デモンストレーションでご案内可能です
- グラフやダッシュボードの生成
- 自然言語による指標変化の原因分析
- 分析過程・実行SQLの確認
- 調査結果の要約 など
経営の問いを対話AIで深掘る
次世代データ分析ソリューション
経営判断には、売上、利益率などの指標を正しく把握するだけでなく、その変化の背景をすばやく理解することが求められます。
対話型AIを活用することで、経営指標の確認から原因分析、次の打ち手の検討までを自然言語で進めることができます。地域、チャネル、商品カテゴリ、顧客セグメントなど複数の切り口から業績変化の要因を深掘りし、経営会議や事業レビューにおける意思決定を支援します。
課題：データはある。しかし、意思決定に必要な答えにすぐ届かない。
多くの企業では、経営データや業務データの蓄積、ダッシュボードによる可視化が進んでいます。
しかし、経営会議や事業レビューの場で生まれる「なぜ変化したのか」「次に何をすべきか」という問いに、その場で答えることは容易ではありません。
主な課題
- 原因の深掘りに時間がかかる
売上や利益率の変化を確認できても、その背景にある要因をすぐに特定することが難しい。
- 複雑に絡み合った切り口での分析に手間がかかる
地域、チャネル、商品カテゴリ、顧客セグメントなど、複雑に絡み合った観点から原因を導き出すには追加作業が発生しやすい。
- ダッシュボードが“見るだけ”で終わりやすい
ダッシュボードが数字やグラフの羅列に終始し、原因分析や次のアクション検討までつながりにくい。
- 分析担当者との往復が意思決定を遅らせる
会議中に生まれた問いをその場で検証できず、追加依頼と確認のサイクルが発生する。
課題へのアプローチ：自然言語で問いかけ、AIが分析を支援
対話型AI分析では、自然言語で問いを入力すると、AIが関連するデータを参照し、グラフやコメントを生成します。専門的なクエリやBIツールの操作に依存せず、経営指標を確認しながら、次の問いへと分析を進められます。
売上や利益率などの指標確認に加え、地域、チャネル、商品カテゴリ、顧客セグメントなど、複数の観点から業績変化の背景を深掘りできます。分析過程や実行SQLも確認できるため、AIが導いた結果の根拠を把握しやすく、業務での活用に必要な透明性の確保につながります。
期待効果：経営判断に必要な分析を、より速く、より実践的に
対話型AI分析により、経営会議や事業レビューの場で、データ確認から原因分析、次のアクション検討までをよりスムーズに進めることが期待できます。会議後に追加分析を依頼し、後日あらためて確認する流れではなく、その場で問いを深掘りしながら、意思決定に必要な情報を整理しやすくなります。
- 要因分析の高度化と迅速化
AIにより、複雑に絡み合った切り口での分析を行うことにより、高度な要因分析であっても迅速に実施する。
- 次の打ち手の立案の高度化と迅速化
AIにより、要因分析結果からの推奨アクションを整理し、漏れのない打ち手の立案を迅速に実施する。
- 分析担当者との往復を軽減
追加集計やレポート作成の依頼を減らし、経営層・事業部門が自ら問いを深めることを可能にする。
- 分析結果の透明性を向上
AIによる分析過程や実行SQLを確認し、AIの回答のブラックボックス化を回避する。
私たちがサポートします
TCSのエキスパートたち
小島 英剛（こじま ひでたか）
AI&サービストランスフォーメーション統括本部 データ＆アナリティクス本部 本部長
20年以上にわたり、CRM、BI/DWH、データレイク、クラウド、アナリティクスといったデータ領域を中心に、企業の意思決定高度化と事業成長を支えるデータ活用の実装と変革に取り組んできたエキスパートです。
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