地域限定の講演会ページが、開催地の会員に届いているか

札幌の講演会ページを見た会員は、人数では関東も多いが、会員数に対する割合で見ると北海道・東北が3割と突出している。

よくある状況

講演会の案内ページの報告では、閲覧数や申し込み数が並びます。閲覧が多ければ、案内はよく届いているように見えます。

ただ、地域限定の講演会では、どの地域の会員が見ているかが大事です。会員の多い地域からの閲覧は数が大きくなり、肝心の開催地の会員に届いているかどうかが、人数だけでは分かりません。

会員IDで名簿の都道府県とアクセスログをつなぐと、地域ごとに、会員数と、そのページを見た会員を並べられます。人数と割合の両方で見ると、届き方の違いがはっきりします。

地域ごとに、札幌の講演会ページを見た会員の人数が分かるグラフ

地域,会員（人）,札幌講演会のページを見た会員（人）
北海道・東北,87,26
関東,368,21
中部,146,7
近畿,175,18
中国,64,4
九州・沖縄,108,7

見た会員の人数は、北海道・東北が26人、関東が21人とあまり変わらない。会員数に対する割合では、北海道・東北が30%、関東は6%。

このグラフの数え方

対象：退会していない会員。地域は、名簿に登録した都道府県で分けた
「見た会員」：期間中に、札幌講演会の申し込みページを1回以上開いた会員
割合の分母：その地域の会員の人数
言えないこと：ページを見たことと、参加できる・参加したいことは別。申し込みの数とあわせて見る

架空のサンプルデータで集計した例です。

これが分かると

地域限定の案内を、開催地とその周辺の会員に絞って送れます。
開催地の会員に届いていなければ、案内の出し方を見直すきっかけになります。
閲覧の人数ではなく割合で、地域ごとの関心を比べられます。

ここに挙げた使い方は一例です。サンプルの数字は架空のもので、実際の結果や施策の効果を約束するものではありません。

試してみる

ここから先は、システム担当者に渡してください。集計SQLで出た結果を、AIプロンプトと一緒にAIへ貼ると、上のようなグラフと読み取りが返ってきます。

集計SQL件数と割合だけを出します

with r as (
  select member_id,
         case
           when prefecture in ('北海道', '青森県', '宮城県') then '1 北海道・東北'
           when prefecture in ('東京都', '神奈川県', '埼玉県', '千葉県') then '2 関東'
           when prefecture in ('愛知県', '静岡県', '新潟県', '長野県') then '3 中部'
           when prefecture in ('大阪府', '兵庫県', '京都府') then '4 近畿'
           when prefecture in ('広島県', '岡山県') then '5 中国'
           else '6 九州・沖縄'
         end as region
  from member
  where withdrawn_at is null
    and registered_at < '2026-10-01'  -- 期間の終わりまでに登録した会員
)
select r.region,
       count(*) as members,
       count(v.member_id) as viewed_sapporo
from r
left join (
  select distinct member_id
  from access_log
  where content_id = 'E03'
    and accessed_at >= '2026-04-01' and accessed_at < '2026-10-01'  -- 期間。実際には集計する期間に差し替える
) v on v.member_id = r.member_id
group by 1
order by 1;

AIプロンプト集計結果を貼るだけです

次の表は、会員サイトの会員を地域ごとに分け、札幌で開く講演会の申し込みページを見た会員を数えた集計です。
region＝地域（先頭の数字は並び順）、members＝会員数（退会者を除く）、viewed_sapporo＝札幌講演会のページを見た会員数です。
個人を特定できる列は含めていません。

1. 地域ごとに members と viewed_sapporo を並べた棒グラフを、画像で描いてください。各地域に、会員数に対する見た会員の割合を添えてください。
2. 次の点を読み取って、3行程度で教えてください。
   ・見た会員の人数が多い地域はどこか
   ・会員数に対する割合が高い地域はどこか
   ・人数と割合のどちらで、案内の届き方を判断すべきか

（ここに集計結果を貼る）

社内用SQL会員IDの一覧が出ます。社外のサービスやAIには貼らないでください

-- 社内用：会員IDの一覧が出ます。社外のサービスやAIには貼らないでください
select m.member_id, m.prefecture, m.occupation, m.specialty
from member m
where m.withdrawn_at is null
  and m.registered_at < '2026-10-01'  -- 期間の終わりまでに登録した会員
  and m.prefecture in ('北海道', '青森県', '宮城県')
  and not exists (
    select 1 from access_log a
    where a.member_id = m.member_id and a.content_id = 'E03'
      and a.accessed_at >= '2026-04-01' and a.accessed_at < '2026-10-01'  -- 期間。実際には集計する期間に差し替える
  )
order by m.prefecture, m.member_id;

SQLとプロンプトは、準備編の汎用テーブルを前提にした例です。実際のテーブル名・列名に合わせて書き換えてください。動作や結果を保証するものではありません。

使う表： member（会員）／access_log（アクセスログ）（表の形は準備編）

試せなかったら

会員の名簿（都道府県）とアクセスログが、会員IDでつながっていないと、この問いには答えられません。
アクセス解析の地域は回線の場所から推定したもので、会員が登録した勤務先の地域とは一致しないことがあるからです。

writeWiredでは、会員IDの付いたアクセスログとメール・フォームの記録が最初から同じ場所に揃っています。会員サイトCMSとしてのwriteWired

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