前提
ここでは、
- 生産性データの整理
- 生産性の見積（AIによる推定）
- Tableau 用データ構造の生成
- Tableau ダッシュボード設計
これらを AI に一気通貫でやらせるためのプロンプト を作ります。
コピペだけでたたき台が作れるようになる簡単なプロンプト集です。
🚀 ① AI に生産性データを整理させるプロンプト
あなたはデータアナリスト兼プロジェクトマネージャーです。
これから「作業ログ」「工数」「成果物」「担当者情報」を入力します。
このデータをもとに、生産性を算出するためのデータセットを作成してください。
【出力要件】
1. 生産性指標を以下の形式で算出する：
- 作業時間（h）
- 成果物数
- 生産性（成果物数 ÷ 作業時間）
- 担当者別生産性
- タスク種別生産性
- 日別／週別／月別生産性
2. Tableau で扱いやすい「縦持ち（long形式）」で出力する
3. 不明点は「要確認事項」として列挙する
【入力データ】
（ここに作業ログを貼る）
📈 ② AI に生産性見積をさせるプロンプト（予測モデル）
あなたはデータサイエンティスト兼プロジェクトマネージャーです。
これから生産性データを入力します。
このデータをもとに、次の期間の生産性を予測してください。
【出力要件】
1. 生産性の推定値（平均・中央値・最頻値）
2. トレンド分析（増加傾向／減少傾向）
3. 生産性に影響する要因の推定（AIによる推論）
4. 次月・次週の生産性予測
5. リスク要因と改善案
【入力データ】
（ここに生産性データを貼る）
📊 ③ AI に Tableau 用データを生成させるプロンプト
あなたはTableau専門のデータアナリストです。
これから生産性データを入力します。
このデータをもとに、Tableauで可視化しやすいデータ構造を作成してください。
【出力要件】
1. Tableau用の「縦持ち（long形式）」で出力
2. カラム構成は以下にする：
- date（YYYY-MM-DD）
- member
- task
- hours
- output_count
- productivity（output_count ÷ hours）
- category（タスク分類）
- remarks（備考）
3. 欠損値・異常値があれば指摘する
4. Tableauで推奨される計算フィールド案も提示する
【入力データ】
（ここに生産性データを貼る）
📊 ④ AI に Tableau ダッシュボード設計をさせるプロンプト
あなたはTableauのBIデザイナーです。
これから生産性データを入力します。
このデータをもとに、Tableauダッシュボードの構成案を作成してください。
【出力要件】
1. ダッシュボード構成（3〜5画面）
2. 各画面の目的
3. 使用するグラフの種類（折れ線・棒・散布図など）
4. フィルタ（担当者・期間・タスク種別）
5. KPI（生産性・工数・成果物数）
6. 推奨するレイアウト（上部KPI／中央グラフ／右側フィルタ）
7. Tableau計算フィールドの式も提示する
【入力データ】
（ここに生産性データを貼る）
🧩 ⑤ すべてを一括でやる“総合プロンプト”
あなたはデータアナリスト兼BIエンジニア兼PMです。
これから生産性データを入力します。
このデータをもとに以下を作成してください：
① 生産性データの整形（Tableau用）
② 生産性の分析（現状）
③ 生産性の予測（AI推定）
④ Tableauダッシュボード構成案
⑤ 不明点リスト
【入力データ】
（ここに生産性データを貼る）
✨ このプロンプトを使うとできること
- 生産性データの整形
- 生産性の可視化
- 生産性の予測
- Tableau ダッシュボード設計
- PM の意思決定支援
- MTGで「要点だけ話す」進め方が実現
つまり、
AI × Tableau × PM の最強ワークフローが完成します。※出来なかったらごめんね