散らばった数字を、 経営の羅針盤へ。
財務・売上・稼働。部門ごとに別々のファイルへ閉じ込められていた数字を、一つのダッシュボードへ統合しました。AIが日々の変化から「異常」と「兆候」を見つけて要約し、会議の前夜に行っていた集計作業そのものを撤廃。経営の意思決定スピードを3倍に引き上げた取り組みの記録です。
- Client
- サービス業（多店舗運営）
- Period
- 約6ヶ月（要件〜本稼働）
- Scope
- データ統合・AI解析・ダッシュボード設計
- Stack
- Web · クラウド DWH · 機械学習
00 / OVERVIEW
REF. 部門横断の指標とAIの要約が、一つの画面に並ぶ
01 / THE CHALLENGE
判断する頃には、
数字が古くなっている。
経営会議のたびに、各部門から届くExcelを一つにまとめる。その作業に半日。揃った頃には、現場はもう次の局面へ進んでいました。
- 財務・売上・店舗稼働が別々のファイルに分断され、突き合わせに時間がかかる
- 集計が手作業のため、会議資料が出揃うまで議論を始められない
- 異常値や変化の予兆は、誰かが気づいて初めて議題になる
複数の店舗を運営するこの会社では、財務は経理、売上は営業、稼働状況は各店舗と、数字の出どころがバラバラでした。経営会議の前夜には、担当者がそれぞれのファイルを開いてコピーし、一枚の資料へ手作業で貼り合わせる。フォーマットの違いや転記のずれを直すだけで、毎回半日が費やされていました。
さらに難しかったのは、「どこに目を向けるべきか」が人の勘に頼っていたことです。ある店舗の利益率がじわじわ下がっていても、グラフを丁寧に見比べる余裕は会議前にありません。問題が数字として表面化してから動く——後追いの経営から、なかなか抜け出せずにいました。
02 / OUR APPROACH
対話から、設計し、実装する。
何をダッシュボードに載せるかではなく、何を見て意思決定したいのか。そこから一緒に整理しました。
「見たい指標」を経営層と対話で定義
既存の会議資料を持ち寄り、本当に判断の決め手にしている数字はどれかを一つずつ確認。眺めているだけの指標を削り、意思決定に効く指標だけを残しました。
部門データを統合基盤へ集約
財務・売上・稼働の各システムから、クラウドのデータ基盤へ自動で取り込む経路を設計。フォーマットの違いを吸収し、誰が見ても同じ定義の数字になるよう整えました。
AIが異常と兆候を要約して提示
統計的な異常検知と傾向分析を組み合わせ、「ここを見てください」という短い言葉でAIが要約。膨大なグラフを読み解く前に、注目すべき変化が先に浮かび上がる仕組みにしました。
本稼働後も指標と要約を磨き続ける
運用が始まってからも、AIが出した示唆と実際の判断を突き合わせて精度をチューニング。事業のフェーズが変われば見るべき指標も変わる前提で、伴走しながら育てています。
03 / THE RESULTS
判断が、速くなった。
集計を待つ時間が消え、議論そのものに時間を使えるようになりました。
会議前夜の集計作業がなくなり、当日はその場でダッシュボードを開くだけ。AIが「先週から利益率が落ちている店舗」「想定を超えて伸びている商材」を冒頭で要約するため、議論は最初から本題に入れるようになりました。集計を待っていた時間が、打ち手を考える時間へと置き換わり、意思決定までのスピードはおよそ3倍になっています。
04 / CLIENT VOICE
「以前は会議の半分が数字の確認で終わっていました。今は画面を開いた瞬間に、AIが『今週はここを見て』と教えてくれる。集計に追われていた担当者が、分析や打ち手の検討に時間を回せるようになったのが一番の変化です。判断のテンポが明らかに速くなり、会議が報告会ではなく作戦会議になりました。」
経営企画 責任者／サービス業・多店舗運営（北九州市内）
05 / OTHER WORKS
