AI/BI活用支援

ダッシュボード（BI）

1. 見たい数字を絞る。 経営・事業・現場へのヒアリングで、意思決定に使う指標を10個前後に絞ります。
2. 定義を決め、マートを作る。 指標の計算方法を決めて文書化し、BI用のテーブルを作ります。
3. 作って、会議で使って、直す。 最初の一枚を早く出し、実際の会議で使いながら調整します。
4. 更新の仕組みを渡す。 手作業の更新を残さず、運用手順とあわせて引き継ぎます。

よくある落とし穴は三つです。全部載せる（指標が多いほど見られなくなる）、定義を決めないまま作る（数字が疑われて終わる）、更新が手作業（その人が休むと止まる）。

AI活用

AIに「正しい数字」を答えさせる鍵は、モデルの性能ではなく、渡すデータの定義と構造です。指標の定義がdbtのモデルとして明文化され、テーブルに説明（メタデータ）が付き、権限が整理されていれば、LLMは安定して動きます。ダッシュボードのために整えた定義を、そのままAIにも渡します。

• 定期レポートの自動生成 前週のKPIの推移、増減の要因、注目すべき変化を決まった書式で自動生成し、チャットやメールに配信する
• 自然言語でのデータ問い合わせ 「先月の新規ユーザーのうち、有料転換した割合は？」に、定義済みの指標を使って答える
• 業務ワークフローの自動化 受注データの取り込み、請求内容の突合、異常値のアラートなど、人がデータを転記していた工程をなくす
• AIエージェント向けのデータ整備 エージェントが参照してよいテーブル・指標・説明を整備し、誤参照を防ぐ

進め方は、ユースケースを1つ選んで成功の基準を決め、必要な指標・メタデータを基盤側に整備し、最小の実装で本番データに繋いで利用者と評価し、運用ルールと監視を整えてから次に広げる、の順です。

構築後の運用サポート（月額・3ヶ月〜）

構築したダッシュボードとAIの仕組みを、月額で見続けることができます。更新が止まっていないかの監視、指標やダッシュボードの追加、AIユースケースの拡張、社内担当者への引き継ぎとトレーニング。担当者が育ったら縮小・終了できます。

実績の一例

放送局で視聴・財務・SNSのデータを一つの基盤にまとめ、ダッシュボードまで実装。建設会社では人材管理のダッシュボード、マーケティング支援企業では定期レポートのAI自動生成を担当しました。事例一覧をご覧ください。