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— SERVICE 02 / DATA PLATFORM · BI · AI

データ連携・分析・AI活用支援

顧客データ基盤と全社分析基盤をつなぎ、顧客理解を現場の行動へ変えます。Databricks・BigQuery・Data 360などから用途に合う基盤を設計し、BIとAIを日々の業務で使える状態にします。

ご相談いただけること・支援範囲

ご相談の例
部門やシステムごとにデータが分かれ、分析やAIを日々の業務に活かせていない。
支援範囲
データの棚卸し、Data 360・BigQuery・Databricksを含む基盤構築、BIによる可視化、AIの利用場面の設計を支援します。
成果物
データの構成図、連携処理、ダッシュボード、AI活用計画と運用手順。
目指す変化
同じ指標で状況を確認し、分析結果を現場の施策とAI活用へ戻せる状態をつくります。

— まずデータを整える / OUR PHILOSOPHY

AIから始めない。
まず、同じ数字を見られる状態にする。

AIは人の判断や対話を置き換えるためではありません。集計・議事録・定型作業を減らし、人が顧客理解や提案など、価値の高い仕事に時間を使えるようにするための道具です。

PRODUCTS WE SUPPORTDatabricksData 360BigQueryTableauLooker StudioGemini EnterpriseAgentforceChatGPTClaudeGoogle Workspace
基礎

用途に合うデータ基盤を設計する

Data 360・BigQuery・Databricksなどを既存環境と接続し、分析・予測・AIと業務で再利用できる形に整えます。

可視化

数字で見える化する

ダッシュボードで経営数値を誰でも・いつでも見られる状態に。集計と会議資料づくりをなくします。

活用

AIで課題を解く

整ったデータの上で、AIがレポート作成や予兆検知、改善のヒントの提示を担います。人が顧客との対話や判断に集中できるよう、業務の中に組み込みます。

— よくある事業課題 / MANAGEMENT ISSUES

こんな事業課題を、
データとAIで解きます。

部門ごとに分かれたデータや、個人任せのAI活用は、経営の成果につながりにくいものです。数字をそろえ、業務で使うまでの課題を整理します。

経営判断に使える数字がすぐ出ない

部門ごとにデータが分断され、聞かないと数字が出てこない。出てきた頃には状況が変わっている。

→ 打ち手:BigQuery経営データ基盤 + BIダッシュボード

部門横断の数字が即座に意思決定の高速化

レポート作成に人手を取られている

毎週・毎月の集計と報告資料づくりに時間がかかり、分析や打ち手の検討まで手が回らない。

→ 打ち手:定型レポートの自動化

集計作業を削減分析に時間を使える

解約・失注の兆しに気づけない

お客様の変化に気づいたときには手遅れ。担当者の感覚に頼った顧客フォローになっている。

→ 打ち手:AIによる予兆検知

打ち手の先回り解約率の改善

AIを試したが成果につながらない

生成AIを触ってはみたが、個別の作業の効率化にとどまり、経営の成果と言える変化が生まれていない。

→ 打ち手:業務プロセスへのAI組み込み

成果につながる設計現場が使い続けるAI

— CUSTOMER VOICE

コストを抑えながら、求めていた成果まで到達できる提案だった。— 製造業のお客様(AI活用)
経営に必要な姿を説明でき、社内の合意形成が進んだ。— IoT機器メーカーのお客様(データ基盤の構想)

その他の事例・お客様の声は 導入事例 をご覧ください。

— PROOF

まず、自社で実践しています。

私たちはこの仕組みを机上で語りません。X-mov Japan自身の経営でデータとAIを運用し、そこで得た知見をお客様の業務に合う設計と運用改善へ活かします。

LAB 01

週次AI経営レポート

Salesforce・会計・活動データをAIが毎週自動分析し配信。経営会議の準備時間を大幅削減。

LAB 02

解約予兆の自動検知

活動量・コミュニケーションの変化からリスクをAIがスコアリング。フォローの先回りを実現。

LAB 03

BigQuery経営データ基盤

Salesforce・会計・カレンダー・Slackを統合。全社の数字が1つの基盤で見られる状態を運用中。

LAB 04

Meet議事録の資産化

録画・議事録を自動でデータ基盤に取り込み、AIが要点を抽出。会議が顧客理解の資産に。

— 支援の進め方 / PROCESS

小さく始め、使われ方を確かめて広げる。

STEP 1

データアセスメント

データの所在と状態を棚卸し。「何ができて、何が足りないか」を事業課題と突き合わせて整理します。

STEP 2

用途に合うデータ基盤の構築

Data 360・BigQuery・Databricksなどから、データの種類・量・利用目的・運用体制に合う構成を設計し、同じ数字を業務で使える状態にします。

STEP 3

可視化・ダッシュボード

経営・営業・CSが見るべき数字をダッシュボード化。まず「数字で語れる」状態をつくります。

STEP 4

AI活用・伴走改善

レポート自動化や予兆検知など、効果の出やすいテーマからAIを組み込み。伴走で改善を回し続けます。

構築したデータ基盤を、
日々の判断とAIに使い続ける。

利用状況と成果を確認しながら、データ・画面・AIの処理を改善します。Databricks支援を見る → 導入後の支援を見る →

— CONTACT

データとAIを業務で使う最初の一歩を相談する。

扱いたいデータと業務テーマを伺い、データ基盤・BI・AIの最初の取り組みを整理します。

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