アナタの会社は、大躍進する宇宙船か? それとも悲劇の沈没船か?Googleスプレッドシートに、【日本語で】聞いてみましょう

それは、2026年6月に、Googleスプレッドシート内の”Gemini-in-sheets”が【日本語対応完了】というビッグ・ニュースが飛び込んできたからです。

「GoogleスプレッドシートのGemini⁠⁠、日本語でスプレッドシート全体の作成⁠⁠・編集に対応（gihyo.jp 2026/06/19公開記事)」

では、”Gemini-in-sheets”に日本語で話しかけると、どんなことが起きるのか？

具体例にもとづいてご紹介します。

サンプルデータには、Googleが運営する世界最大級の機械学習 & データサイエンティスト・コミュニティ「Kaggle(カグル)」から悲劇の沈没船・タイタニック号のリアル乗船名簿を借りてきます

ご存知ない方のために、Kaggleをごく簡単に解説します。

このサイトは、データ分析や機械学習のためのオンライン・プラットフォームです（全編英語で構成されています）。世界中のデータサイエンティストたちがこのサイトに集まって、企業や団体が出題する課題に挑戦したり、一般公開されているデータセットをダウンロードしたり、幅広い目的で活用されています。

さすがに「英語で機械学習のコンペに参加するのはハードルが高いなぁ」という人でも、いまお持ちのGoogleアカウントで、一般公開されたデータセット（サンプルデータ）をダウンロード・使用することもできますので、それだけでもこのサイトを覗（のぞ）いてみる価値がありませんか?

今回は、このサイトで無料一般公開されている「悲劇の豪華客船・タイタニック号のリアル乗船名簿」をダウンロードしました。

もう100年以上前(1912年)の大事故であったとはいえ、乗客乗員約2,200名のうち2割にあたる約420名の、実名から生死までの情報が（データ分析のために）無料一般公開されているって、すごいことだと思いませんか?

以後、Kaggleからダウンロードしてきた乗船名簿のcsvをGoogleスプレッドシートへインポートして、日本語でGoogleスプレッドシートと対話してみます。

読者の皆さんも、同じことを試してみたら面白い結果がえられると思いますが、「乗船名簿のcsv」を自社保有の顧客名簿や売上記録などに置きかえて、Google Geminiと対話してみてください。

※注;生成AIにアップロードする資料は、秘匿情報をマスキングすることをお忘れなく!

顧客獲得状況や売上の推移などから、自社が「宇宙船」なのか「沈没船」なのかが、案外カンタンにわかってしまうかもしれません（怖っ…）

それでは、Googleスプレッドシートを操作してみましょう!

Gemini-in-sheetsに日本語で問いかけて、「単なるレコードの羅列」から「データの意味」を読み解いてもらいました

乗船名簿のcsvをGoogleスプレッドシートへインポートした結果がこちらです。

ExcelでもGoogleスプレッドシートでも、ワークシートに読み込んだ【だけ】の名簿や日報は、無味乾燥な文字列の並びです。「ここから何かを読みとれ」と言われたところで、ただこの表をながめるだけでは、あまり思いつくコメントはありませんよね。

そこで、今回新たに完全日本語対応できたGoogleスプレッドシート内のGeminiサイドペイン（Gemini-in-sheets)に、次のプロンプトを投げかけてみてください。

「この表は、タイタニック号の乗船名簿と、生存・死亡の結果を一覧にまとめた資料です。この表に基づき、生存率の高い性別・客室等級・その他勘案すべき特殊要因などを分析してください。」

Google Geminiが頑張って機械学習している様子をキャプチャしましたので、次の動画をご覧ください。

以下に、Geminiが日本語で解説してくれたデータ分析結果の抜粋を転記します。

〔分析抜粋〕

ご提示いただいた表は、データ分析や機械学習の分野で非常に有名な「タイタニック号の乗客データ（Titanic Dataset）」です。このデータセットの一般的な傾向と、表に含まれる各項目（特徴量）に基づいた生存率の分析結果を以下にまとめます。

1. 性別による生存率の違い（Sex）

女性の生存率が圧倒的に高い

要因: 海難事故における避難時の鉄則である「女性と子供を優先する（Women and children first）」というルール

2. 客室等級による生存率の違い（Pclass）

等級が高いほど生存率が高い

要因: 1等客室は救命ボートが配置されている上層デッキに物理的に近かった

3. その他勘案すべき特殊要因（年齢・家族構成など）

その他の項目についても、生存を分ける重要なファクターが存在します。

年齢（Age）

名前（Name）に含まれる「敬称」　　　　（以下省略）

いかがでしょうか?

このように詳細な日本語による解説文をレポート１枚分程度の文字量で提示した後、経済原則に基づく、次のような残酷な結論で締めくくっています。

【分析まとめ】

このデータにおいて、最も生存する確率が高かった典型的な人物像は「1等客室に乗船している、女性または子供」であり、逆に最も生存が困難だったのは「3等客室に乗船している、成人男性」であったと言えます。

タイタニック号乗船名簿を自社優良顧客の属性に置き換えてGeminiに聞いてみたら、自社が「宇宙船」なのか「沈没船」なのかが、一発でわかってしまうかも（怖っ…）。

次に、Geminiの検証が正しいかウラ取りをするため、別のプロンプトを１つ投げてみました。

「B列(#survived, 0 = No, 1 = Yes)とC列(#Pclass(Ticket class),1 = 1st, 2 = 2nd, 3 = 3rd)との相関を見て、客室等級ごとの生存率を比較するグラフを作成してください。」

〔Gemini回答〕

共有いただいたスプレッドシートのデータを読み込み、B列（Survived）とC列（Pclass）のデータを集計しました。

性別を除けば2等客室と3等客室には有意な差異がなかったことも含めて、実数の計算をふまえた正確な生存率計算と、客室等級ごとの生存率グラフが自動で生成されました（怖っ…)。

本記事のまとめ;Gemini-in-sheetsが日本語に完全対応しましたよ!表計算ソフトのデータ羅列を、自然言語で分析してもらえました。ただし、深く調べすぎると「自社が沈没船かも?」と気いてしまうリスク有

2026年6月に、Googleスプレッドシート内の”Gemini-in-sheets”が日本語対応を完了しました。これにより、無味乾燥な文字列の羅列にすぎなかったデータをGeminiに開示し、日本語で語りかけるだけで、その背後にかくされた「データの意味」や要因を、瞬時に読み解くことが可能になったのです。

今回、タイタニック号の乗船名簿で行った検証のとおり、Geminiは複雑な相関関係の分析からグラフ作成まで、見事にこなしてくれます。

この実力を自社の売上記録や顧客名簿などへ応用すれば、自社が「宇宙船」として大躍進を遂げているのか、それとも「沈没船」として対策が急務なのかが、可視化されてしまうかもしれません（怖っ…）。

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