ユースケース · AIワークフロー

散らかったデータを整理し、構造化してスプレッドシートに変換

生のエクスポートやコピー＆ペーストした表は、まだデータとは言えません。そこには、これから発生する作業が詰まっています。Kuseに乱雑なデータと必要な構造を伝えれば、すぐに使えるきれいなスプレッドシートを生成します。

Google Sheetsから書き出した生の顧客データを受け取り、名前の表記を標準化し、重複レコードを削除し、可能な範囲で欠損項目を補完して、きれいなファイルを返すワークフローを作成してください。

登録不要・1,800 クレジット無料

課題

データクリーニングは、本来の作業の前に発生する作業です

あらゆるデータプロジェクトは、何時間ものクリーンアップから始まります。 形式の不一致、結合セル、重複行、欠損値など、分析を始める前に片付けるべき問題が山積みです。
手作業でのクリーニングはミスが起きやすく、追跡もできません。 修正は行われても、次回にはまた別のやり方でやり直されます。監査証跡もなく、一貫性も保てません。
同じように散らかったエクスポートが毎月届きます。 毎回同じ担当者が、同じ形式を整えるために同じ時間を費やしています。

仕組み

散らかったデータを受け取り、きれいなスプレッドシートを出力

作業内容を自然な言葉で説明する

散らかったデータがどのような状態か、きれいな出力をどのような形にしたいか、適用したいルールがあればKuseに伝えます。

アプリを連携する

Google Sheets、Airtable、またはCSVのデータソースを接続します。Kuseはスケジュールに沿って、または必要なときに新しいデータファイルを処理します。

スケジュールを設定するか、いつでも実行する

毎月の定期エクスポートに対して実行することも、新しいデータが届いて分析前のクリーニングが必要になったときに都度実行することもできます。

完成した結果をワークスペースで受け取る

きれいに構造化されたファイルが、元データと並んでワークスペースに保存されます。分析やインポートにそのまま使えます。

Kuse Workflows

スプレッドシートの曲芸のような手間なしで、ワークスペースにきれいなデータを。

世界中のチームに信頼されています

毎日 50,000 人以上のプロが Kuse を活用

ガイド

AIによるデータクリーニングの実践ガイド

AIによるデータクリーニングとは？

AIによるデータクリーニングとは、生のデータセットに含まれる不整合、重複、欠損値、形式の誤りをAIで自動的に特定し、修正することです。クリーニング用のスクリプトを書いたり、スプレッドシートを手作業で修正したりする代わりに、必要な出力構造を説明するだけで、Kuseが変換を適用します。しかも、新しいデータが届くたびに、同じ処理を繰り返し使えます。

AIによるデータクリーニングは誰のためのものですか？

定期的なCRMや請求データのエクスポートを処理するオペレーションチーム
CRMに取り込む前にリードデータを標準化するマーケティングチーム
経費データや取引データを正規化する財務チーム
分析を始める前のクリーニングに時間を取られすぎているアナリスト
同じように散らかった形式のデータを定期的に受け取る人

AIで修正できるデータの問題にはどのようなものがありますか？

日付形式の不一致（DD/MM/YYYY と MM-DD-YY など）
大文字と小文字が混在した名前フィールド（john DOE、JOHN Doe）
わずかな違いがある重複レコード
他のフィールドから推測できる欠損値
正規化すべき非標準のカテゴリラベル
電話番号と住所の形式の不一致

定期的なAIデータクレンジングの設定方法

生データの例と、クリーンな状態の例を共有してください。ルールは明確に指定しましょう。たとえば、"日付をYYYY-MM-DDに統一する"、"名と姓のフィールドを結合する"、"重複はフラグを付けるが保持し、削除しない。" のように伝えます。データソースと出力先を接続してください。定期的なエクスポートでは、新しいデータが届いたときにワークフローが自動実行されるよう設定します。

避けるべきよくあるミス

生データを保持しないこと: 必ず元データをクリーン版と一緒に保存する
重複を自動で削除すること: まずフラグを付けて、人による確認後に削除する
曖昧なクレンジング指示: "きれいにして" では機能しません。ルールを明確に定義してください
検証ステップがないこと: 分析に使う前に、出力結果を元データと照らし合わせて spot-check する

KuseでAIデータクレンジングがよりうまく機能する理由

データクレンジング用スクリプトは固定ルールを適用します。Kuseは状況を判断して処理します。たとえば "この列はYYYY-MM-DD形式の日付にする" と伝えると、想定していなかった形式も含め、見つかったすべての表記ゆれを正規化します。スキーマテンプレートとクレンジングルールはワークスペース内に保存されるため、定期的なクレンジングは実行するたびにより速く、より正確になります。