CASE STUDY / 27

AI活用・業務自動化 / データ基盤

経営データに問いかける分析エージェントの試作

事業ごとの売上データが担当者の表に分かれ、会議で同じ数字を見られませんでした。BigQueryを参照して質問に答える分析エージェントを設計し、サンプルデータで動く画面を試作しました。

対話型分析画面(試作)店舗ごとの変動を対話で分解し、根拠の数値を併記して答える試作画面です。実際の画面を元に構成しています。表示データはダミーです。
支援領域
AI活用・業務自動化 / データ基盤
devの担当範囲
指標定義・データモデル設計・エージェント試作
取り組みの段階
試作・検証

THE WORK

支援内容

関わった方
複数の事業を運営する企業のDX推進部門と経営層
業務の場面
戦略会議の前に、事業別の数字を確認するとき

BACKGROUND

ご相談の背景

複数の事業を運営する企業では、各事業の売上や経営情報を担当者ごとの表で管理していました。会議資料は担当者が個別に作り、形式もそろっていませんでした。自然言語で質問すると分析結果が返る仕組みを望む一方、投資判断の材料となる実物がありませんでした。

APPROACH

着眼点

事業ごとに売上の定義が違うまま作れば、もっともらしく間違った数字を返すと判断しました。指標の定義をそろえ、3層のデータモデルの確定済みの層だけを参照する構成を提案しました。回答には参照したデータと期間を必ず添え、答えられない質問には答えない設計としました。

OUTPUT

実施内容

役員会に出す材料として、飲食事業のサンプルデータを使った対話型の画面を作りました。店舗ごとの前年比から、時間帯別の分解、全店舗の走査、外部統計との対照、影響額の試算までを対話で辿れる構成にしました。因果を断定する表現は使わない規則を設け、根拠の数値を画面に併記しました。

CHANGE

成果

AIより先に指標の定義と参照範囲を決める進め方を、動く画面とともに示しました。データ収集の経路と権限設計を含む上流設計の提案として、投資判断の材料にしていただきました。

LET’S TALK

まずは、いまの課題から。

困っていること、変えたい仕事、実現したいこと。整理するところから一緒に考えます。

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左に対話、右に分析結果。店舗別の前年比、時間帯別の分解、根拠のチップ。

実際の画面を元に構成しています。表示データはダミーです。