社内データをAIで活用したい
GA4・広告・CRMにデータはあるものの、項目や集計条件が揃っていない。AIに何をどう参照させればよいか、整理したい。
AIを使いたいと思っていても、データや業務、担当者の状況によって最初の課題は異なります。
GA4・広告・CRMにデータはあるものの、項目や集計条件が揃っていない。AIに何をどう参照させればよいか、整理したい。
毎月の報告書や商談準備に時間がかかる。AIにどこまで任せられるか、自分の業務で確かめたい。
ツールを使うだけでなく、業務に合わせて直したい。担当者が何を覚え、どこまで対応すればよいか知りたい。
社内データを継続して活用するための「データ基盤×AI」と、まず1つの業務で使い心地を確かめる「AIアプリ構築お試しサービス」。データと業務の状況に合わせて、2つの入り口から支援します。
データ基盤の整備が必要な範囲と、既存のファイルやツールで試せる範囲を分けて進めます。
マーケティングデータの設計と実装の経験を生かし、業務を理解するところから、制作・検証・改善まで同じチームで関わります。何を作るかだけでなく、どの数字を確かめ、担当者がどう使うかまで考えます。
GA4・広告・CRMを横断し、どの数字で何を判断するかを整理。項目の意味、集計条件、接続・更新方法まで確認して、AIが参照するデータを整えます。
報告書づくりや商談準備など、実際の業務を1つ選んで試作します。ツールと利用手順をお渡しし、担当者が使った結果から、役立つ点と改善する点を確かめます。
集計値を元データと照合し、人の確認が必要な箇所や操作の手間も確認。試用結果をもとに改善し、保守や担当者と一緒に進める内製化支援につなげます。
取り組む範囲に応じて、要件、設定、検証結果、運用手順をまとめます。試した結果を、継続や改善の判断に使える形で残します。
使えるデータ・ツールと担当者を確認し、実際の業務で検証しながら進めます。
手間のかかる作業、使っている資料・ツール、担当者を伺います。データの管理者や利用上の制約も確認します。
データ連携、制作する機能、検証項目を整理。期限・費用・役割分担を合意して着手します。
データの接続やツールを実装し、数値と動作を確認。担当者に使っていただき、結果をもとに改善します。
設定内容と操作・確認手順を共有します。保守や追加制作、内製化支援は、必要な範囲を決めて継続します。
はい。「毎月の集計に時間がかかる」「情報を探す手間を減らしたい」といった、日々の困りごとからご相談いただけます。業務の頻度、作業時間、使えるデータを一緒に整理し、小さく試すテーマを決めます。
文書の要約、情報の整理、文章の下書き、レポート作成の補助などが候補になります。ただし、AIが向くかどうかは、求める正確さや確認の手間によって変わります。決まったルールで処理できる作業は、通常の自動化や既存ツールのほうが適している場合もあります。
専門知識や詳しい仕様書がなくてもご相談いただけます。現在の業務を説明できる方、試した結果を確認できる方と一緒に進めます。データへの接続や権限の設定が必要な場合は、情報システム部門などに協力いただく範囲も整理します。
まず、現在のツールでできることから検討します。新しいサービスの契約やシステムの入れ替えを前提にはしません。既存システムとの連携は、データの出力方法、接続機能、利用権限を確認したうえで範囲を決めます。
一律に必要ではありません。既存のファイルで試せる範囲から始め、継続利用に必要なデータ連携や更新処理を判断します。
入力できる情報、利用サービスの設定、アクセス権限を着手前に確認します。実データを使えない場合は、公開情報や加工したサンプルでの試作を検討します。
AIの出力は、もっともらしく見えても誤りを含むことがあります。元の資料や数値と照合する手順を設け、担当者が確認してから使う業務設計にします。試用では、通常のケースだけでなく例外も確かめ、任せる範囲と人が判断する範囲を決めます。
導入前の作業時間や件数を記録し、試用後と比べます。処理が速くなったかだけでなく、確認・修正にかかる時間、出力の品質、利用料や保守費用も含めて判断します。何を改善できれば継続するかを、着手前に決めておくことが大切です。
担当者が実際の業務で試し、使いにくい点を直すところまで含めて進めます。利用手順や確認方法をまとめ、誰が更新・管理するかも整理します。試用後は、利用・保守の継続、追加制作、内製化支援など、必要な関わり方を相談して決めます。
データの接続先・量・更新頻度、対象業務、運用条件を確認してお見積もりします。AIアプリ構築お試しサービスには初回無料の試作と継続プランがあり、専用LPで条件をご案内しています。
詳しい支援内容は、各サービスのページをご覧ください(別タブで開きます)。
いまの作業と利用環境を伺い、データの整備や試作から始める範囲を一緒に考えます。