データ分析エージェント

#	店舗	売上
1	東京本店	¥4,280万
2	大阪梅田店	¥3,810万
3	名古屋栄店	¥2,940万
4	福岡天神店	¥2,180万
5	札幌駅前店	¥1,920万

Challenges

こんな状態になっていませんか？

📊

Excelが100個散在

部署ごとにExcelが乱立し、横断分析ができない状態

🔍

経営レポートに3日

毎月の集計レポートが手作業。担当者の属人化も進行

📧

CRMに3,000件放置

リードは貯まっているが、どこから手をつけるかわからない

🧹

データの表記ゆれがひどい

検索しても出てこない。名寄せもできていない

データはある。でも「使えない」。ChatGPTに1件ずつ聞いても、社内データには繋がらない。

Live Demo

こういうことが、できます。

文字で説明するより、画面を見てください。

チャットで聞くと、SQLが自動で走る

日本語で質問するだけ。AIが裏でSQLを書いて、データベースから答えを引き出します。

data-analyst.ai / query

👤

あなた

東京エリアで先月の売上が前年比マイナスの店舗を教えて

🤖

AIアナリスト

以下のクエリを実行しました:

SQL Query — 0.24s

SELECT store_name, sales_amount, prev_year_sales,
       ROUND((sales_amount - prev_year_sales) / prev_year_sales * 100, 1) AS yoy_diff
FROM monthly_sales
WHERE area = '東京' AND month = '2026-03'
  AND sales_amount < prev_year_sales
ORDER BY yoy_diff ASC

3店舗が該当しました:

店舗	今月売上	前年同月	前年比
新宿南口店	¥2,840万	¥3,210万	-11.5%
渋谷道玄坂店	¥1,920万	¥2,050万	-6.3%
品川港南店	¥1,650万	¥1,720万	-4.1%

📌

新宿南口店は3ヶ月連続で前年割れしています。客単価は維持されていますが、来客数が15%減少しています。近隣の再開発工事の影響が考えられます。

あなたが聞くのは「日本語」。AIが勝手にSQLを書いて、データベースから答えを引き出します。

クロス集計も、一言で完成

Excelで3時間かかっていた集計が、一言で完了。AIが「注目すべきポイント」まで教えてくれます。

data-analyst.ai / cross-tab

👤

あなた

エリア別 x 商品カテゴリ別のクロス集計を出して

🤖

AIアナリスト

エリア x カテゴリのクロス集計結果です:

	食品	日用品	家電	合計
関東	42M	28M	15M	85M
関西	31M	22M	12M	65M
中部	18M	14M	8M	40M
九州	12M	9M	5M	26M

💡

関東の食品カテゴリが全体の19.4%を占めており、前年同期比+8.2%で最も成長しているセグメントです。春の新商品ラインナップが寄与しています。

Excelで3時間かかっていた集計が、一言で完了。しかもAIが注目ポイントまで教えてくれます。

毎週、勝手にレポートが届く

人間が作ると3日かかるレポートを、AIが毎週自動生成。「聞かなくても届く」から、経営判断が1週間早くなります。

weekly-report / 2026-03-31

自動配信毎週月曜 9:00 に届くレポート

📊 週次経営レポート（3/31週）

自動生成 — 2026年3月31日 09:00

■ 売上サマリー

¥2.14億前週比 +3.2% ／目標比 98.1%

■ アラート（2件）

新宿南口店: 3週連続で目標未達（-8.5%）。来客数の減少が主因。

在庫回転率: 家電カテゴリが2.1 → 1.6に低下。滞留在庫リスクあり。

■ 今週の注目

関東食品が好調（+8.2%）。春の新商品が寄与。関西日用品の伸びが鈍化 → 販促施策の検討を推奨。

■ 推奨アクション

新宿南口店の店長と来客数減少の原因をヒアリング
家電在庫の発注量を10%削減する検討
関東食品の成功パターンを他エリアに横展開

聞かなくても、AIが毎週勝手に分析して報告します。
異常値があればアラートで即座にお知らせ。

How It Works

3ステップで、御社の
AIアナリストを構築

既存システムには一切触りません。データをコピーして、AIが読める形に整え、分析エージェントを構築します。

📥

データ収集
クレンジング

バラバラのExcel・CSV・DBを整えて統合

1-2ヶ月

既存システムに一切触りません

→

🔌

AI接続
基盤構築

整えたデータにAIを直接接続

1ヶ月

DB+AI接続だけで相当なことができます

→

🤖

分析
エージェント構築

御社専用の分析ロジック + 自動レポート

1-2ヶ月+継続

聞かなくても勝手に回る状態

Case Studies

導入事例

さまざまな業種のデータ活用を支援しています。

🏭

製造業A社 x 品質データ分析

製造・品質管理

Before

数十万件の検査記録を目視確認。不良パターンの発見に丸3日。

→

After

AIが不良パターンを自動検知。週次レポートが5秒で生成。

👤

「先週の不良率が高いラインは？」
→ L3ライン不良率2.8%（前週比+0.9pt）、温度センサー異常の疑い

📊 レポート作成: 丸3日 → 5秒

🛒

EC事業者B社 x 顧客購買分析

EC・マーケティング

Before

GA4とカートDBが別管理。離脱ユーザーの追跡に数日。

→

After

離脱予兆をAIが検知し、リピート施策を自動提案。

👤

「離脱リスクが高い顧客セグメントは？」
→ 30代女性・直近60日未購入 847名。クーポン配信を推奨

🎯 離脱防止施策の打ち手が即座に判明

🏪

小売業C社 x 営業リード分析

営業・CRM

Before

CRMに数千件のリード。優先順位なく上から順に電話。

→

After

AIが優先フォロー先を自動特定。商談化率1.8倍に。

👤

「今週フォローすべきリードTop10は？」
→ スコア順にリスト表示。直近のWeb閲覧・メール開封状況つき

📈 商談化率: 4.2% → 7.6%

📺

広告代理店D社 x メディアデータ可視化

広告・メディア

Before

媒体ごとにExcelが散在。クロス分析のたびに半日。

→

After

全媒体データをDB統合。AIで即時クロス分析。

👤

「CPA最良の媒体×クリエイティブの組み合わせは？」
→ Instagram x 動画A: CPA ¥1,240（全体平均の62%）

⏱ クロス分析: 半日 → 10秒

	大手SIer	BIツール	ChatGPT	NOVEL
費用	数千万〜	ライセンス費	月数千円	お問合せ
データ整備	別途費用	自分で対応	非対応	✓ 込み
自然言語で分析	△	✕	◎ 1件ずつ	✓ DB直結で自動
業務理解	△ 下請けに伝言	✕	✕	✓ 直接ヒアリング
定期レポート自動化	追加開発	要設定	✕	✓ 自動配信
導入リスク	高い	中程度	低い	✓ 極めて低い

Pricing

まず無料で、御社のデータを診断します

リスクゼロの無料診断からスタート。段階的に進めるから、途中で止めることも可能です。

まずはここから

Step 1

AI診断

御社のデータ資産を棚卸し。「何ができるか」をレポート

無料

1-2週間

Step 2

PoC検証

1部署で小さく検証。効果を数字で確認

個別お見積り

1-2ヶ月

Step 3

全社展開

成功パターンを全社に展開。分析基盤を本格構築

個別お見積り

3-6ヶ月

Ongoing

運用・改善

継続的な改善と新しい分析テーマの追加

月額制

長期パートナー

FAQ

よくある質問

一切ありません。既存システムのデータをコピーして分析基盤に取り込む方式のため、本番環境に触れることはありません。運用中のシステムへの影響リスクはゼロです。

ChatGPTは汎用AIで、データは1件ずつ手動で入力する必要があります。当サービスは御社のデータベースにAIを直結させるため、自然言語で質問するだけで数十万件のデータから即座に回答を得られます。さらに定期レポートの自動配信など、「聞かなくても動く」仕組みを構築します。

ヒアリングからデータ整備、AI構築、運用まで一貫して対応します。御社側で必要なのは「どんなことを知りたいか」を教えていただくだけです。IT知識は一切不要です。

PoC（概念実証）フェーズの1-2ヶ月で、具体的な分析結果と業務改善効果を数字で実感いただけます。無料AI診断だけでも、御社データの可能性がわかるレポートをお渡しします。

非エンジニアでも
データ分析を簡単に。

こんな状態になっていませんか？

Excelが100個散在

経営レポートに3日

CRMに3,000件放置

データの表記ゆれがひどい