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経営数字を自然言語で問い合わせできる分析アシスタントを導入
改善前
数字は？
人
経営層
依頼
毎回集計…
人
担当者
手作業
会議が数字確認に
書類
表計算
こう変わる →
改善後
粗利が落ちた要因は？
人
経営層
質問
要約＋根拠表
AI
分析アシスタント
参照
定義は先に統一
システム
KPI基盤
業界・規模
- 業界
- 多店舗サービス
- 規模
- 従業員200名規模
利用したAI・サービス
- Claude
- ChatGPT
- Power BI
集計・可視化はPower BI、数値サマリからの要因整理にClaude／ChatGPT
AI導入の概要
POSと勤怠・仕入でバラバラだった定義を7つの主要KPIに絞ってPower BIへ集約し、週次サマリCSVをClaude／ChatGPTへ渡して質問できる環境を用意しました。「先月、粗利率が落ちた店舗と主な要因は？」と聞くと、該当店舗の数値表とあわせて要因候補を返すため、会議前のExcel集計がほぼなくなりました。
成功ポイント
- 1AIをつなぐ前に「粗利」「客数」の計算式を全店舗で揃えた
- 2文章だけでなく、必ず元になった数値の表を並べて出すようにした
- 3分からない理由（データ未取得など）は推測せず「データなし」と返させた
NEXT STEP
この領域の導入を、御社の業務フローに合わせて設計します
現状ヒアリングからPoC・定着・業務委託まで支援できます。