JSONって何？エネがえるASPの診断結果をAI・Excel・比較提案に活かすJSON出力活用ガイド

エネがえるASPのJSON出力は、診断結果をお手元のAIやExcelで再利用しやすい形式で出力するエネがえるASPの新機能です。提案書、比較レポート、独自グラフ、CSV加工、将来のAPI連携まで、実務でどう使うかをわかりやすく解説します。

・想定読者:　エネがえるASP利用企業の営業担当、営業企画、販売施工店責任者、業務改善担当、IT/システム担当

・この記事の要点3つ

JSONは、AIやExcelで扱いやすい診断データ形式です。
エネがえるASPのJSON出力を使うと、お手元の生成AIに貼り付けて指示することで一枚提案書・比較レポート・独自グラフを作りやすくなります。
最初は「familyinfo」「benefit.calctable」「pv.simulation」「epplan.ranking」の4領域だけ見れば十分です。

エネがえるASPのJSON出力機能とは

結論から言うと、エネがえるASPのJSON出力機能は、診断結果を「読むための資料」から「AIやExcelで再利用できるデータ資産」へ変える機能です。^[5][6]

PDFやExcelが不要になるわけではありません。むしろ逆です。PDFはお客様へ見せる資料、Excelは人が編集する表、JSONはAI・Excel・社内システムが数値を読み取りやすい“元データ”として使い分けると、提案の幅が一気に広がります。^[1][4][5]

「JSONって何？」と身構える必要はありません。この記事では、非エンジニアでも分かる言葉で、エネがえるASPの診断結果をChatGPT、Claude、Gemini、NotebookLM、Excelなどでどう活かせるかを、実務ベースで整理します。

向いている読者は、エネがえるASPの診断結果を一枚提案書、比較レポート、独自グラフ、FAQ、社内共有、将来のAPI連携まで広げたい方です。逆に、診断結果を1回PDFで印刷して終わりなら、JSONの優先度はそこまで高くありません。

そもそもJSONって何？

JSONは、難しく言うと軽量・テキストベース・言語非依存のデータ交換形式です。^[1] ただ、実務ではもっとシンプルに考えて大丈夫です。

JSONとは、AIやExcelやシステムが読み間違えにくいように整理された診断データです。

PDFは見た目が整っていて人に渡しやすい反面、AIやシステムが中の数値を正確に拾うには少し工夫が必要です。Excelは人が見て編集しやすい一方で、シート構成やセル位置に依存しがちです。JSONは、どの値が何を意味するかを構造で表しやすく、AI・表計算・外部システムへつなぎやすいのが強みです。^[1][2]

形式	主な役割	強み	向いている場面
PDF	人に見せる	見た目が整う	お客様向け提出、印刷、共有
Excel	人が編集する	表計算・並べ替え・グラフ化	社内加工、比較、集計
JSON	人とAIとシステムが再利用する	構造化・再利用性・連携性	生成AI、CSV変換、比較提案、API連携

ミニコラム：一言で言うとどう違う？

PDFは読む、Excelは触る、JSONは再利用する。 これがいちばん伝わりやすい整理です。

なぜ今、JSON出力が効くのか

生成AIがファイルを読める時代になった

ChatGPTはアップロードしたJSONや表計算ファイルを分析でき、複数ドキュメント比較や可視化にも対応しています。^[7][8] ClaudeはJSONを含む各種ファイルをアップロードでき、自然言語でExcel、PowerPoint、Word、PDFまで生成できます。^[9][10] Geminiも多くのファイルをアップロードして扱え、表データからチャートを作る機能を案内しています。^[12]

つまり、エネがえるの診断結果をJSONで持てると、数値の再入力なしで「表現だけ」をAIに任せやすくなります。^[5]

Excel側もJSONを扱いやすくなった

Power QueryのJSONコネクタでは、JSONファイルを読み込むとPower Queryエディターが起動し、自動テーブル検出でJSONデータをテーブルへフラット化できます。^[4] つまり、非エンジニアでも「データの取得」からJSONを表形式へ展開しやすい環境が整っています。

将来のAPI連携にもつながる

JSON出力そのものは1診断ごとの成果物です。ただ、JSON SchemaはJSONの構造や制約を定義しやすく、OpenAPIはHTTP APIの標準記述です。^[2][15] そのため、最初はJSONレポートとして活用し、必要が高まればAPI連携へ進む、という段階設計がしやすいのです。

エネがえるJSONに何が入っているのか

エネがえるFAQによると、エネがえるJSON出力機能は診断結果を機械可読な構造データとして出力したもので、顧客条件は familyinfo、電力使用は ep、太陽光は pv、蓄電池は cell、料金プラン比較は epplan、導入効果比較は benefit にまとまっています。^[5]

また、比較表の中心は benefit.calctable、候補料金プランは epplan.ranking、月別・時間帯別の詳細は purchase / monthlycharges / day_purchase などの配列で保持されると案内されています。^[5]

familyinfo：家族構成や前提条件
benefit.calctable：現在・プラン変更のみ・太陽光・太陽光＋蓄電池などの比較の核
pv.simulation：月次の見える化
cell.simulations：蓄電池関連の月次・シナリオ
epplan.ranking：推奨料金プラン候補
purchase / monthlycharges / day_purchase：月別・時間帯別の詳細

ここが重要です。JSON出力の本当の価値は、年間合計だけでなく、月別・時間帯別の詳細計算結果まで残っていることです。これがあると、単なる結果説明から、生活スタイル別の提案や独自グラフ、比較レポートまで広げやすくなります。^[5]

最初に使うべき4項目

最初から全部を見る必要はありません。FAQでも、まずは familyinfo、benefit.calctable、pv.simulation、epplan.ranking の4つを優先するのが推奨されています。^[5]

項目	役割	まず何に使うか
familyinfo	前提条件	診断条件の要約
benefit.calctable	結論	比較表、一枚提案書、要点整理
pv.simulation	月次の見える化	月別グラフ、季節差の説明
epplan.ranking	料金プラン提案	プラン比較、提案の次アクション

特に benefit.calctable は比較表の本体です。結論をまず出したいなら、最初にここから取り出すのが最短です。^[5]

非エンジニアでも使いやすい6つのユースケース

1. 一枚提案書をつくる

エネがえるから出力したJSONファイルをChatGPTやClaudeに添付し、「顧客向けにやさしい一枚提案書を作成してください」と依頼すれば、診断条件、比較結論、月別料金推移、推奨プランをまとめた一枚資料の叩き台を作りやすくなります。^[7][8][10]

2. 複数診断結果の比較レポートをつくる

エネがえるで試算した複数診断結果のJSONファイルを一緒に添付すれば、非FIT vs FIT、太陽光のみ vs 太陽光＋蓄電池、現行プラン vs 推奨プランなどの比較表が作りやすくなります。FAQでも複数診断JSONを使った比較図解の例が示されています。^[5]

3. 独自グラフをつくる

月別料金や時間帯別データが残っているため、標準レポートとは違う切り口のグラフを作れます。たとえば「冬の夕方だけ切り出す」「月別買電額を棒グラフ化する」「太陽光あり・なしで売電量と買電量を並べる」といった見せ方が可能です。^[5]

4. Excel / CSVに落として社内で加工する

Power QueryならJSONをテーブル化しやすく、ClaudeやChatGPTに「このJSONから summary.csv と benefit_calctable.csv を作って」と頼むこともできます。^[4][8][10] まずは1テーマ1ファイルで分けると運用しやすくなります。

5. FAQや営業トークをつくる

JSONをもとに、「この家で蓄電池を提案する理由」「この診断結果でよく出る質問」「お客様向けの3行要約」などを作ると、営業担当ごとの説明のばらつきを減らせます。^[5][7]

6. 将来のAPI連携やBI分析につなげる

JSON出力は、まずは手元で再利用するための入口です。ただ、将来的には社内システム、CRM、BI、独自シミュレーターとの連携にもつながります。OpenAPIはHTTP APIを記述する標準であり、エネがえるにもREST APIの案内があります。^[15][17]

AIツール別の使い分け

ChatGPT

ChatGPTは、JSONやCSV、XLSX、PDFをアップロードして分析・比較・可視化しやすいのが強みです。^[7][8] エネがえるJSONをそのまま読み込ませて、比較表、要約、営業向けトーク、簡単なグラフ設計を出す起点に向いています。

Claude

ClaudeはJSONをアップロードできるだけでなく、自然言語でExcel、PowerPoint、Word、PDFまで生成できます。^[9][10] また、Artifactsで文書、SVG、図解、簡易アプリ的な成果物も扱いやすく、提案書づくりや視覚化に向いています。^[11]

Gemini

Gemini Appsは多くのファイルをアップロードでき、アップロードした表からチャートを作れます。^[12] そのため、Geminiで安定してグラフ化したい場合は、JSONをいったんCSVや表形式に変えてから渡すと使いやすい場面が多いです。

NotebookLM

NotebookLMは、PDF、ウェブサイト、Google Docs、Google Slidesなどをソースにして、根拠付きでノート化・FAQ化・説明文生成を行う用途に向いています。^[13][14] 公式の対応ソース種別を踏まえると、NotebookLMには生JSONをそのまま入れるより、JSONから抽出した要約テキスト、比較表CSV、Google Docs化した整理資料を入れる方が安定しやすいです。

NanobananaProなどの画像・資料生成AI

画像系やワンペーパー系の生成AIは、いきなり生JSONを渡すより、まず比較表や月次表を作ってから、それを元に「この数値を使って一枚提案書にしてください」と指示する方が成功率が高いです。

ミニコラム：なぜ“先に表”なのか

AIは表現が得意です。ですが、数値の責任層はエネがえる側に残した方が安全です。数値の真実はエネがえる、見せ方はAI と切り分けると、実務でぶれにくくなります。^[5]

JSON出力とAPIは何が違う？

ここは混同されやすいポイントです。JSON出力とAPIは似て見えますが、実務では役割が違います。

項目	JSON出力	API
主な価値	1診断ごとの再利用	継続連携・自動化
向く用途	提案書、比較表、独自グラフ、FAQ、Excel加工	Web組み込み、CRM連携、業務フロー自動化
主な利用者	営業、営業企画、非エンジニア	IT、プロダクト、システム担当
導入負荷	低い	高い

OpenAPIはHTTP APIの正式な記述標準です。^[15] つまり、APIは“接続基盤”、JSON出力は“成果物の再利用形式”です。まずJSON出力で価値を体感し、継続的なシステム連携が必要になったらAPIへ進む。この順番が自然です。エネがえるにもAPIサービスの案内があります。^[17]

失敗しやすいポイントと対策

いきなり画像だけ作る
先に比較表を作ってから画像化した方が、数値確認が楽です。
JSON全体を1つのCSVに潰す
summary、比較表、月次、プラン候補など、1テーマ1ファイルに分ける方が読みやすくなります。
NotebookLMへ生JSONだけを入れる
NotebookLMは整理済みテキストやDocs/Slidesとの相性が良いので、前処理した方が安定しやすいです。^[13][14]
AIに丸投げして数値確認しない
数値は必ずエネがえる出力と突き合わせてください。
社内ルールを確認せず外部AIへ投入する
利用する生成AIのセキュリティ設定、組織ポリシー、個人情報の扱いは必ず確認してください。

そのまま使える共通プロンプト

エネがえるFAQでも、まずは4領域を優先して扱う共通依頼が有効と案内されています。^[5] まずは次のテンプレートから始めるのが安全です。

添付のエネがえるJSONを解析し、
1. 前提条件の要約
2. 比較表の作成
3. 月別料金推移の表作成
4. 推奨プラン候補の整理
5. 顧客向け要約
を日本語で出力してください。
まず familyinfo、benefit.calctable、pv.simulation、epplan.ranking を優先し、時間帯別配列は必要時のみ使ってください。

一枚提案書にしたい場合は、最後に「A4横1枚相当で、見出し・表・短い結論付きでまとめてください」と足すだけでもかなり使いやすくなります。