バラバラのデータを、使える形に。
整理から、伴走します。
紙・Excel・人の頭に散らばったデータ。「基盤を入れる」前に、まず整理するところから。 地方の現場ほど、ここが最初の一歩になります。
データが散らばっていると、こうなります。
集計のたびに手作業
月次の数字を出すのに、あちこちのExcelから毎回コピペ。担当者の残業の温床に。
同じ数字が部署で違う
営業と現場と事務で、見ている数字がバラバラ。どれが正しいのか分からない。
ベテランの頭の中だけ
在庫も納期も実績も、結局あの人に聞かないと分からない。休まれると止まる。
AIを入れたくても土台が無い
「AIで見積を」と思っても、学習させる過去データが整っていない。
「基盤を入れる」前に、「整理」から。
道具(基盤)を先に買っても、何を入れるか決まっていなければ使われません。私たちはまず、どんなデータが・どこに・どう使われているかを棚卸しし、「何のために集めるのか」を一緒に決めます。 ここを飛ばさないことが、地方の現場で定着させる要点です。データが整って初めて、AIも効果を発揮します。
整理 → 設計 → 基盤 → 活用。小さく始めます。
やること
データの棚卸し
どこに・どんなデータが・どんな形であるかを一枚に書き出します。まずは現状把握から。
使い道の設計
「何を見たいか・何を楽にしたいか」から逆算。集める範囲を欲張らず、効く所に絞ります。
基盤づくり
バラバラのデータを安全な1か所に集約。各システム・Excel・CSVから取り込むしくみを用意します。
見える化
集めたデータを、誰でも見られるグラフ・表(ダッシュボード)に。毎月の集計作業をなくします。
AI活用の土台に
整ったデータの上に、見積の下書きや検索・予測などのAIを乗せられる状態をつくります。
運用の伴走
入れて終わりにしません。現場で使われ、育っていくところまで一緒に見ます。
技術は、御社に合わせて選びます。
規模に合わない過剰な仕組みは導入しません。現在のやり方(Excelや手書き)を活かし、必要な範囲で構築します。
データの置き場(データベース)
バラバラのデータを集める“箱”。クラウド上の安全な場所に置きます。
データ連携
各システム・Excel・CSVから、自動でデータを取り込むしくみ。
見える化(ダッシュボード)
数字をグラフや表で表示する画面。例: Looker Studio・Metabase など。
AIの土台
整ったデータの上で、生成AIや機械学習を活用できるようにします。
小さく始め、段階的に。
初回相談は無料です。小さく導入し、効果を確認してから次に進めます。
| STEP 0 初回相談 | 無料 現状をうかがい、何から着手すべきかを整理します。 |
|---|---|
| STEP 1 データ整理・棚卸し | 小さなスポットから まず現状を一枚に整理します。ここだけでも次の打ち手が見えます。 |
| STEP 2 基盤づくり | 範囲に応じて段階的 効果の大きい範囲から構築します。全社・全データを一度に対象とはしません。 |
| STEP 3 活用・運用伴走 | 月額(AI顧問) 見える化・AI活用と、現場への定着までを継続して支援します。 |
データが整うと、こう変わります。
- 毎月の集計・転記の手作業が減る
- 全社で“同じ数字”を見られるようになる
- 属人化していた情報が、組織の資産になる
- AI(見積下書き・検索・予測など)を乗せる土台ができる
まずは現状のデータ棚卸しから。ご相談だけでも承ります。
データのことを相談する →