# Section 04 デモ ／ 想定される Gemini 出力例

講師がデモで投げる依頼に対して、Gemini が返してくると想定される出力例です。受講者がご自身でも試した際の答え合わせ用にどうぞ。

## デモ 2 ／ 社内通達 v1 と v2 の差分（表形式出力例）

| 項目 | v1 | v2 | 変更の意図（推定） |
|---|---|---|---|
| 在宅勤務の上限日数 | 原則 週2日、承認で週3日 | 原則 週3日、承認で週4日 | 在宅運用が定着し、現場の働き方ニーズに合わせて緩和 |
| 始業連絡 | 規定なし | 9:00〜10:00 に Slack で連絡 | 在宅日数増に伴う勤怠管理の透明化 |
| 申請期限 | 前週金曜 17:00 まで | 前週水曜 17:00 まで | チーム内の業務分担調整に時間的余裕を確保 |
| 急な変更時の連絡手段 | メール | Slack | 即時性の高い手段への統一 |
| 通信費補助 | 月額 3,000円 | 月額 4,500円 | 在宅日数増による負担増を補助で吸収 |
| 在宅環境整備費 | 規定なし | 年額 30,000円まで補助（新設） | 持続的な在宅勤務を見据えた環境整備支援 |
| お客様情報を扱う業務 | 原則 在宅対象外 | セキュリティ要件を満たせば在宅可 | セキュリティ整備が進み、業務範囲拡大が可能に |
| 対面会議日 | 規定なし | 月 1 回設定 | チームの一体感維持と新人育成への配慮 |
| 新入社員の扱い | 規定なし | 入社 6 ヶ月未満は原則出社 | OJT の質を担保するため |

## デモ 2 の観察ポイント

- 8 件の差分を一度に検出できている
- 単なる差分ではなく「変更の意図」まで推定している（ただし推定なので、実際の意図とは限らない）
- 表形式の指示に正しく従っている
- 「規定なし → 新設」のような追加項目も拾えている

## デモ 3 ／ 月次売上ダミーへの想定出力

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部門別の月次売上推移と前月比

| 月 | 部門A | 部門B | 部門C | 部門D | 合計 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2025年11月 | 320万 | 280万 | 190万 | 410万 | 1,200万 |
| 2025年12月 | 340万 | 275万 | 205万 | 425万 | 1,245万 |
| 2026年1月 | 298万 | 260万 | 188万 | 395万 | 1,141万 |
| 2026年2月 | 310万 | 290万 | 220万 | 440万 | 1,260万 |
| 2026年3月 | 355万 | 310万 | 235万 | 460万 | 1,360万 |
| 2026年4月 | 185万 | 305万 | 228万 | 455万 | 1,173万 |

【外れ値の指摘】
2026年4月の部門A（185万）が、前月比 -47.9%、過去6ヶ月平均 314万に対して -41% と異常値。原因調査を推奨。

【グラフ化に向いた切り口】
- 部門別の月次推移（折れ線グラフ）
- 月次合計の推移（棒グラフ）
- 各部門の構成比（積み上げ棒グラフ）

【Google スプレッドシートで使える関数案】
- 部門別合計：=SUM(B2:B7)
- 全期間合計：=SUMPRODUCT(B2:E7)
- 前月比：=B3/B2-1
- 部門ごとに動的に集計：=QUERY(A1:E7, "SELECT A, SUM(B), SUM(C), SUM(D), SUM(E) GROUP BY A")
- 全部門合計列の追加：=ARRAYFORMULA(SUM(B2:E2))
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## デモ 3 の観察ポイント

- 数値の異常を自動で見つけてくる（部門A 4月の急減）
- Google スプレッドシート前提の関数（QUERY、ARRAYFORMULA）が返る（Excel の VLOOKUP/INDEX-MATCH ではない）
- グラフ化の切り口を 3 種類提示できる
- 注意：「原因」までは AI には推定できない。原因調査は人間の仕事

## 講師から受講者への伝達ポイント

- 数字の集計は AI に任せられるが、「なぜそうなったか」の解釈は人間の仕事
- AI の数値計算は誤りを含むことがある。重要な数値は別途検算する習慣を
- Google スプレッドシートを使っているなら、Excel の関数ではなくスプレッドシート用の関数を依頼に明記すると精度が上がる
