解析ロボ（解析コンサルタント for Claude Code）
毎月のレポート作成で、
消耗していませんか？
Webサイトを分析する目的は？
レポートはただの報告文書ではありません。
次の一手を決めるための材料。
しかし、多くの現場で
繁忙さゆえにレポートを作ること自体が目的になっています。
もし、AIに95%のルーチン作業を任せられたら？
同じ作業を繰り返していませんか？
形式は同じだけど手入力
データ取得が面倒
レポート雛形の管理が煩雑
レポート作成が属人化
なぜレポート作りは複雑になるの？
- 切り口を毎回ゼロから考え直している
- 複数ツールのデータが、自動でつながっていない
- レポート作成も最終チェックも一人
「できる人がやる」に
なっていませんか？
ウェブ解析業界でも、AIで自動化のプロンプトが話題になっています。
経験豊富なコンサルタントが作った、よくできたプロンプト。自社のデータを渡し、良い問いを投げる。分析の質は、確かに上がります。
ただ、毎月のレポート作成は、そこでは終わりません。
切り口を考える。提案書に組み上げる。前月と品質を揃える。ここに人の手が残ります。私は1996年からウェブ解析ひと筋、ヒートマップ解析は2014年4月から12年目です。ずっと手を動かす側にいたので、どこに手が残るかは体で分かります。
いま私は、自分の作業の95%以上をClaude Codeに任せています。ただし判断だけは手元に残しました。任せた範囲と、残した範囲の線引きが、この仕組みの中身です。
売っているのはプロンプトではありません。貴社のレポート作成という業務そのものの型と、それを回す一式です。
つかいやすさのポイントは２つ
使い続けられるように、次の2本柱で構成しています。
1 プロのやり方でAIが動く
プロの現場でも多くのWebの分析作業はルーチンです。
これまでAIへのチャット指示では難しかった、デザイン面の比較などもカバー！
いまお使いのレポートのひな形での出力も可能。
各工程を細分化し、人の決定が必要な箇所と、ルーチンワークを分けるだけ。
- レポートの工程分解
- 人の決定 / AI作業 の分担
2 AI同士でダブルチェック
長文・膨大な枚数のレポートの最終チェック、気が遠くなりますよね。
解析ロボには、出力前のダブルチェックの担当がいます。
AI同士で抜けモレを防止します。
- 異なるAIモデルを効率よく使い分け
- AIの"思い込み"を防止
実際のご相談をもとに開発
あれもこれも…ひとりWeb担当者
型さえあれば、専任者がいなくても毎月同じ品質で回ります。
多数のクライアントを抱える代理店のディレクター
クライアントごとにレポートのひな型を分けておける。
煩雑になりがちなレポートの管理も楽々。
AIを導入したばかりのマーケ担当
AIを使えるようになったけど、どの作業がAIに任せられるの？
そんなあなたも迷いません。
AIがあなたのニーズをヒアリング。
自走するAIがあなたの伴走者
80枚超のレポート
ベテラン解析士のリアルな知見をデータ化し、ウェブ解析・UI/UX改善提案レポートを生成
複数モデルで精査
AI同士で指摘・修正するシステム。専門家7名チームをAIで実現
プロの作業を細分化
プロンプトは、AIに分析を「させる」ための部品です。
部品をひとつ買っても、80枚の提案書は出てきません。工程がひとつながりになって、はじめて成果物になります。
汎用プロンプトが返すのは「分析テキストが1枚」。本サービスが持つのは、データ取得からレポートが仕上がるまでの工程ごと、ひとつながりの仕組みです。
もっと楽に もっと深く
「レポートを書く」の手前と奥の工程も楽にしましょう。プロの作業を分割して、型をつくりました。
データ取得のコード（GAS）を書く、競合の選定、画面の取得、回遊経路の可視化、ヒートマップの処理、改善案の作図、報告用のテンプレート通りのPowerPoint生成まで。AIにまるっとおまかせ。
回すほど、型が厚くなる
人の仕事を型にする。型にした作業をAIに任せる。空いた時間で、より良い型を考える。
省力化ツールは、導入した日が性能のピークですが、弊社の仕組みは、一周ごとに型の強度が上がります。レポート作成にかかっていた膨大な時間を削減。空いた時間は、もっとクリエイティブな作業につかいましょう。
最終判断はあなた
今月どこを問うか。何を採り、何を見送るか。クライアントに何を伝えるか。最終承認と、その責任。
AIに渡すのは、データと型と根拠までです。この線引きがあるので、成果物が教科書的な一般論に戻りません。担当者の読む力も落ちません。
実行できる内容は様々
計測・調査からレポート作成、品質管理まで。
私が解析ロボを作りはじめたきっかけは、実は格好のいい話ではありません。毎月、同じ作業を繰り返している自分が嫌だったのです。
個人的なツールとして最初の開発を始めました。試しにデータ取得のコードをAIに考えてもらいました。次の月のレポートは、余裕ができた時間を使って、レポート作成のフローを制作。少しずつ、開発を進めていきました。ルーチンワークのフローが余白の時間を生み、その余白で次の改善。
レポート生成はOpus 5に、チェックはFable 5という別のAIモデルに担当させています。理由は単純で、人間と同じようにAIも「作った本人は思い込みでミスを見逃すから」です。
解析ロボの本体ファイルはGitHubで無料公開していますので、ご自身でカスタマイズして使っていただきたいです。
ただ、解析ロボの導入は、正直、データ解析やプログラミングなどに慣れている方以外にはハードルが高いかもしれません。ツールが回せる状況さえ作れれば難しいツールではないのですが…。そこで、弊社が導入を伴走するプランを展開しています。お気軽にお問い合わせください
7人の専門家AIでレポート作成
計測設計から効果検証まで
工程ごとに専門の担当を置いています。
1人の万能AIに丸投げするのではなく
7つの役割に分けてひとつながりの型として動かします。
計測設計・監査
計測タグの設計と実装を点検し、データの土台を整える。
GA4データ解析
GA4の生データを取得し、指標を集計・可視化する。
行動・ヒートマップ分析
ヒートマップと回遊経路から、ユーザーの行動を読み解く。
顧客・検索・競合調査
検索キーワードと競合サイトを調べ、貴社の立ち位置をつかむ。
課題診断・優先順位
集まった材料から課題を洗い出し、優先順位をつける。
UX・UI改善設計
改善案を画面設計に落とし込み、作図する。
レポート・効果検証
提案書にまとめ、施策の効果を検証する。
7人の専門家AIの実力は？
レポートを見る →
解析ロボの導入でレポート自動化
レポートつくりの工程を、丸ごとAIに作業させましょう。
専用の制作フローを丸ごと
どの数字を、どの順で、どんなレポートにするのか？ いまのレポートを分解して工程に切り分け、貴社の業務に合わせて組み直しましょう。
80枚超のレポートを出力
クライアントごとに決まったテンプレートがありますよね。解析ロボがクライアント別のテンプレート管理の煩雑さから解放。
データ取得の自動化
GASなど、データを集める側のコードも生成対象です。「このCSVファイルっていつのだっけ？」と迷うこともなし。集計の手間を激減します。
AI同士でダブルチェック
生成したAIとは別のAIが、数値と論旨を突き合わせます。どこを疑い、どう決着したかが残るので、社内説明にそのまま使えます。
導入事例
靴のECサイト
靴の販売は、季節・天候・イベントなどの外部要因が大きく作用します。必要なテーマを決めてから解析していたのでは、突発的な要因には間に合いません。そこで、「想定されるあらゆるセグメントによる解析」を、予め行います。従来は人間がレポートを作成していたため、「あらゆる可能性」の解析をすることは不可能でしたが、「解析ロボ」に任せることで、時間の制約がなくなりました。
小型トラックの製造・販売メーカー
トラックの販売に、Webマーケティングが必要というのは一見すると理解し難いかもしれません。ですが、見込み客が最初に接触する情報は、普通のECサイトと変わらず、検索エンジンや生成AIのチャットです。「解析ロボ」の競合比較は、人間が探すよりも高精度で多くの事例を探し出します。この案件では、「スタジオで撮影されたカタログ向けの写真」より、「作業現場で、人とトラックが泥だらけで汗を流して働く写真」の方がお問合せに繋がるという仮説を立て、お問合せ増に貢献しました。
エクステリアの製造販売
特にドア・窓に特化したメーカーさんの支援を行いました。販売サイトは通常、「コンシューマー向け」と「工務店向け」に分けて運用されています。顧客セグメントが増えるほど、非常に膨大なデータの分析が必要になります。「解析ロボ」で全顧客セグメントの分析を行ったところ、意外な事実が浮上しました。「コンシューマー向け」サイトに平日訪れるのは工務店がほとんど。「工務店向け」のサイトが、狙った顧客に見られていないのです。実は、「コンシューマー向け」ページの方が、画像が多く、説明も平易なため、工務店も好んでいたのです。この解析が行えたことで、想定と現実の乖離が明らかになりました。
上場企業の倉庫業
倉庫業のWebサイトで見られるのは、企業の「強み」のページです。主な訪問者は投資家。しかし、クライアント社内では、「強み」のPRはあまり重視されていませんでした。競合の上場企業の倉庫会社と比べると「強み」のコンテンツが僅かしかなかったのです。さらに、調査を進めると、「強み」を示すページは投資家だけでなく、見込み客が問い合わせの前に見ていることも分かりました。コーポレートサイトのコンテンツはどれも退屈なものに見えますが、その中には、重要な役割を果たしているコンテンツがあることを「解析ロボ」が見つけました。
レポートサンプル
実際の提案書から抜粋しています。専門家AIの実力をご覧ください。
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前提となる環境
- Claude Code（Opus 5, Fable 5）
- GA4（必須）
- Google Search Console（任意。使用推奨）
- Microsoft Clarity（任意。使用推奨）
- Python
- Google Apps Script
GitHubで解析ロボ配布中
無料で解析ロボの実力をお試しください。
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生成AIを導入したはいいが、AIを使いこなせていない…そんなお悩みにお応えして、伴走プランをご用意しました。AIの導入から、貴社に特化したレポート作成のチューニングまで、現場20年のスタッフが伴走いたします。ご相談はお気軽に。
- 対象サイト数に応じて構成
- 必要な項目だけを選んで構成
ご不明な点や、プランを組み合わせたいなどのご相談は、お気軽にお問い合わせください。
オプション：月次サポート 20,000円〜（税別）
相談する導入サポートの流れ
最初の一周は弊社が伴走します。二周目からは貴社の中で回り始めます。
- Step 1
ヒアリング
いま毎月作っているレポートを見せていただき、枚数・所要時間・使っているツールを伺います。
- Step 2
工程分解・型設計
現行レポートを工程に分解し、判断が要る箇所と要らない箇所を切り分けて型を設計します。
- Step 3
構築・一周目の伴走
貴社のデータで実際にレポートを一往復生成し、弊社が伴走しながら検算・微調整します。
- Step 4
貴社環境への移設
貴社所有のPC環境に移植し、以降は貴社の中で単独運用していただきます。
よく寄せられるご質問
代行ではありません。貴社の中でレポートが出てくる状態を作り、それをお渡しします。
ただし最初の一周は弊社が伴走します。工程の分解と型づくりは、一緒にやらないと形になりません。
プロンプトは、AIに分析を「させる」ための部品です。本サービスがお渡しするのは、レポート作成という業務の工程そのものを型にした一式です。
切り口の決め方、提案書への組み上げ、品質の揃え方、検算までが含まれます。
貴社の環境で動く状態にしてお渡しします。弊社が関与しなくなっても回り続ける形が前提です。
むしろ、貴社の担当者が自分で型を足していける状態を目標にしています。
使用するAI：Claude Code の Opus 5 と Fable 5。Fable 5 は最終チェックのみに使います。
使用するツール：GA4（Google Apps Script で Google Sheets に取得）。Google Search Console と Microsoft Clarity は任意ですが、使用をお勧めしています。
使用する言語：Python、Google Apps Script。必要なコードはすべて Claude Code が生成します。
文体そのものを型に含めています。均一で滑らかな生成文の癖を落とし、書き手の判断が残る形に整えます。
最終的に何をどう書くかは人が決めます。そこは仕組みの外に残してあります。
効果を保証するものではありません。型にできる工程がどれだけあるかで変わります。
また、最初の一周は工数が増えます。減りはじめるのは二周目からです。この点は最初にお伝えします。
Pro（10,000円）〜Enterprise（300,000円）の3プランからお選びいただけるほか、必要な項目だけを組み合わせるカスタムプランもご用意しています。詳しくは上記の料金プランをご覧ください。
期間は業務の範囲によって変わるため、ご相談のうえお伝えします。
ご契約にあたって、お客様ごとに秘密保持契約（NDA）を締結します。そのうえで、貴社のデータを責任をもってお預かりします。
弊社環境でシステムを構築する間、貴社データは弊社のローカル環境に置きます。オンラインストレージや共有サービスに置くことはありません。お預かりしたデータは、納品直後に責任をもって削除します。
構築が完了したあとは、貴社所有のPC環境に移植してお渡しします。以降、すべてのデータは貴社のPC内に置いていただくことになります。
なお、分析にあたってはデータの一部をAI（Claude）へ送信します。これは仕組み上どうしても必要な処理です。送信先はAnthropic社のAPIのみで、他の用途に使われることはありません。詳しい条件はNDAおよびご契約時にお示しします。
解析ロボは、ユーザーが改善して回し続けることで、強度が上がります。つまり、使い続けるとユーザーにぴったりのシステムに変身します。
プロンプトをコピペするのとは違い、導入の最初の一周目は手間がかかります。いまのレポートを分解し、どこに担当者の判断が必要かを言葉にする作業です。
ですが、二周目は一周目より格段に楽に、早くレポートが作れます。三周目には、あなたの方が私より上手に解析ロボを動かしています。
