詳しい経緯を読む当時の成果、進め方と判断基準、AIでの再現
実績（当時の成果）
BtoBマーケティング支援企業では、Excel・CSV・スプレッドシートに分かれていたデータを統合し、日本語で問えば検証済みの数字が返る基盤を2日で構築しました。事前の見積りは約半年・約1,000万円でした。集計作業は2日から2分になり、流入元が分からなかった約8割の申込を、チャネル別の投資対効果として見えるようにしました。
型（進め方・判断基準）
- 経営が答えを知りたい問いを先に決める（何を判断するためのデータか）
- 元データはそのまま残し、分析用に整えたデータを別に作る（二段構成）
- 数字の定義（売上・受注・リードなど）を一つに揃え、AIに渡す
- 定型の集計と資料作成を自動にする
- 扱えるデータの範囲とAIの使い方をルールにする
判断基準：完璧な基盤ができるまで分析を待たない。今あるデータで問いに答え、足りないデータを後から足す。
AI再現（今ならこう再現し、社内に残す）
この支援そのものがAIの実装です。基盤とルールは貴社に残り、経営者や経営企画が自分で問い、自分で資料にできます。外部の分析担当に頼り続ける必要がなくなります。
