[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"blogEntry::post\u002Fproduct-analysis-notebook:ja":3},{"title":4,"slug":5,"description":6,"body":7,"author":8,"category":9,"coverImageUrl":13,"ogImageUrl":13,"createdAt":14,"updatedAt":15,"datePublished":16,"locale":17,"related":18},"プロダクト分析でユーザー理解を積み上げる — Codatum Notebook","product-analysis-notebook","B2B SaaS のプロダクト分析では、数字を見るだけでなく、ユーザー行動についての仮説や判断を翌週へ引き継ぐことが重要です。Codatum Notebook でファネル、リテンション、機能利用率、実データ、考察、次アクションを 1 つのレビュー単位にまとめ、ユーザー理解を積み上げる流れを紹介します。","\u003Cp>この記事は、業務ごとに Codatum Notebook の使い方を紹介する「Codatum Notebook活用シリーズ」の1本です。今回は、B2B SaaS のプロダクトレビューで、実データ、考察、仮説、次アクションを同じ流れに置く使い方を扱います。\u003C\u002Fp>\u003Cp>B2B SaaS のプロダクト分析では、数字を見ることそのものよりも、そこから得たユーザー理解を翌週へ積み上げていくところで難しさが出ます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>サインアップから初回価値到達までのファネルを見て、オンボーディング後のリテンションを見て、主要機能の利用率を見る。さらに、プラン、会社規模、導入経路、ユーザーのロールごとに落ち込みを確認する。\u003C\u002Fp>\u003Cp>そこまでは、すでに見方が固まった KPI ビューでも確認できます。ただ、週次レビューではさらに、ユーザーがどこで迷い、どの行動が継続につながり、翌週どの施策を試すのかまで扱いたくなります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>実際には、この数字とユーザー理解が分かれがちです。\u003C\u002Fp>\u003Cp>ファネルは BI ダッシュボードにあり、集計条件は別の場所にあり、考察は Notion にあり、PdM とデータチームの議論は Slack に流れていく。週次レビューのたびに同じ数字を見ているはずなのに、前回どのユーザー行動を問題だと見たのか、どの仮説を残したのかは後から追いにくくなります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>B2B SaaS の週次プロダクトレビューを Codatum Notebook にまとめると、ファネル、リテンション、機能利用率を同じ文脈で見ながら、実際のデータ、チャート、考察、コメント、Agent の支援をひとつのレビュー単位にできます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>同じ Notebook に数字だけでなく、定義、解釈、仮説、次アクションまで残しておくと、ユーザー理解が単発の調査で終わらず、週ごとに積み上がっていきます。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"EmbeddedContent_Wrapper\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F1wFdahM1zELbZrWnS8RfHw\u002F45c0de910af452cf49e12dc6d8046241\u002Fproduct-review-notebook-flow.png\" alt=\"プロダクト分析でユーザー理解を積み上げる Hero\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>週次レビューでは、実際のデータで根拠を残し、チャートで変化を見て、Agent で要約し、コメントで次の仮説や施策を残します。この記事では、その最小構成として「Weekly Product Review」という 1 つの Notebook を作る流れを扱います。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>なぜユーザー理解が積み上がりにくいのか\u003C\u002Fh2>\u003Cp>B2B SaaS のプロダクト分析が散らばる背景には、見るべき数字の多さだけでなく、指標同士の関係を同じ場所で見にくいという問題があります。関係が見えないと、「ユーザーはどこで迷っているのか」「どの行動が継続につながっているのか」という理解が毎週リセットされます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>activation rate が下がったとき、単純に「サインアップ後に初回価値へ到達した割合」を見れば、下がったことは分かります。原因を考える段階では、少なくとも次の観点を同時に見たくなります。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>どのファネルステップで落ちているのか\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>新規ユーザー全体の問題なのか、特定セグメントの問題なのか\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>会社規模、プラン、導入経路、ロールごとに差があるのか\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>その変化は Week 1 retention や Week 4 retention に影響しているのか\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>主要機能の利用率と継続率に関係があるのか\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>先週打った施策やリリースとタイミングが合っているのか\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>固定化された KPI ビューは定点観測に向いていて、毎週同じ数字を見て、上がったか下がったかを確認する場面では力を発揮します。\u003C\u002Fp>\u003Cp>一方でプロダクトレビューでは、「なぜ変わったのか」「どこまで調べたのか」「ユーザー行動について何を学んだのか」まで扱いたくなります。この部分は、数字を眺めるだけだと残りにくいところです。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Slack で「この数字、先週も落ちていましたっけ？」と聞かれ、BI を開き、集計条件を探し、過去のメモを探し、前回の議論を思い出す。こうした往復が増えると、プロダクト分析はユーザー理解を深める作業ではなく、文脈を掘り起こす作業になってしまいます。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Notebook 上で見るべきユーザー行動\u003C\u002Fh2>\u003Cp>週次のプロダクトレビューでは、最初からあらゆる指標を詰め込む必要はありません。見すぎると、むしろ「ユーザーについて何が分かったのか」がぼやけます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>B2B SaaS で最初に 1 つの Notebook にまとめるなら、中心は次の 4 つに絞ると、ユーザー行動の変化を追いやすくなります。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>アクティベーションファネル\u003C\u002Fh3>\u003Cp>アクティベーションファネルでは、サインアップから初回価値到達までの流れを見ます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>たとえば、典型的なステップはこのあたりです。\u003C\u002Fp>\u003Col>\u003Cli>\u003Cp>サインアップ\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>ワークスペース作成\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>初回クエリ実行\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>初回チャート作成\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>初回インサイト共有\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>\u003Cp>どのステップで落ちているかを見ると、オンボーディングの課題が見えやすくなります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>「サインアップは増えているが、ワークスペース作成で落ちている」なら初期設定に課題がありそうです。「初回クエリ実行までは進むが、初回インサイト共有に進まない」なら、分析結果をチームに共有する体験を見直す余地があります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>activation は単一の率に丸めず、ステップごとに見る方がユーザーのつまずきに近づけます。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>コホート別リテンション\u003C\u002Fh3>\u003Cp>リテンションでは、プロダクトの価値が継続して届いているかを見ます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>B2B SaaS では、日次リテンションよりも、Week 1、Week 4、Week 8、あるいは月次の継続を見る方が実務に合うことが多いです。利用頻度が毎日とは限らず、チーム導入や業務サイクルの影響を受けるためです。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Week 1 retention が高いのに Week 4 retention が低い場合、初回体験は成功しているが、継続利用のユースケースに入れていない状態が疑われます。逆に Week 1 が低い場合は、最初の価値到達までを見直す必要があります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>activation と retention は別々に見るのではなく、つなげて見ます。どの activation イベントを経験したユーザーが、その後残っているのか。どの機能利用が継続率と関係しているのか。ここまで見ると、施策に落とし込みやすくなります。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>機能利用率\u003C\u002Fh3>\u003Cp>主要機能の利用率は、プロダクト価値の仮説を検証するために見ます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>「この機能を使ったユーザーは継続しやすいはず」「この操作を完了したチームは有料化しやすいはず」という仮説があるなら、週次レビューでその状態を確認します。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Codatum に限らず、B2B SaaS なら候補になる行動はこのあたりです。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>初回セットアップを完了した\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>主要機能を初めて使った\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>作成した結果をチームに共有した\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>コメントやレビューで共同作業した\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>定期実行や通知を設定した\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>過去の分析や作成物を参照した\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Codatum であれば、SQL ブロック作成、チャート作成、Notebook 共有、コメント、Workflow 設定、Agent による過去 Notebook 参照などが候補になります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>機能利用率を見る目的は、「使われている機能ランキング」を作ることではなく、継続、拡張、チーム利用につながる行動を見つけることです。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>セグメント深掘り\u003C\u002Fh3>\u003Cp>全体平均だけを見ると、問題が見えなくなることがあります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>activation rate が 42% で横ばいに見えても、従業員 50 名未満のスタートアップでは改善し、500 名以上のエンタープライズでは悪化していることがあります。あるいは、セルフサーブ登録経由では落ちているが、営業支援ありの商談では安定している、という分かれ方もあります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>プロダクトレビューでは、最低限のセグメントを決めておくと議論が進みやすくなります。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>プラン\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>会社規模\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>導入経路\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>ユーザーロール\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>業界\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>利用開始週\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>毎週すべてを見る必要はありません。数字が動いたときにすぐ深掘りできるよう、Notebook 内の GridPage にセグメント別 KPI を置いておくと、レビューの手が止まりにくくなります。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>1 つの Notebook にまとめると、分析が単発で終わらない\u003C\u002Fh2>\u003Cp>週次プロダクトレビューを Notebook にまとめる価値は、複数のページにまたがる数字と文脈を、同じレビュー単位であとから読み返せる形にできるところにもあります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Codatum の Notebook は DocPage と GridPage からなります。DocPage に SQL、集計条件、実データ、チャート、考察を残し、GridPage では DocPage の結果をタイル状に並べて見られます。週次レビューなら、たとえば次の要素を 1 つの Notebook にまとめられます。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>今週のサマリー\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>ファネル分析の集計条件と実データ\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>ファネルステップ別のチャート\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>コホート別リテンションの集計条件と実データ\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>Week 1 \u002F Week 4 \u002F Week 8 retention のチャート\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>機能利用率の集計\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>セグメント別 KPI をチャートやテーブルで並べた GridPage\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>Agent が生成した週次要約\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>PdM とデータチームのコメント\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>次アクション\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>これらが別々の場所にあると、レビューは「リンク集」になりがちです。Notebook にまとまっていると、数字、根拠、解釈、次の行動を同じ流れで読めて、前回の問いと今回の結果もつながります。そうすると、ユーザー理解が毎週少しずつ厚くなります。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"EmbeddedContent_Wrapper\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002Fyzo3x5aDh9yWbfj6RscKs\u002F794a9fff5d778e5f17894e45fb55dbb4\u002Fshot-1-weekly-product-review-notebook.png\" alt=\"Weekly Product Review Notebook\">\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>この形で特に効いてくるのが、実際のデータと考察が同じ場所に残ることです。\u003C\u002Fp>\u003Cp>プロダクト分析では、数字だけでなく、その数字をどう定義したかが効いてきます。activation の定義、対象ユーザー、除外条件、期間、セグメントが見えないと、翌週同じ数字を見ても比較できません。\u003C\u002Fp>\u003Cp>集計条件を Notebook に残しておくと、「このチャートはどの条件で作られたのか」を確認できます。裏側で SQL を使う場合でも、人間が定義や対象期間を確認し、その結果と考察を同じ DocPage に残せます。\u003C\u002Fp>\n              \u003Caside class=\"BlogCTA\">\n                \u003Cdiv class=\"BlogCTA_Body\">\n                  \u003Cp class=\"BlogCTA_Title\">BI 選定で迷っていませんか？\u003C\u002Fp>\n                  \u003Cp class=\"BlogCTA_Description\">データ環境・分析内容・チーム体制を伺って、Codatum を含めたデータ基盤の組み立て方を 30 分で一緒に考えます。\u003C\u002Fp>\n                \u003C\u002Fdiv>\n                \u003Cdiv class=\"BlogCTA_Actions\">\n                  \u003Ca class=\"BlogCTA_Button _outline\" href=\"https:\u002F\u002Fapp.codatum.com\u002Fsignup?utm_source=blog&utm_medium=mid-cta\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\n                    無料ではじめる\n                  \u003C\u002Fa>\n                  \u003Cbutton type=\"button\" class=\"BlogCTA_Button _primary\" data-cta-action=\"consultation\">\n                    相談する\n                  \u003C\u002Fbutton>\n                \u003C\u002Fdiv>\n              \u003C\u002Faside>\n            \u003Ch2>1 つの Weekly Product Review で学ぶこと\u003C\u002Fh2>\u003Cp>最初に作る Notebook は、複雑にしなくてかまいません。週次レビューで毎回見る場所として使うなら、構成はこのくらいに絞る方が続きます。\u003C\u002Fp>\u003Col>\u003Cli>\u003Cp>今週のサマリー\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>アクティベーションファネル\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>コホート別リテンション\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>機能利用率\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>セグメント深掘り\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>判断 \u002F 次アクション\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>\u003Ch3>今週のサマリー\u003C\u002Fh3>\u003Cp>冒頭には、今週の結論を短く書きます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>ここでは数字を並べるよりも、「ユーザー行動のどこが変わったのか」「どこを見るべきか」を書く方が役に立ちます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>サマリーはこのくらい短くてかまいません。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>\u003Cp>アクティベーションは 42.8% まで改善した一方で、Week 4 retention は 31.6% のまま横ばい。最も大きな落ち込みは、サインアップから初回プロジェクト作成の間に残っている。共有 Notebook を 1 つ以上作成したチームは、Week 4 retention が高い。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>このサマリーがあるだけで、レビュー参加者は最初に見るべき場所を揃えられます。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>アクティベーションファネル\u003C\u002Fh3>\u003Cp>次に、ファネルの集計条件とチャートを置きます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>ここでは、ステップごとのユーザー数と遷移率を出します。\u003C\u002Fp>\u003Cp>実際の記事では、この例をそのまま正解として使うというより、読者に「何を activation と見なすのか」を Notebook 上に残すイメージを持ってもらうために使います。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Notebook 上では、ステップごとの遷移率をテーブルやチャートで見せます。レビュー時には、最も落ちているステップにコメントを残し、ユーザーがどこで止まっているのかをセグメント別に深掘りします。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"EmbeddedContent_Wrapper\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F2qs9YrrNyjruwKgDe30Hq6\u002F18c03ff3c54ab0e86dbbe5bad6c061cf\u002Fshot-2-activation-funnel-result.png\" alt=\"アクティベーションファネルの SQL と集計結果\">\u003C\u002Ffigure>\u003Ch3>コホート別リテンション\u003C\u002Fh3>\u003Cp>リテンションは、コホートごとに見ると変化が分かりやすくなります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>signup week ごとに Week 1、Week 4、Week 8 の継続率を並べると、どの時期に入ってきたユーザーの変化なのかを追いやすくなります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>retention は単独で眺めず、activation とつなげて読みます。activation のどのステップを通過したユーザーが残っているのか、主要機能を使ったチームが残っているのかを見ると、プロダクト改善の仮説につながります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Notebook では、リテンションのテーブルやチャートの下に、分析メモを残します。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>\u003Cp>Week 4 retention は全体では横ばいだが、従業員 50 名未満のスタートアップアカウントでは 4.1pt 下がっている。落ち込みは、初週に共有 Notebook を作成しなかったアカウントに集中している。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>こうしたメモが残っていると、翌週のレビューで「前回はどこまで分かっていたか」をすぐ確認できます。リテンションの見方が、単なる継続率の確認から、ユーザーが価値を感じ続けている条件を探す作業に変わります。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"EmbeddedContent_Wrapper\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F7Cg3YG69dxl8bbW1AhsyTP\u002Ffe97f893a86755b01357362c4a50a6db\u002Fshot-3-retention-cohort.png\" alt=\"コホート別リテンションの SQL と継続率\">\u003C\u002Ffigure>\u003Ch3>機能利用率\u003C\u002Fh3>\u003Cp>機能利用率は、主要機能の利用と継続の関係を見るために置きます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>初回セットアップ、主要機能の利用、共有、コメント、定期実行などの行動を一覧にします。単に利用率が高い順に並べるのではなく、継続率や拡張率との関係を見るのがポイントです。\u003C\u002Fp>\u003Cp>ここで見たいのは、機能の利用数そのものよりも、利用と継続の関係です。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>初回セットアップを完了したユーザーは Week 4 retention が高いのか\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>作成した結果を共有したチームは継続しやすいのか\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>コメントやレビューが発生した分析は、次週も参照されるのか\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>定期実行や通知を設定したチームは、週次アクティブアカウントとして残りやすいのか\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>ここまで見ると、「どの機能を伸ばすべきか」ではなく、「どの体験を初期オンボーディングに入れるべきか」を考えやすくなります。機能利用率が、ユーザー理解を更新する材料になります。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"EmbeddedContent_Wrapper\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F5nNUTp0HTw2DQ08kYySoRY\u002F36cc08da9d9b36cadff2d9363045831d\u002Fshot-4-feature-usage.png\" alt=\"機能利用率と継続に関係する行動\">\u003C\u002Ffigure>\u003Ch3>セグメント深掘り\u003C\u002Fh3>\u003Cp>数字が動いたら、全体平均から少し離れてセグメントを見ます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>activation の落ち込みが見えたときに、次の切り口でセグメント別の結果を置いておきます。Codatum では、DocPage で作った結果を GridPage にチャート、テーブル、BigNumber として並べ、固定 KPI ビューのように見られます。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>plan\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>company_size\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>acquisition_channel\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>role\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>first_use_case\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>GridPage でセグメント別 KPI を見ながら、気になる変化にコメントを残す。必要なら、その場で条件を変えて深掘りする。ここまで Notebook 内で完結できると、レビューの流れが途切れにくくなり、セグメントごとの学びも残ります。\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"EmbeddedContent_Wrapper\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F7pkSFOUrfxea32GTyWqyAp\u002F54e95b177f5dd74fd160106f7f3f56fe\u002Fshot-5-segment-decisions.png\" alt=\"セグメント深掘りと次アクション\">\u003C\u002Ffigure>\u003Ch2>Agent はたたき台と要約に使い、人が根拠を確認する\u003C\u002Fh2>\u003Cp>プロダクト分析に Agent を使うときは、いきなり「答えを出して」と任せるより、役割を分けた方が安定します。\u003C\u002Fp>\u003Cp>週次レビューなら、たとえば次の場面で使いやすくなります。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>集計のたたき台を作る\u003C\u002Fh3>\u003Cp>「直近 4 週間のアクティベーションファネルを、signup、workspace_created、query_run、notebook_shared のステップで見たい」と依頼し、Agent に集計のたたき台を作らせます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>その結果はそのまま結論にせず、イベント名、対象期間、除外条件、ユーザー粒度、アカウント粒度を人間が確認します。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Agent は最初の作業を速くするために使い、定義の最終判断はプロダクトチームとデータチームが行います。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>週次変化を要約する\u003C\u002Fh3>\u003Cp>チャートと実際のデータが Notebook にある状態なら、Agent に今週の変化を要約させられます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>プロンプトは、このくらい具体的にします。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>\u003Cp>今週のプロダクトレビューを要約してください。アクティベーションファネルの変化、Week 4 retention、機能利用率、プロダクトチームの次アクションに絞ってください。このページの実データで裏付けられない主張は入れないでください。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>要約は Notebook 上の結果に基づかせます。一般論ではなく、ページ内の実データ、チャート、メモを参照して、レビュー用の叩き台を作らせます。\u003C\u002Fp>\u003Ch3>過去 Notebook を探す\u003C\u002Fh3>\u003Cp>プロダクト分析では、同じ論点が何度も出ます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>「初回クエリ実行の定義は前に変えたはず」「このオンボーディングの落ち込みは先月も見た気がする」「エンタープライズアカウントだけ別集計にした理由は何だったか」。こうした過去の文脈を探す作業は、Agent と相性が良い領域です。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Notebook が蓄積されていれば、Agent に過去の分析や定義を探させ、今週のレビューに引き戻せます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>ここでも最終判断は人間が行います。Agent には過去の文脈を見つけて、人間がレビューできる場所に持ってくる役割を持たせます。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>コメントと共同編集で仮説を残す\u003C\u002Fh2>\u003Cp>週次レビューでは、数字を見たあとにどんな仮説を置き、何を試すことにしたのかまで残しておくと、翌週の見方が変わります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>アクティベーションファネルの落ち込みについて、PdM が次のようにコメントします。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>\u003Cp>サインアップからワークスペース作成までの落ち込みは、先週追加したオンボーディングステップの影響かもしれない。50 名未満のアカウントでだけ悪化しているか確認したい。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>データチームがそのコメントに対して、セグメント別の集計を追加します。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>\u003Cp>会社規模の区分（company_size_bucket）で分けると、50 名未満（under_50）の workspace_created rate が 6.2pt 下がっている。50-200 は横ばい。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>このやり取りが Notebook に残っていると、次のアクションも決めやすくなります。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>50 名未満（under_50）のオンボーディングステップを見直す\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>初回クエリ実行までのチェックリストを追加する\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>来週同じセグメントで再確認する\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Slack だけに流すと後から探しにくく、チケットだけにすると数字の根拠から離れます。Notebook 上にコメントとして残すと、数字、根拠、解釈、仮説、意思決定を同じ流れで追えます。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>週次レビューをレポート化・定例運用につなげる\u003C\u002Fh2>\u003Cp>週次プロダクトレビューの Notebook は、作って終わりにしません。\u003C\u002Fp>\u003Cp>チームで毎週見るなら、Workflow で定期的にレビューの準備や通知につなげられます。毎週月曜朝に最新の KPI を実行してサマリーを Slack に送り、レビュー前に PdM が Notebook を開いて気になる変化にコメントし、会議後に「判断 \u002F 次アクション」を更新する、という流れです。\u003C\u002Fp>\u003Cp>経営会議や事業レビューに持っていくなら、Report として共有する選択肢もあります。社外向けに見せる必要がある場合は、Guest 共有や Signed Embed のような配布の形も考えられます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Notebook を「分析作業の置き場」で止めず、チームのレビューリズムに組み込みます。毎週同じ場所に数字があり、集計条件があり、考察があり、コメントがあり、次アクションがある状態が続くと、プロダクト分析は単発の調査ではなく、ユーザー理解を積み上げる運用になります。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>固定ビューと分析レビューを分けて考える\u003C\u002Fh2>\u003Cp>ここでいう固定ビューとは、見方が固まった KPI を多くの人が同じ形で確認する画面のことです。Codatum では、この用途を Notebook 内の GridPage で担えます。\u003C\u002Fp>\u003Cp>経営陣、営業、CS、マーケティングなど、多くの人が同じ KPI を見る場合には、チャートやテーブルを固定したビューとして見せる方が分かりやすい場面があります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>一方で、プロダクトレビューの途中では、まだ問いも見方も固まりきっていません。セグメント別の結果、チャート、メモ、コメントを行き来しながら、「どこを次に見るか」を決めていきます。この段階では、Notebook の中で DocPage と GridPage を行き来し、分析の流れごと残す方が扱いやすくなります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>役割を分けるなら、次のようになります。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>固定ビュー: 安定した指標の定点観測、広い共有、閲覧中心\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>Notebook: DocPage と GridPage を束ねるレビュー単位\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>DocPage: 集計条件、実データ、チャート、考察、コメントを残すページ\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>GridPage: DocPage の結果をチャート、テーブル、BigNumber としてタイル状に並べるページ\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>週次プロダクトレビューでは、DocPage で問いを深掘りしながら GridPage で結果を横断的に見ます。見方が固まった KPI は GridPage に整え、必要に応じて Report として配布する。こうすると、分析の途中経過を残す場所と、安定した指標を配布する場所を分けられます。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>まとめ\u003C\u002Fh2>\u003Cp>B2B SaaS のプロダクト分析では、ファネル、リテンション、機能利用率を別々に見るだけでは、ユーザー行動の変化を捉えきれません。\u003C\u002Fp>\u003Cp>数字を同じ文脈で見て、なぜ変化したのかを深掘りし、ユーザー行動について何を学んだのかまで残していく必要があります。固定化された KPI ビューは定点観測には強いものの、集計条件、考察、コメント、意思決定の流れは散らばりやすく、週次レビューでは分析の流れまで残せる場所が必要になります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Codatum の Notebook では、DocPage に集計条件、実データ、チャート、考察、コメントを残し、GridPage では DocPage の結果をタイル状に並べて、固定 KPI ビューのように見られます。Agent は集計のたたき台、週次変化の要約、過去 Notebook の参照に使い、人間が定義と結果を確認する。そうやって PdM とデータチームが同じ Notebook 上で議論できると、ユーザー理解と次アクションも更新しやすくなります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>プロダクト分析は、正しい数字を見るだけでは終わりません。チームが同じ文脈を見て、同じ根拠からユーザー行動を理解し、翌週に学びを引き継げるところまで含めて考える必要があります。\u003C\u002Fp>\u003Cp>毎週のプロダクトレビューを 1 つの Notebook にするだけでも、数字、問い、仮説、判断がチームの中に残り、ユーザー理解を積み上げやすくなります。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>次の一歩\u003C\u002Fh2>\u003Cp>週次レビューの形が見えてきたら、次は定期配信や共有の運用に広げられます。社内のレビューを Slack に流すなら Workflow、社外や顧客に届けるなら Report \u002F Guest や Signed Embed が次の候補になります。\u003C\u002Fp>\n              \u003Caside class=\"BlogCTA\">\n                \u003Cdiv class=\"BlogCTA_Body\">\n                  \u003Cp class=\"BlogCTA_Title\">BI 選定で迷っていませんか？\u003C\u002Fp>\n                  \u003Cp class=\"BlogCTA_Description\">データ環境・分析内容・チーム体制を伺って、Codatum を含めたデータ基盤の組み立て方を 30 分で一緒に考えます。\u003C\u002Fp>\n                \u003C\u002Fdiv>\n                \u003Cdiv class=\"BlogCTA_Actions\">\n                  \u003Ca class=\"BlogCTA_Button _outline\" href=\"https:\u002F\u002Fapp.codatum.com\u002Fsignup?utm_source=blog&utm_medium=mid-cta\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\n                    無料ではじめる\n                  \u003C\u002Fa>\n                  \u003Cbutton type=\"button\" class=\"BlogCTA_Button _primary\" data-cta-action=\"consultation\">\n                    相談する\n                  \u003C\u002Fbutton>\n                \u003C\u002Fdiv>\n              \u003C\u002Faside>\n            \u003Ch2>Notebook活用シリーズ \u002F 関連記事\u003C\u002Fh2>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cp>顧客ヘルスレビューで契約更新前の会話を整える例は、\u003Ca href=\"..\u002Fcustomer-health-notebook\u002FARTICLE.md\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">CSチームの顧客ヘルスレビュー — Codatum Notebook\u003C\u002Fa>で扱っています。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>広告費から商談までを見直す施策レビューの例は、\u003Ca href=\"..\u002Fmarketing-campaign-review-notebook\u002FARTICLE.md\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">広告費から商談までを見直す — Codatum Notebook\u003C\u002Fa>で扱っています。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>Agent に分析を任せるときのレビュー設計は、\u003Ca href=\"..\u002F..\u002Fb\u002Fai-data-analysis-38-percent\u002FARTICLE.md\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Data Agent の失敗を分解した記事\u003C\u002Fa>で詳しく扱っています。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>週次レビューを Slack に流す運用は、\u003Ca href=\"\u002Fblog\u002Fproduct\u002Fworkflow-weekly-kpi-slack\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">KPI の定期配信でチームのリズムを作る — Codatum Workflow\u003C\u002Fa>につなげられます。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>経営会議や顧客向け共有では、\u003Ca href=\"\u002Fblog\u002Fproduct\u002Fcustom-report-guest-delivery\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">社外向け分析レポートを安全に共有する — Codatum Report \u002F Guest\u003C\u002Fa>が近いテーマです。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cp>プロダクトに分析画面を組み込む場合は、\u003Ca href=\"\u002Fblog\u002Fproduct\u002Fsigned-embed-saas-integration\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">顧客向けダッシュボードをプロダクトに埋め込む — Signed Embed\u003C\u002Fa>を参照してください。\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","Codatum Team",{"title":10,"slug":11,"description":12},"Tips & Case Study","tips-case-study","","https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F1wFdahM1zELbZrWnS8RfHw\u002F45c0de910af452cf49e12dc6d8046241\u002Fproduct-review-notebook-flow.png","2026-06-18T01:00:10.525Z","2026-06-18T01:21:26.547Z","2026-06-18T10:00:00+09:00","ja",[19,29,39],{"title":20,"slug":21,"description":22,"author":8,"category":23,"coverImageUrl":24,"ogImageUrl":25,"createdAt":26,"updatedAt":27,"datePublished":28,"locale":17},"[分析Tips] Agentと一緒に分析し、ドキュメントとして貯める — Codatum Agent","agent-doc-analysis-writing","Slack で「先週の数字どう？」と聞かれた作業は、SQL ・結果 ・解釈の貼り直しで終わって何も残らないことが多い。Codatum Agent を Doc ページの中で動かすと、対話の結果が SQL ・要約 ・考察 callout として 1 ページに積まれます。.agent や search_notebooks も含めて、Doc が対話の作業場になる仕組みを紹介します。",{"title":10,"slug":11,"description":12},"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F72NtJe0LCfXZJRzEmxAgv1\u002Fdd548c5dda1ba93e84f207f68f54c589\u002Fcover_2x.png","https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F4ui1eTYrPdeUolMkBT9i0y\u002F145e7e93abe3c3798df82129802cda19\u002Fog_2x.png","2026-05-29T00:00:07.913Z","2026-06-01T01:43:31.438Z","2026-05-29T09:00:00+09:00",{"title":30,"slug":31,"description":32,"author":8,"category":33,"coverImageUrl":34,"ogImageUrl":35,"createdAt":36,"updatedAt":37,"datePublished":38,"locale":17},"高品質な分析レポートを社外に共有する方法 — Report と Guest 招待","custom-report-guest-delivery","取引先・経営層・監査役・顧客といった社外の相手に高品質な分析レポートを共有する手順を、Codatum の Report と Guest 招待を使って整理します。代理店から顧客へ、コンサルから経営層へ、CS から契約顧客へ、データチームから役員・監査人へ — 5 つの実例でレイアウト・テーマ・Snapshot モードの使い分けを示し、Notebook で組んで Report で固定、Guest 招待でメール 1 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