通信販売の最大の強みの一つは、日々蓄積される豊富な自社データです。購買履歴、問い合わせ、番組・施策の反応、Web行動、配送・返品など、意思決定に必要な材料は社内に揃っています。
一方で経営層の皆様が現場から突き付けられるのは、「データはあるのに判断に使える形になっていない」「数字が部署ごとに違う」「会議資料だけ増え、意思決定が遅い」といったIT・データの悩みではないでしょうか。
近年、生成AIは“導入”の段階を超え、実務に組み込める手段になりました。ただし重要なのは、生成AIを使って資料を増やすことではありません。判断に必要な情報を絞り、現場の運用として回る形にすることです。
生成AIで進む、データ活用の実装
2026年現在、生成AIは「質問→抽出→解釈→示唆→次アクション」までを短い往復で回す支援が可能になっています。特に効果が出やすいのは次の領域です。
- DBとExcelの橋渡し：マスタ更新、表記揺れ整理、定義の文章化、SQLとExcel運用の“翻訳”
- 分析のスピードアップ：集計ロジック（SQL等）の作成補助、変化点の説明、追加分析の論点整理
- レポートの要点化：ダッシュボードの読み解き、結論と論点の抽出、意思決定情報への圧縮
- 属人性の低減：KPI定義・集計ルール・判断基準のドキュメント化
現場で起きがちな“AI活用あるある”
- 資料が増えて判断が遅くなる：作成の自動化より、減らす／絞る設計が重要です。「作らない資料」「見ない数字」を先に決め、生成AIは要点抽出に使うべきです。
- 文字起こし・要約が普及するほどローデータが重要に：命名規則、ラベル、版管理がないと資産になりません。成果を左右するのは、泥臭い入力品質と整理ルールです。
- モデル更新でプロンプト調整が増える：個人技にせず、テンプレ化・簡易テスト・品質基準でチーム資産化する運用が必要です。
良い分析とは
弊社が考える「良い分析」とは、派手な高度分析ではなく、次の3つを満たし日常運用として回り続けることです。
- 経営判断に直結する（意思決定が速くなる）
- 打ち手が出る（次アクションが具体化する）
- 現場負荷にならない（担当者の頑張りに依存しない）
弊社は製品販売を目的とせず、経営層の意思決定と現場運用の間に生じるIT・データ課題を、伴走して解消するコンサルティングをご提供します。対応領域は Power BI による可視化・運用設計、Google Cloud Platform（Vertex AI含む） を活用したデータ活用基盤・生成AI活用の設計です。まずは、現場で起きている具体的なお悩みからお気軽にご相談ください。
