Data
売上・広告・在庫…散らばった数字を一箇所にまとめ、毎朝ひとりでに集計・分析する基盤をつくります。AI が変化を読んで示唆を返すので、御社に残るのは「眺める時間」ではなく「決める時間」です。
From data to action
集める
整える
示す
効かせる
↻ レポートをつくる仕事から、判断する仕事へ
数字のこと、こんな声が出ていませんか。
毎週、集計とレポートづくりに時間を取られている
ダッシュボードはあるが、見たあと何をするか決まらない
売上・広告・在庫が別々の場所にあって、つながらない
施策の良し悪しが、あとから振り返れない
そもそも、何の数字を見ればいいか決まっていない
— 「集める」と「判断する」を同じ人が手でやると、集める方に時間が消えます。集計を仕組みに渡すと、判断に時間が残る。
数字が、毎朝ひとりでに揃う
集める → 整える → 示す → 効かせる、が毎朝ひとりでに回ります。
01 · 集める
売上・広告・在庫・サイトのデータを BigQuery に自動で集約。手で落とす・貼るをなくします。
02 · 整える
指標の定義をそろえ、誤読しないデータに。「何を成果と見るか」を先に決めてから組みます。
03 · 示す
見るべき数字だけを、判断できる形に。眺めるためでなく、その日に決めるためのレイアウトにします。
04 · 効かせる
AI が変化を読んで示唆を提案。打った施策の結果がデータに戻り、次の判断材料になります。
↻ 施策の結果がデータに戻り、翌朝また判断材料として揃います
数字を、判断に変えるための地力
集める
BigQuery に一本化BigQuery を軸に
横断スプレッドシートや手集計をやめ、一箇所に集約。スキャン量を抑えたコスト設計まで含めて。
毎朝、自動で
売上・広告・在庫を毎朝自動集計。判断材料が朝には揃っている状態を、私たち自身が日常運用しています。
AI 活用の土台に
AI が根拠付きで読めるようにデータを整える。後段の自動化・RAG の地盤にもなります。
見せる
眺めない、決める決めるための画面
指標を盛らず、その日に決めることから逆算してダッシュボードを設計します。
誤読しない設計
期間・単位・重複といった集計の罠を潰し、数字が一人歩きしない形に整えます。
回す
示唆 → 施策AI が示唆を読む
数字の変化を AI が読み、考えられる要因と次の一手を言葉にして渡します。最終判断は人。
自社でも受託でも
自社 D2C の分析基盤を日常運用しつつ、クライアント企業のデータ基盤構築も受託しています。
事例
Ofmeight
韓国コスメの自社ブランドで、売上・広告・在庫を毎朝自動集計。その日の打ち手を判断できる状態を自分たちで運用し、投資対効果を見ながら広告も調整しています。
プロスポーツチーム（支援実績）
観客データと会場の 3D を結び、現場が判断に使える形に可視化（詳細は非公開）。
受託でのデータ基盤構築
クライアント企業のサイト・業務データの分析基盤づくりを受託。AI 活用の土台となるデータ整備から支援します。
30秒診断 — 何から整えるか
4つ選ぶと、貴社に合いそうなデータ・可視化支援の方向性を表示します。 入力内容がこちらに送信されることはありません（相談に進む場合のみ、フォームに引き継がれます）。
… 4つすべて選ぶと結果が表示されます
見たい数字と、いま手で集めているものを聞かせてください。そこから設計します。