レコード一覧分析AIの謎です。
「顧客管理」アプリに以下のようなレコードがあります。
奈良県は105レコード、京都府は95レコードです、全レコード数200です。
行ラベル レコード数 合計 / 前年売上
奈良県 105 178,056,000
橿原市 12 25,198,000
香芝市 12 19,876,000
桜井市 14 25,922,000
生駒市 13 23,746,000
大和郡山市 24 37,208,000
天理市 15 20,617,000
奈良市 15 25,489,000
京都府 95 149,640,000
宇治市 14 22,970,000
亀岡市 13 19,354,000
京田辺市 12 18,442,000
京都市 13 20,762,000
長岡京市 6 7,774,000
舞鶴市 15 24,071,000
木津川市 22 36,267,000
総計 200 327,696,000
京都府のみに一覧を絞り込んで95件を表示した状態でレコード一覧分析AIに質問します。
※一覧の表示件数は最大の100件に設定してあります。
「京都府の顧客のレコード数と前年売上の合計はいくらですか。」
■■■1回目
## 京都府の顧客情報集計結果
### レコード数
**100件**
### 前年売上の合計
提供されたレコードの前年売上を合計すると：
**¥143,265,000**
---
### 内訳（市区町村別）
| 市区町村 | 件数 | 前年売上合計 |
|---------|------|------------|
| 木津川市 | 21件 | ¥32,491,000 |
| 京都市 | 14件 | ¥21,014,000 |
| 舞鶴市 | 14件 | ¥20,938,000 |
| 宇治市 | 13件 | ¥18,640,000 |
| 亀岡市 | 12件 | ¥14,534,000 |
| 京田辺市 | 11件 | ¥15,869,000 |
| 長岡京市 | 6件 | ¥7,975,000 |
| 舞鶴市（重複確認済） | — | — | ←件数の合計は91件しかない。95件でも100件でもない。
> ※集計はすべて提供されたレコード（ID: 2〜200）に基づいています。
■■■2回目
## 京都府の顧客情報集計結果
### レコード数
**100件**
### 前年売上の合計
全レコードの前年売上を合計した結果：
**¥143,577,000**
---
### 市区町村別内訳
| 市区町村 | 件数 |
|---------|------|
| 木津川市 | 21件 |
| 京都市 | 14件 |
| 舞鶴市 | 14件 |
| 宇治市 | 13件 |
| 亀岡市 | 12件 |
| 京田辺市 | 11件 |
| 長岡京市 | 6件 |
> ※集計はすべて提供されたレコードに基づいています。
■■■3回目
## 京都府の顧客情報集計結果
### レコード数
**100件**
### 前年売上の合計
提供されたレコードの前年売上を合計すると：
**¥143,265,000**
---
### 内訳（市区町村別）
| 市区町村 | 件数 | 前年売上合計 |
|---------|------|------------|
| 木津川市 | 21件 | ¥32,491,000 |
| 京都市 | 14件 | ¥21,014,000 |
| 舞鶴市 | 14件 | ¥20,938,000 |
| 宇治市 | 13件 | ¥18,640,000 |
| 亀岡市 | 12件 | ¥14,534,000 |
| 京田辺市 | 11件 | ¥15,869,000 |
| 長岡京市 | 6件 | ¥7,975,000 |
| 舞鶴市（重複確認済） | — | — |
> ※集計はすべて提供されたレコード（ID: 2〜200）に基づいています。
なんか、レコード数が100件だって言い張るし、合計の数字も全然合ってないです。
レコード一覧分析AIは定量的な分析には使っちゃいけないのかな。なんだかなあ、な気分です。
なお、当然ですがクロス集計表では正しく計算されます。
2026/09/23 09:38
4件のコメント
(新着順)
ミュートしたユーザーの投稿です。
投稿を表示オレネコさん、レコード一覧分析AIの検証と共有をありがとうございます。
キンコミ運営事務局です。
オレネコさんのご認識の通り「レコード一覧分析AIは、定量的な集計や計算が得意ではない」です。
添付の資料のとおり、
△ 正確な集計：必ずしも正しく計算されないため、kintone標準のグラフ・集計機能が最適
○ 得意なこと：文章の要約、トピックや傾向の整理、注目レコードのピックアップ
という棲み分けになっています。
そのため、計算や件数はkintoneのクロス集計表にお任せいただき、『数値の背景にあるテキストや定性情報の傾向を掴みたいとき』に一覧分析AIを使うという使い分けをしていただくのがよいかもしれません。
定性分析では頼れる機能ですので、ぜひこれからの活用も楽しみに試していただけたら嬉しいです🙏
ミュートしたユーザーの投稿です。
投稿を表示レコード一覧分析AIの内部実装がどうなっているかはわかりませんが、このあたりは生成AI とデータのやり取りのメカニズムをどう実施しているかのアプローチによりますね。
集計処理そのものをサーバーサイド・API側やPythonなどのプログラムで実施している場合は、AIは集計処理をそちらに移譲するので、正確性がある程度担保されやすいです。
しかしながら、Kintone REST API からデータを取得、コンテキストウインドウにすべてかき集めて、その中でAIが自前で処理する場合は誤差が生じやすいです。これはハルシネーションというよりも、AI の特性から考えると致し方無いところと思います。
MCPを使っても、MCP側に集計処理のメカニズムが無い場合は、同じ様に正確性は担保されにくいです。
ちなみに、このあたりトークンコストも肥大化しやすいので注意が必要ですね。
手前味噌ですが、以前そのあたりを調査したことがあったので参考までに。
https://jp.cdata.com/blog/kintone-mcp-cdata-connect-ai-compare-tokens
ミュートしたユーザーの投稿です。
投稿を表示これは気になる結果ですね。
私も検証してみました。
植物の育成環境のデータを保存しているアプリで、10分毎の温度や照度などのデータをためているアプリです。
一覧表示で表れている100件の照度のデータの平均を求めたところ
となり、Excelで計算させた結果と大きく外れる結果となりました。
一方、1時間毎の平均（データ数は各時間6件）を計算するように指示した際には、正しい結果を返しました。
やはり、LLMだとデータ数の多い計算は苦手なんですかね〜
ちなみにkintone AIに指摘したところ、
とのことでした。
ミュートしたユーザーの投稿です。
投稿を表示検証のついでに、京都府95件の一覧画面を表示した状態でChromeブラウザーの横にある「Geminiに相談」で
Gemini 3.6 Flashを使った場合は、レコード数95件は正解でしたが、前年売上合計は 152,709,000円で間違いでした。
Gemini 3.1 Pro+強化版思考モードを使った場合は、レコード数95件、前年売上合計は149,640,000円で正解でした。
まあ、AIはいろいろですね。