経営企画|経営会議のデータ抽出を、SQLを書かずに出せる形にしたデモ
予算策定・経営会議のたびに担当者がSQLを書いて数字を取り出していた工程を、画面のつまみを選ぶだけで出せる形にした試作です。会員10万人・決済81万件規模の架空データで、12ヶ月ぶんの集計が約0.15秒で返ります。
※ ダミーデータで動く試作(デモ)です。実在の企業のデータには接続していません。
| デモの想定 | サブスクリプション課金のオンラインサービス(架空・会員10万人規模)の経営企画部門 |
| 業種 | インターネットサービス |
| ご提供 | AI顧問 |
| 期間 | 2026年9月 制作(ダミーデータで動く試作) |
Before → After
| 項目 | Before | After | 補足 |
|---|---|---|---|
| 数字の取り出し方 | 必要になるたび担当者がSQLを書く | 画面のつまみを選ぶだけ(指標15・内訳15・期間8・粒度4・比較3) | デモで実際に動きます |
| 経営会議で使う定番の表 | 会議のたびに作り直す | ボタン1つで8表を一括作成 | 同上。デモで実際に動きます |
| 指標の定義の置き場 | 担当者の頭の中と、個別の資料 | 17指標の定義書+整合チェック7件を画面から実行 | 定義はコード側に固定。AIは書き換えられない作りです |
| デモの規模と速さ | — | 会員10万人・決済81万件・会員×月93万行で、12ヶ月ぶんの集計が約0.15秒 | 本番と同じ構成のデータベースでの実測値 |
| この工程にかかっている時間 | 月40〜60時間(ある企業のご担当者の申告値・1名分) | 計測中 | 導入後に実測値で更新します |
※ 数字は当社が実際に測った値、または算出方法を明記した試算だけを載せています。 測れていない項目は「計測中」と書き、実測できた時点で更新します。効果を保証するものではありません。
Before
この試作は、実際に伺った話から出発しています。 ある企業の経営企画のご担当者は、予算策定・事業計画・経営会議のサイクルが回るたびに、 必要な数字をご自分でSQLを書いて取り出し、表計算で加工し、資料に起こしていました。 会議で新しい論点が出れば、また同じことを最初からやり直します。
数字の見方は決まっていて、新規/既存 × 獲得数 × 顧客単価 × 継続率に分解して追う形です。 ただし料金プランが多く、プランによって売上を月へ按分する必要があるものとないものが分かれます。 長期の一括払いプランは、支払った月だけを数えると会員数が実態とずれるため補正が要ります。
この工程にかかっている時間は、ご本人の申告で月40〜60時間(1名分)とのことでした。
課題
- SQLが書ける人にしか数字が出せない。 依頼が1人に集まり、その人の手が空くまで会議の材料が揃わない
- 例外処理が多く、自動化に着手できていない。 按分の要否・長期一括払いの補正のような 「細かいところ」が積み上がっていて、途中まで作っても組み切れない
- 同じ表を毎回ゼロから作り直している。 会議の定番の表は決まっているのに、蓄積されない
- 指標の定義が人に依存している。 会議で「この数字の定義は」と聞かれたときに、 そのまま見せられるものが無い
- 時間の内訳が分からない。 月40〜60時間は総量の申告値で、抽出・加工・資料化のどこに どれだけ使っているかの記録が無い
作ったもの
ダミーデータで動く試作(デモ)です。 実在の企業のデータには接続していません。社名・サービス名も入れず、架空のサービスとして作っています。 会員データはすべて架空で、氏名やメールアドレスの列そのものを持ちません。
- 抽出ビルダー … 指標・期間・粒度・内訳・絞り込み・比較を選ぶと、表とグラフが出ます。 SQLは書きません。出口は CSV・Excelへの貼り付け・生成されたSQLの表示・条件の保存の4つです
- 経営会議パック … 会議の定番8表(KPIサマリー/新規・既存/継続率/会員数の補正/ プラン群別の売上/流入経路別の新規/解約理由/売上の増減要因)をボタン1つで一括作成します
- 定義書 … 17指標について、正式名・別名・計算式・含めるもの/含めないもの・落とし穴・ 責任者・版を持たせました。整合チェック7件は画面のボタンから実際にデータベースへ問い合わせます (書いてあるだけの定義書にしない、という作りです)
- 予算のたたき台 … 過去の実績から翌期の数字の当たりを付けます。つまみを動かすとその場で変わります
- 日本語で質問する機能(AI) … 「先月の新規を流入経路別に」のように日本語で聞くと、 AIがSQLを組み立てて実行します。AIが書けるのはSQLだけで、指標の定義は書き換えられません (定義はコード側に固定してあり、AIはそこを触れません)
- 「仕組みと安全」の画面 … データがどこにあり、誰が何を触れるのかを、専門用語を使わずに 図とQ&Aで説明しています。読む相手は経営企画の非エンジニアの方です
AIで生成する機能はデモとしてお見せしているもので、当社が公開している本番環境(お渡しするURL)でだけ動きます。 手元のパソコンや検証用の環境ではAIの利用鍵を持たせていないため、AIの部分は動きません。 AI以外(抽出ビルダー・経営会議パック・定義書・整合チェック)は、どの環境でも同じように動きます。
安全側の作りも先に入れてあります。データベースへの入口は読み取り専用の1本だけにして、 実行時間・返す行数・触れる表を制限しています。危ないSQLを頼んだときにどう止まるかも、 実際にガードへ通した結果として画面に出しています。
触っていただけます。 ログイン不要で開ける画面をご用意しているので、 無料相談のときにURLをお渡ししています。 御社のデータを1件もお預かりしない状態で、動くところをそのままご覧いただけます。
After
いまは、この試作をご覧いただく段階です。
当社は「動くものを先に出す」順番で進めます。 数字の定義と例外処理は会社ごとに違うので、 仕様書のやり取りだけで詰めるより、動くものを見ながら 「どの数字を、どの定義で、どこから取るか」を決めるほうが速く、認識のずれも起きにくくなります。 この試作は、そのための叩き台です。
導入するときは、①工数の内訳(抽出・加工・資料化)を測る ②どのデータをどこから取っているかを整理する ③実データにつなぐ範囲を決める、の順で進みます。
効果
この試作で確認できているのは、次の3つです。
- 本番と同じ規模で速い。 会員10万人・決済81万件・会員×月のファクト表93万行のデータベースで、 12ヶ月ぶんの集計が約0.15秒で返ります(実測値)。会議中に条件を変えても待ち時間になりません
- SQLを書かずに出せる範囲が広い。 指標15・内訳15・期間8・粒度4・比較3の組み合わせに加えて、 経営会議の定番8表をボタン1つで作れます
- 数字の定義が固定されている。 17指標の定義書と整合チェック7件を画面から実行でき、 AIは定義を書き換えられません。会議で「この数字の定義は」と聞かれたら、その場で開いて見せられます
導入後にどれだけ時間が減るかは、同じ工程を同じ物差しで測ってから、この節に実測値で書き足します (Before → After の表にある「月40〜60時間」は、ご担当者からの申告値です)。
掲載 ※ ダミーデータで動く試作です。実在の企業名・実データは含みません