数字を見てから、意思決定する 経営に。
データAI で 経営報告 / KPI ダッシュボード / 市場モニタリング / 異常検知 まで。
データ領域のAI業務自動化・業務刷新を、MBB・Big4 出身マネージャー級+データ分析業界経験者が業務フローの書き起こしから設計・実装・定着まで一気通貫で対応。 集計に追われる経営企画・分析チームを「示唆を出す側」に解放します。
数字はあるのに、
使いこなせない。
各部署のデータが分散し、経営報告のたびに集計に追われる
Excel / Sheets / 各SaaS にデータが散在し、月次の経営報告のために 経営企画と経理が3日かけて集計するのが定常化している。
KPI ダッシュボードが手動更新で、鮮度が落ちる
BIツールはあるが、データ取り込みと整形が手動。最新の数字を見るまで2〜3日ラグがあり、経営判断の根拠にできない。
競合・市場シグナルを継続モニタリングできていない
事業に影響する規制変更・競合の価格改定・市場の動きを、定期的に集めて経営層と共有する仕組みがない。気づくのが事後。
データから「示唆」まで持っていける人材が社内に少ない
数字の集計はできても、何が問題で何をすべきかを言語化できる人材は限られる。データ分析チームの稼働がボトルネック。
集計から、
示唆まで自動化。
データAI として実装可能な代表的なエージェントです。 実際にはお客様のデータ環境・既存BI資産・経営報告フローを書き起こした上で、組み合わせ・カスタムをご提案します。
経営報告 自動ドラフト エージェント
月次・週次の経営報告書をAIが自動下書き。各部署データの収集 → 整形 → KPI算出 → 異常検知 → 可視化 → コメント案までを実装。経営企画は最終チェックと意思決定の議論に時間を回せます。
KPI ダッシュボード 自動更新 エージェント
BIツール(Looker / Tableau / Metabase / Power BI 等)のダッシュボードを毎朝自動更新。閾値超過時には Slack / メールで関係者にアラート配信。
競合・市場モニタリング エージェント
競合の Web サイト・価格・SNS発信・プレスリリース・規制動向を継続監視し、関連度の高いシグナルを要約して関係者に配信。
売上分析・着地予測 エージェント
過去の販売データから季節性・トレンドを分解し、セグメント別・チャネル別の着地予測を自動生成。経営層への予測レポートと前提シナリオも提示。
顧客セグメント分析 エージェント
CRM・行動ログ・契約データを統合し、顧客セグメントを自動構築。LTV予測・チャーンリスクスコアを算出し、マーケティング・CS のアクションに接続。
異常検知・アラート エージェント
売上・コスト・KPI など主要メトリクスを24時間監視。ベースラインから外れる異常を早期に検知し、影響度判定の上でエスカレーション。
ゼロから設計しない。
テンプレを業務に合わせる。
世界中で運用実績のあるn8n人気テンプレートを起点に、貴社の業務フロー・既存システム(DWH / BIツール / Slack / SQLエンジン)に合わせてカスタマイズします。初期構築は最短2週間、運用開始後の改善まで一気通貫で対応します。
経営ダッシュボード日次配信
BigQuery / Snowflakeから売上・KPI・予実差異を抽出 → GPTが解説文を生成 → 経営層のSlackに毎朝配信。
データ異常検知 + 自動通知
Snowflakeテーブルを定期スキャン → 売上・KPIの異常値をPythonで検知 → 原因仮説を添えてSlack通知。
競合価格モニタリング
Apifyで競合サイトを日次クロール → 価格変動をSheetsに蓄積 → GPTが値下げ対応推奨をSlack通知。
売上着地予測 + 予算アラート
Salesforce商談データからGPTが月次着地予測 → 予算未達リスクを早期にCFOへSlack通知。
SQL質問 → Slackで自動回答
Slack上で自然言語質問 → GPTがSQL生成 → Snowflakeで実行 → 結果と解説を返信。営業もデータ参照可能に。
ETL失敗時の自動リカバリ
Airbyteの同期失敗をフック → 原因をGPTが解説 → エンジニアSlack通知 + 軽微なエラーは自動再実行。
※ 想定効果は同規模(従業員300〜2,000名)で半年間運用した代表ケースの目安です。実際の効果はデータ整備状況・既存DWH/BI構成により変動します。一覧にないテンプレートも、業務フローの書き起こしから新規実装します。
集計工数を、示唆出しに振り替える。
実際の効果は対象業務 / データ整備状況 / 既存BI資産で変動します。下記は同規模(従業員500〜2,000名)で半年間運用した典型ケースの目安です。
どこの現場が、どう変わるか。
以下は業務領域・規模・課題感に対する 想定シナリオ です(実在企業の事例ではありません)。実プロジェクトの導入事例は、お問い合わせ時に個別にお伝えします。
月次経営報告の集計工数を95%削減、月次→週次の経営判断サイクルに
経営企画3名が月3日かけていた経営報告の集計を、経営報告 自動ドラフト エージェント+KPI ダッシュボード 自動更新 で半自動化。経営層が週1で数字をレビューする運用に移行し、意思決定スピードが3倍に。
顧客セグメント分析の自動化で、CSのチャーン予防アクション数を5倍に
従来は四半期に1回のセグメント分析だったところ、顧客セグメント分析 エージェントを導入し週次更新へ。LTV予測+チャーンリスクスコアをもとに、CSが事前介入できるアクションが大幅に増加し、年次チャーンレートが改善。
PHASE 01〜04のフェーズ構成や他の業務領域(人事 / 営業 / 経理 / CS / 文書)も合わせてご覧ください。
よくあるご質問。
Q1既存のBIツール(Looker / Tableau / Metabase / Power BI 等)との連携は？+
Q2データレイク / DWH の整備が必要ですか？+
Q3AIによる予測の精度はどの程度ですか？+
Q4個人情報を含むデータの扱いは？+
Q5経営報告の最終承認は人が行いますか？+
Q6既存のデータ分析チームとの役割分担は？+
データAI で、
経営報告・KPI を変える。
まずは無料相談から。データ環境・既存BI資産・期待効果をお聞かせいただければ、データAIに精通したファーム出身者から最短でPHASE 01のご提案をお返しします。
- BigQuery / Snowflake / Looker / Tableau 連携実装
- DWH整備・データ基盤の段階構築まで対応可能
- PoCを経て本番運用・定着まで一気通貫
- 2週間から開始可能 / NDA締結後すぐPHASE 01へ
メールで直接お問い合わせの場合は contact@persona-consultant.com にご連絡ください。
