Amazonの購入履歴をAIに見せたら「買い物の癖」が見えた

この記事でできること

Amazonで何を買ってきたか、正確に覚えている人は少ないはずです。購入履歴をCSVファイルでダウンロードしてChatGPTに読ませると、自分の「買い物の癖」が数字で見えてきます。

使うもの: Chrome拡張機能「アマゾン注文履歴フィルタ」+ ChatGPT（無料版でOK）
かかる時間: 約20分
必要なスキル: Chrome拡張機能をインストールできればOK

Amazonの購入履歴ページで過去の注文を見ることはできますが、1件ずつスクロールしていく形式なので、全体像を把握するのは困難です。年間でいくら使ったのか、どのカテゴリに偏っているのか、いつ買い物が増えるのか——こうした情報は、データとして取り出さないと見えてきません。

方法A：注文履歴ページから手動でコピーする（拡張機能なしでOK）

Chrome拡張機能を入れたくない方は、Amazonの注文履歴ページから手動でデータを取れます。

手間はかかりますが、拡張機能のインストールなしで始められます。50件くらいコピーすれば、傾向を分析するには十分です。

方法B：Chrome拡張機能で一括ダウンロードする（大量データ向け）

1年分以上のデータをまとめて分析したい場合は、Chrome拡張機能を使うと便利です。Google Chromeに「アマゾン注文履歴フィルタ」という拡張機能をインストールします。Chrome ウェブストアで検索すると見つかります。

インストールしたら、Amazonの注文履歴ページを開きます。拡張機能のアイコンをクリックして年度を選択し、「CSVダウンロード」ボタンを押すと、その年の注文データがCSVファイルで保存されます。

CSVファイルには注文日、商品名、金額、配送先などの情報が含まれています。

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、配送先住所や氏名の列を削除します。ChatGPTに送る前に、個人が特定される情報を取り除くのが大切です。

必要な列は「注文日」「商品名」「金額」の3つだけで十分です。

ChatGPTにCSVファイルをアップロードして、こう頼みます。

「このCSVファイルはAmazonの購入履歴です。以下の観点で分析してください。①月ごとの支出推移 ②カテゴリ別の支出割合 ③曜日・時間帯ごとの購入傾向 ④特徴的なパターンがあれば教えてください」

AIが返す分析はこんな感じです。

「年間の合計金額は187,340円でした。月別では12月が最も多く（38,200円）、6月が最も少ない（8,400円）です。カテゴリ別では書籍が32%、日用品が25%、食品が18%でした。金曜の夜22時〜24時の注文が全体の15%を占めていて、週末前の衝動買い傾向が見られます」

年間18万円という数字を見て「そんなに使ってたのか」と驚く人は多いでしょう。さらに「金曜の夜に衝動買い」というパターンは、自分では気づいていなかったはずです。

分析結果から「いつ」「何に」お金を使いがちかが分かると、対策が打てるようになります。金曜の夜に買い物をしがちなら、金曜にAmazonアプリを開かないようにする。セール期間に支出が2倍になるなら、事前に「本当に必要なもの」リストを作っておく。

「買い物の癖」は無意識に染みついているものなので、データとして客観視するのが最初のステップです。

余裕があれば、2年分・3年分のデータをまとめて分析してみてください。「去年と今年で何が変わったか」を聞くと、生活の変化が支出データに表れていることがあります。

在宅勤務が増えた年はデスク周りの購入が急増していたり、趣味が変わった時期にそのジャンルの商品が集中していたり。購入履歴は意外と正確に「生活の変化」を記録しています。

購入履歴には個人的な情報が含まれます。医薬品や下着など、AIに送りたくないカテゴリのデータは事前に行を削除してください。個人情報（氏名・住所）の削除も忘れずに。

ChatGPTにアップロードしたデータの扱いが気になる場合は、ChatGPTの設定画面で「チャット履歴とモデルの学習」をオフにしてからアップロードすることもできます。

自分の消費行動を客観的に見る機会はそう多くありません。20分の作業で「買い物の癖」が数字で見える体験は、なかなか新鮮です。