分析ツールの力を、
たった一文で
データモデル、ピボットテーブル、独自の指標、公開データ。質問すれば、Summiaが分析を組み立てます。
どの数字も、数式をひとつずつたどって確かめられます。
複数のテーブルをつなぐデータモデル
売上、顧客、商品、地域。Summiaは共通の列でテーブル同士をつなぎます。別のテーブルを介した多段のつながりも扱え、データを1件も複製しません。キーが重複していれば、最初に見つかった値を勝手に使わず、そのことを知らせます。
売上
fx 担当者 担当者 = 担当者（顧客の地域経由）
| 注文番号 | 顧客 | 商品 | 金額 | 担当者 |
|---|---|---|---|---|
| No.1042 | 山田 | 和紙ランプ | 630,000 | 中村美咲 |
| No.1043 | 松本 | オークテーブル | 278,000 | 小林健太 |
| No.1044 | 木村 | オークテーブル | 345,000 | 中村美咲 |
| No.1045 | 山田 | オークテーブル | 345,000 | 中村美咲 |
売上 › 顧客
顧客
| 顧客 | 地域 |
|---|---|
| 山田 | 関東 |
| 松本 | 関西 |
| 木村 | 関東 |
顧客 › 地域
地域
| 地域 | 担当者 |
|---|---|
| 関東 | 中村美咲 |
| 関西 | 小林健太 |
売上 › 商品
商品
| 商品 | シリーズ |
|---|---|
| 和紙ランプ | プレミアム |
| オークテーブル | スタンダード |
行 地域都市
列 四半期
値 合計 / 売上
| 1Q | 2Q | 3Q | |
| 関東 | 5,190,000 | 5,325,000 | 5,820,000 |
| 東京 | 2,280,000 | 2,415,000 | 2,610,000 |
| 横浜 | 1,695,000 | 1,620,000 | 1,815,000 |
| さいたま | 1,215,000 | 1,290,000 | 1,395,000 |
| 関西 | 4,080,000 | 4,185,000 | 4,560,000 |
| 大阪 | 2,085,000 | 2,190,000 | 2,370,000 |
| 神戸 | 1,365,000 | 1,410,000 | 1,530,000 |
| 京都 | 630,000 | 585,000 | 660,000 |
| 総計 | 9,270,000 | 9,510,000 | 10,380,000 |
ピボットテーブルも、本格的に
行にも列にも複数の階層を置き、合計、平均、中央値、最小、最大、データの個数で集計し、階層を折りたたんだり展開したりできます。一文で作れて、ドラッグ＆ドロップで組み替えられます。
独自の指標を、言葉で加える
利益率、構成比、前年比、成約率。指標を言葉で説明すれば、ピボットテーブルに集計フィールドとして加わり、データが変わっても自動で追従します。
各地域の構成比を追加して
値 合計 / 売上 構成比
| 地域 | 合計 / 売上 | 構成比 |
| 関東 | 16,335,000 | 34.5% |
| 関西 | 12,825,000 | 27.1% |
| 中部 | 9,645,000 | 20.4% |
| 九州 | 8,480,000 | 17.9% |
| 総計 | 47,285,000 | 100.0% |
XLS地域別集計.xlsx
集計
- A 地域
- B 売上
=SUMIF(売上!A:A,A2,売上!D:D) - C 累計
=SUM($B$2:B2) - D 目標
=[目標_2027.xlsx]地域!B2
集計
| 地域 | 売上 | 累計 | 目標 Excelから値として取り込み |
|---|---|---|---|
| 関東 | 16,335,000 | 16,335,000 | 16,500,000 |
| 関西 | 12,825,000 | 29,160,000 | 12,000,000 |
| 中部 | 9,645,000 | 38,805,000 | 10,500,000 |
インポート：数式を維持：2列 · 値に固定：1列 · 入力データ：1列
Excelのブックを、数式ごと
Excelファイルをインポートすると、条件付きの合計、検索、集計、累計の数式が引き継がれ、そのまま再計算されます。引き継げない数式は値として取り込み、そのことを明示します。
公開データを、出典付きで
人口やさまざまな率、指数が足りない？SummiaがWebで探し、掲載ページで数値をひとつずつ確かめて、出典を明記します。
都道府県
| 顧客数 | 人口 | 出典 | |
| 埼玉県 | 412 | 7,331,000 | stat.go.jp |
| 千葉県 | 1,284 | 6,257,000 | stat.go.jp |
| 神奈川県 | 655 | 9,229,000 | stat.go.jp |
地域別の利益率
fx 利益率 利益率 = （売上 − 原価）÷ 売上
| 地域 | 売上 | 原価 | 利益率 |
|---|---|---|---|
| 関東 | 16,335,000 | 11,206,500 | 31.4% |
| 関西 | 12,825,000 | 9,120,000 | 28.9% |
| 中部 | 9,645,000 | 7,065,000 | 26.7% |
バージョン履歴
利益率を追加 5分前・現在
顧客ファイルと結合 2時間前
地域別集計.xlsxをインポート 昨日
監査にも耐える結果
どの数字からも、日本語で書かれた数式の説明にたどり着けます。変更はすべて履歴に残り、同じ計算はいつも同じ結果になります。経営会議でも監査でも、分析の根拠を示せます。
データアナリストがSummiaで作っているもの
誰もが検証できる分析
経営陣は説明を聞くだけでなく、分析の筋道を最初から最後まで自分でたどって確かめられます。
- 数式を言葉で説明 どの計算も、クリックひとつで説明されます。
- 出典を明記 ネットで見つけたデータには、すべてリンクが残ります。
- バージョン履歴 分析のどのバージョンも保存されます。
お使いのAIから、分析を操作
Claude、ChatGPT、Le Chat、Geminiを接続すれば、AIがSummiaの分析を更新し、その結果をそのままレポートに反映します。コピー＆ペーストはいりません。
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