社経営、営業を経験し、技術とビジネスの両方を理解した「橋渡し役」として事業推進に携わる。

🛠 **技術領域**

アプリ開発、クラウド、データ分析、AI

📈 **事業・営業経験**

SI事業の拡大、プロジェクトマネジメント、アジャイル

🏗 **組織マネジメント**

リーダー育成、組織改革、チームビルディング

 

📩 お問い合わせ・お仕事のご相談は以下から！

 

 

[完全な記事を表示](https://www.sysystem.co.jp/blog/nakahira_vol8)

```json
{
  "@context" : "http://schema.org",
  "@type" : "BlogPosting",
  "author" : {
    "@type" : "Person",
    "name" : "中平裕貴"
  },
  "dateModified" : "2025-02-17T00:15:17.458Z",
  "datePublished" : "2025-02-06T00:00:00Z",
  "headline" : "中平コラムSeries8：AIでデータ分析を自動化する話",
  "image" : {
    "@type" : "ImageObject",
    "height" : 667,
    "url" : "https://45251922.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/45251922/%E3%83%96%E3%83%AD%E3%82%B0/Close%20up%20of%20businesswoman%20holding%20graphs%20in%20hand.jpeg",
    "width" : 1000
  },
  "mainEntityOfPage" : "https://www.sysystem.co.jp/blog/nakahira_vol8",
  "publisher" : {
    "@type" : "Organization",
    "logo" : {
      "@type" : "ImageObject",
      "height" : 60,
      "url" : "/hs/hsstatic/content_shared_assets/static-1.4092/img/default-amp-logo.png",
      "width" : 60
    },
    "name" : "ブログ"
  }
}
```