データを集めるだけで終わらせず、BIとAIの両方に使える基盤へ整えます
データ活用で大切なのは、分析ツールを入れることではなく、現場が同じ数字を見て判断できる状態をつくることです。
いまは、ダッシュボードを見るだけでなく、AIエージェントが業務横断データを参照しながら判断や提案を支援する時代に入っています。
私たちは、散らばったデータの整理、見たい指標の設計、ダッシュボード化に加えて、AI活用まで見据えたデータ基盤整備を支援します。
なぜ今、AIDXにデータ基盤が必要か
RAG は、社内文書やFAQを検索する用途では有効です。
しかし、在庫確認、調達進捗照会、販促実績把握、受発注支援のように、最新の業務データを横断参照する必要がある場面では、文書中心の簡易ナレッジストアだけでは不十分になることがあります。
AIエージェントを実務で使うには、どこにどのデータがあるかを整理し、必要な権限で参照でき、監査可能な形で運用できるデータ基盤が必要です。
こんなご相談に対応しています
- 部署ごとに管理方法が違い、全体像が見えない
- レポート作成に毎回時間がかかる
- 経営指標をリアルタイムで把握したい
- AI活用を見据えて業務データを整理したい
- AIエージェントやBIから安全に使える基盤を整えたい
- データはあるが、何から着手すべきか分からない
- データ活用を現場に定着させたい
主な支援内容
データの整理と基盤づくり
- 管理されているデータの棚卸し
- 収集方法や更新ルールの整理
- 連携方法、加工方法の設計
- BigQuery などを活用した継続利用前提のデータ基盤整備
- 権限、参照範囲、監査方針の設計
可視化とレポート整備
- ダッシュボードの設計
- 会議で使う指標の整理
- レポートの自動化
- 現場向けの見やすい画面設計
AI活用につながるデータ整備
- AIエージェントが参照しやすいデータモデル設計
- API や業務システムとの接続方針整理
- BI と AI の両方から利用しやすい公開方法の整備
- 更新系処理を既存システムや承認フローへ戻す設計
活用定着の支援
- どの部門が何を確認するかの整理
- 定例運用に組み込むためのルール設計
- 活用状況の振り返り
- 改善テーマの洗い出し
具体例: 多拠点・多販路の製造販売業の業務横断データ基盤
多拠点・多販路の製造販売業では、調達管理、生産管理、在庫管理、受発注、卸向け販売、直販、販促、倉庫、会計などが複数のサービスやシステムに分かれていることがあります。
現場担当者や経営層は、それらを横断しながら在庫状況、販促実績、調達状況、売上の動きを見ています。
このような環境では、まず既存システム横断のデータをクラウドDWHへ適切に集約し、同じ数字を見られる状態をつくることが重要です。
たとえば BigQuery のような基盤を使うと、SQLベースでの横断分析、BIによる可視化、AI活用のための参照基盤づくりをまとめて進めやすくなります。
その上で、AIエージェントが在庫照会、欠品予兆、販促支援、営業レポート補助などを行う構成へ進めることで、データ活用 と 生成AI活用 を分断せずにつなげられます。
よくあるテーマ
- 売上や案件進捗の見える化
- 在庫や需要の把握
- 調達進捗、在庫、販促の横断分析
- 配送、製造、問い合わせの業務分析
- 会員、顧客、営業活動の状況確認
- 経営会議向けレポートの整備
進め方
- 現状把握
データの所在、更新頻度、利用者を整理します。 - 目的と指標の整理
何を判断したいのか、どの数字を見るべきかを決めます。 - 基盤設計
BI と AI の両方に使えるデータモデル、連携方針、権限制御を設計します。 - 可視化・活用設計
ダッシュボードやレポート、AI活用の参照経路に落とし込みます。 - 定着化と改善
活用状況を見ながら指標や運用を改善します。
大切にしていること
- 現場が使わないダッシュボードや基盤を作らないこと
- データの更新方法を曖昧にしないこと
- 一部門だけでなく全体で見られる状態を整えること
- BI 用と AI 用で別々の数字にならないようにすること
- 参照経路と更新経路を分け、権限と監査を曖昧にしないこと
- 継続的に改善できる仕組みにすること
ご相談について
BI ツール導入前の整理から、既にあるレポートの見直し、AI活用を見据えたデータ基盤整備まで対応可能です。
現状の運用を踏まえて、無理のないデータ活用とAIDXの進め方をご提案します。