Amazonの箱が自宅に届くたび、また何か買ってしまったと少しの罪悪感を抱くことはないでしょうか。
クリックひとつで商品が届く圧倒的な利便性の裏で、私たちの家計は静かに、しかし確実に圧迫されています。
クレジットカードの請求額を見て驚愕しても、一つ一つの注文履歴を遡って反省するのは非常に骨の折れる作業です。
そこで活躍するのが、生成AIの圧倒的なデータ処理能力と分析力です。
本記事では、AIにAmazonの購入履歴を読み込ませ、あなたの隠れた「無駄遣い」を容赦なくあぶり出すための具体的なプロンプトと実践手法を解説します。
AIをあなた専属の厳しいファイナンシャルプランナーとして活用し、家計の立て直しを図りましょう。
なぜAmazonの購入履歴分析にAIを使うべきなのか
購入履歴の分析にAIを活用すべき理由は、人間の主観を排除し、データに基づく客観的な事実のみを抽出できるからです。
人間が自分で家計簿を見直すと、どうしても「これは必要なものだった」と自分への言い訳をしてしまいがちです。
一方でAIは感情を持たないため、入力されたデータと指示に従って、淡々と消費行動の問題点を指摘してくれます。
家計簿アプリでは見えない「消費の癖」を言語化できる
AIは単なる数字の集計だけでなく、テキストデータからあなたの「消費の癖」を言語化してくれます。
一般的な家計簿アプリは「食費」「日用品」といったカテゴリ別の支出額をグラフ化する機能には優れています。
しかし、なぜそのカテゴリの支出が増えたのかという背景や、深夜に買い物をしがちであるといった行動パターンまでは教えてくれません。
例えば、AIに購入時間や商品名を含めたデータとともに適切なプロンプトを与えると、「週末の深夜帯に、ストレス解消目的と思われる嗜好品の購入が集中しています」といった、耳の痛い、しかし極めて有用なインサイトを提示してくれます。
このように、単なる数字の羅列からあなたの行動心理を読み解き、言語化してくれる点にAIを利用する最大の価値があります。
金融庁 – 基礎から学べる金融ガイド (https://www.fsa.go.jp/teach/)
膨大なデータから一瞬で傾向を可視化する圧倒的な効率
AIを利用することで、数年分にも及ぶ膨大な購入履歴であっても、一瞬で分析を完了させることができます。
Amazonを長く利用している人ほど、過去の履歴を手作業で集計するのは現実的ではありません。
表計算ソフトの関数やマクロを駆使すれば集計自体は可能ですが、高度なスキルと時間を要します。
AIであれば、後述するCSVデータを読み込ませてプロンプトを送信するだけで、月別のトレンド、最もお金を使っているカテゴリ、無駄遣いの可能性が高いアイテムのリストアップまでを数秒から数十秒で完了させます。
貴重な休日の時間をエクセルとの格闘に費やすのではなく、抽出された結果をもとに「どう改善するか」を考える時間に充てることが可能になります。
Amazon購入履歴データの取得とAI入力の準備
AIに分析を依頼する前に、分析の元となるAmazonの購入履歴データを用意する必要があります。
正しいデータを与えなければ、AIは正確な分析を行うことができません。
Amazon公式からデータをダウンロードする手順
Amazonのシステムから、過去の注文履歴データをリクエストして取得します。
以前は注文履歴画面から簡単にCSVダウンロードができる拡張機能などが流行していましたが、セキュリティの観点や仕様変更により、現在最も確実なのはAmazon公式のデータリクエスト機能を利用することです。
具体的な手順としては、Amazonの「アカウントサービス」から「プライバシーに関する設定」へ進み、「個人情報の管理」または「データのリクエスト」といった項目を探します。
そこで「注文」に関するデータを選択し、リクエストを送信します。
データが準備されるとAmazonから通知のメールが届き、安全にファイルをダウンロードすることができます。
ダウンロードしたフォルダの中には複数のファイルが含まれていますが、主に「Retail.OrderHistory」のような名前のCSVファイルが今回の分析対象となります。
Amazon – 個人情報をリクエストする
(https://www.amazon.co.jp/gp/help/customer/display.html?nodeId=GXPU3YPMBZQRWZK2)
個人情報を守るためのマスキングとデータクレンジング
取得したデータをそのままAIに入力するのではなく、事前に個人情報のマスキングと不要なデータの削除を行う必要があります。
生成AIの多くは、入力されたデータを学習に利用する可能性があるため、機密情報を送信するのはリスクを伴います。
ダウンロードしたCSVファイルをExcelやGoogleスプレッドシートで開き、氏名、届け先住所、クレジットカード番号の下4桁、電話番号などの個人を特定できる列をすべて削除してください。
AIの分析に必要なデータは、主に「注文日」「商品名」「購入金額」「カテゴリ（あれば）」のみです。
これらの列だけを残して新しいCSVファイルとして保存し直すことで、安全かつAIが読み込みやすいクリーンなデータが完成します。
無駄遣いをあぶり出すAI分析用プロンプト集
準備したデータをAIに読み込ませ、いよいよ分析を開始します。
ここでは、段階に応じた3つの強力なプロンプトを紹介します。
このプロンプトをコピーし、データのアップロードとともにAIのチャット欄に入力してください。
基礎編：月別の支出傾向とカテゴリを自動分類するプロンプト
まずは現状を正確に把握するために、全体の支出傾向を整理させます。
以下のプロンプトは、雑多な商品名をAIに解釈させ、適切なカテゴリに分類した上で集計を行うためのものです。
プロンプト入力欄ここから あなたは優秀なデータアナリストであり、厳しいファイナンシャルプランナーです。 アップロードしたデータは、私のAmazonでの購入履歴です。 このデータを分析し、以下の要件に従ってレポートを作成してください。
- すべての商品を「食料品」「日用品」「家電・ガジェット」「書籍・エンタメ」「衣類・ファッション」「嗜好品・趣味」「その他」のいずれかに分類してください。
- 月ごとの合計支出額を算出し、時系列で変化がわかるようにまとめてください。
- カテゴリ別の合計支出額と、全体に対する割合（パーセンテージ）を算出してください。
- 支出額が突出して多い月やカテゴリがあれば、その原因を推測して指摘してください。
事実のみに基づき、客観的で簡潔なトーンで出力してください。 プロンプト入力欄ここまで
このプロンプトを実行することで、自分が何に一番お金を使っているのかという基礎データが、見やすいレポート形式で出力されます。
応用編：衝動買いと必要経費を厳しく仕分けるプロンプト
次に、AIの推論能力を活用して、購入したものが「本当に必要だったのか」を仕分けさせます。
このプロンプトは、あなたの無駄遣いを容赦なくあぶり出すための核心部分です。
プロンプト入力欄ここから あなたは非常に厳格な家計管理の専門家です。 先ほど分類した購入履歴データを元に、各支出を「必要経費（Need）」と「欲求による消費（Want）」に厳しく仕分けてください。
仕分けの基準は以下の通りです。 必要経費：生活を維持するために絶対に不可欠なもの（トイレットペーパー、基本的な食材など）。 欲求による消費：なくても生活できるが、生活を豊かにするため、または衝動的に買ったもの（お菓子、過剰なガジェット、趣味のアイテムなど）。
出力要件：
- 「欲求による消費」と判定されたアイテムをリストアップし、それぞれの金額と購入日を明記してください。
- 「欲求による消費」の合計金額を算出し、全支出に対する割合を示してください。
- 商品名や購入のタイミング（例：同月に似たようなものを複数買っている、年末に高額商品を買っている等）から、私の「衝動買いのパターンや癖」を分析し、辛口で指摘してください。 プロンプト入力欄ここまで
この結果を見るには少し勇気が必要かもしれません。
しかし、この「欲求による消費」のリストこそが、あなたが削減できる可能性のある無駄遣いの正体です。
実践編：未来の無駄遣いを防ぐ改善アクション提案プロンプト
問題点を把握した後は、それをどう解決していくかの具体的なアクションプランをAIに立案させます。
反省して終わるのではなく、行動を変えるためのプロンプトです。
プロンプト入力欄ここから あなたは私の専属の生活改善コンサルタントです。 これまでの分析結果（月別の傾向、欲求による消費のリスト、衝動買いの癖）を踏まえて、今後のAmazonでの無駄遣いを減らし、毎月1万円以上の節約を実現するための具体的なアクションプランを3つ提案してください。
提案の条件：
- 今日からすぐに実行できる、精神論ではないシステム化されたルールを提案すること。
- 過去のデータで特に無駄が多かったカテゴリに対する具体的な対策を含めること。
- 説得力のある理由とともに、箇条書きで分かりやすく提示すること。 プロンプト入力欄ここまで
AIは「カートに入れてから24時間寝かせるルールを導入する」「特定の嗜好品カテゴリの検索を週に1回に制限する」など、あなたのデータに基づいたパーソナライズされた提案を行ってくれます。
分析結果を家計改善に直結させる具体策
AIからのレポートと提案を受け取ったら、記事を読むのをやめて、すぐに行動に移すことが重要です。
ここでは、AIの分析結果をもとに実行すべき代表的な改善策を解説します。
隠れサブスクリプションの棚卸しと即時解約
履歴の中に毎月定額で引き落とされている項目があれば、それが本当に活用できているかを見直す必要があります。
Amazon Primeの会費はもちろん、Kindle Unlimited、Amazon Music Unlimited、あるいは定期おトク便で設定したまま忘れているサプリメントなどがないか確認してください。
AIが「その他」や「エンタメ」カテゴリで定期的な少額支出を指摘した場合、それは隠れサブスクリプションの可能性があります。
利用頻度と月額料金を天秤にかけ、過去1ヶ月間利用していなかったサービスは、この場で迷わず解約手続きを行いましょう。
必要になれば、またいつでも契約し直すことができるからです。
送料無料トラップからの脱却と購入ルールの設定
「あと少しで送料無料になるから」という理由で、不要なものをカートに追加していないでしょうか。
AIが「数百円の小額決済が頻繁に発生している」と指摘した場合、このトラップに陥っている可能性が高いです。
送料無料にするために不要なものを買うことは、本末転倒な無駄遣いの典型です。
これを防ぐためには、「Amazonで買い物をするのは毎月第1、第3日曜日だけ」といった、購入する日を固定するルールの導入が効果的です。
欲しいものがあったら一旦「ほしい物リスト」に入れておき、指定の購入日になったらリストを見直し、本当に必要なものだけをまとめて購入するようにします。
これにより、衝動買いを防ぎつつ、自然と送料無料の基準額をクリアしやすくなるというメリットがあります。
まとめ
Amazonの購入履歴は、あなたの生活習慣と欲望が如実に表れた鏡のようなものです。
AIという優秀なツールを使うことで、その鏡に映る自身の姿を客観的に、そして冷徹に分析することができます。
手作業では目を背けていた事実も、AIのレポートとして提示されることで、行動を変える強力な動機付けとなります。
データの準備には少し手間がかかりますが、一度分析を体験すれば、その圧倒的な価値に気づくはずです。
今回紹介したプロンプトを活用し、AIを専属のファイナンシャルプランナーとして迎え入れることで、無駄遣いをなくし、本当に価値のあるものにお金を使えるスマートな生活を実現してください。
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