集計のたびに、データをかき集めている
部署やツールごとに形式が違い、報告資料を作るまでに時間がかかる。
DATA & OPERATION
手作業とデータを、
判断できる仕組みに。
部署ごとに散らばるデータと、毎月繰り返す作業。 いまの業務を整理し、必要なところから集約・自動化・可視化します。
現状を相談する（無料）
営業ではなく、エンジニアが返信します。
YOUR SITUATION
こんな課題はありませんか
新しいツールを入れる前に、いまの業務とデータの流れを確認します。既存の運用を活かせる場合は、その前提で考えます。
見たい数字が、すぐに見られない
経営や業務の判断に必要なレポートが、締め作業のあとまで揃わない。
同じ転記と集計を、毎月繰り返している
決まった手順なのに人手が必要で、確認や手直しも発生している。
システムがつながらず、二重入力が残っている
同じ情報を複数の場所へ入力し、更新漏れや数字のずれが起きている。
WHAT WE DO
データの流れと、日々の作業を整えます
一度にすべてを変えるのではなく、負担が大きい作業や判断に必要な数字から順に仕組み化します。
NOW散らばっている
- 部署ごとのデータ
- システムごとのデータ
- スプレッドシート
- 毎月の転記・集計
BUILD集めて、整える
- データの集約・整形
- システム間の連携
- 繰り返し作業の自動化
USE判断に使える形へ
- ダッシュボード
- 地図での可視化
- 締め作業を待たない数字
データを一か所に集める
BigQueryで、分析用にデータを集約したデータベース（DWH）を構築。日々たまり続けるデータを自動で集めて整える処理（ETL）の設計から、判断に使うダッシュボードまで一貫して行います。
毎月のルーチンを自動化する
いまのスプレッドシート運用を活かしながら、転記、集計、通知など、人が繰り返している部分を仕組みに変えます。
別々のシステムをつなぐ
販売、在庫、ECなど、別々に動くシステムを連携し、二重入力とデータのずれを減らします。
位置情報を地図で見る
店舗、拠点、利用者などの位置情報を地図上に表し、表やグラフだけでは見えにくい地域ごとの傾向を把握できるようにします。
DATA PIPELINE
データ基盤の中で、毎日起きていること
売上、取引、ログなど、日々たまり続けるデータを、決まった手順で取り出し、揃えて、蓄積します。この一連の処理（ETL）を設計し、自動で回る状態にするところまでが、データ基盤の構築です。
SOURCES
- 売上
- 取引
- ログ
- 各部署のデータ
- 各システムのデータ
EXTRACT集める各システムやサービスから、必要なデータを決まった手順で取り出します。
TRANSFORM整えるばらばらの形式や項目名を揃え、集計や分析に使える形に整えます。
LOAD貯める分析用のデータベース（DWH）へ蓄積し、いつでも参照できる状態にします。
OUTPUT
- BIダッシュボード
- いつでも最新の数字
- 分析・レポート
HOW IT IS STORED
貯める場所を、3つに分ける
集めたデータをひとつの場所に混ぜてしまうと、元に戻せなくなったり、必要な数字を探しにくくなったりします。役割の違う3つの層に分けて置くことで、後から見方を変えることも、日々すぐに開くこともできる状態にします。
01RAWデータレイク
各システムから届いたデータを、加工せず元の形のまま貯めます。
捨てずに残すので、後から別の切り口で見たくなったとき、元に戻って作り直せます。
形式と項目名を揃える
02INTEGRATEDデータウェアハウス（DWH）
全社で同じ定義で使えるように整えたデータを置きます。
部署ごとに集計方法が違って数字が食い違う、という状態をなくします。
用途ごとに切り出す
03PURPOSEデータマート
用途ごとに、必要な範囲だけを切り出したものを用意します。
見たい人がすぐ開けて、必要な数字だけが載っている状態になります。
- 経営
- 営業
- 在庫
BEYOND NUMBERS
判断の材料は、数字だけではない
議事録、報告書、手順書、問い合わせの記録。同じ業務について書かれていても、書いた人と時期によって、詳しさも用語も構成も違います。ばらついたままでは、探すことも比べることもできません。
QUANTITATIVE数字のデータ
- 売上
- 取引
- ログ
形式や項目名がシステムごとに違う
ETLで形式を揃える項目名と型を統一し、集計できる形へ。
データ基盤（DWH）
QUALITATIVE文章のデータ
- 議事録
- 報告書
- 手順書
- 問い合わせの記録
書いた人と時期で、詳しさも用語もばらばら
LLMで粒度を揃える見出しの立て方、詳しさの水準、用語を統一して整理し直す。
整理されたナレッジ
揃っていれば、探せる・比べられる・判断に使える
数字のデータをETLで揃えるのと同じ考え方を、文章にも当てはめます。見出しの立て方、詳しさの水準、用語をLLMで統一して整理し直すことで、社内に眠っていた文章が、あとから探して使える状態になります。
WHY DEPARTURE
ツール導入ではなく、目的から
集めることや自動化することをゴールにせず、その先の業務と判断がどう良くなるかを共有して進めます。
データと作業の流れから整理
ツールを先に決めず、どこにデータがあり、誰が何を手作業で行っているかを確認します。効果が見込める範囲から自動化と可視化を考えます。
いまの環境に合わせてつなぐ
既存のシステムやスプレッドシートを前提に、データ基盤、ダッシュボード、システム間連携を組み合わせます。運用を急に置き換えない構成を選びます。
使う人と運用まで直接確認
集計する人、判断する人、保守する人の使い方をエンジニアが直接伺います。作って終わりにせず、日々の業務で使える状態まで整えます。
PROCESS
業務を棚卸しし、効果の大きいところから
データの場所、作業する人、判断に必要な数字を確認し、無理なく運用へ定着する順序を考えます。
- 01
無料相談
いま困っていることを、まとまっていない状態のままお聞かせください。
- 02
現状の棚卸し
どこにどんなデータがあり、誰がどの作業をしているのかを整理します。
- 03
優先順位と進め方のご提案
効果が見込めるところから小さく始める計画と、お見積もりをご提示します。
- 04
開発・構築
短い単位で確認いただきながら、データの収集、整形、自動化、可視化を組み立てます。
- 05
運用への定着
使い方と運用を引き継ぎ、必要に応じて公開後の改修や機能追加を続けます。
TECHNOLOGY
使う技術も、いまの環境に合わせます
非エンジニアの方にも役割が分かるように、何のために使う技術なのかをご説明します。
| データ基盤 | Google BigQuery（DWHの構築、ETL設計、BIダッシュボードの構築） |
|---|---|
| クラウド | Google Cloud / AWS |
| 業務自動化 | Google Apps Script / Googleスプレッドシート / Firebase |
| 地図可視化 | OpenStreetMap / Google Maps |
| システム開発 | Ruby on Rails ほか、既存環境に合わせて選定 |
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