02 データ・AI活用

データはあるのに、意思決定に使えていない。分析しても、現場で活かされていない。
データをただ持つのではなく、判断と行動につながる状態をつくります。

このような課題がありますか？

2つ以上当てはまる場合、構造的な課題の可能性があります。

需要予測によるマーケティング戦略の最適化（売上改善・コスト削減） ▼

課題: 新規セグメントでデータが十分でなく、単純な売上推移だけでは需要予測の精度に限界がありました。需要の変動に対して後手に回る施策が続いており、無駄なコストが発生していました。
施策: 新規・リピートデータ、季節要因、施策影響、成長率など複数の要因を統合した需要予測モデルを構築しました。将来の需要を高精度で予測できる環境を整備し、マーケティング施策のタイミングと量を最適化しました。
成果: 需要ピークに合わせた施策展開が可能となり、無駄なコストを削減しながら売上増加に寄与しました。

自由記述データのクレンジングと構造化（分析基盤の整備） ▼

課題: 自由記述形式で入力されたデータが大量に蓄積されていましたが、表記ゆれや曖昧な表現が多く、そのままでは検索・分析に使えない状態でした。データはあるのに活用できないという状況が続いていました。
施策: 形態素解析を用いてテキストデータを分解し、単語の出現頻度・関連性を分析しました。データを整理・統一したうえでマスタデータとして再構築し、検索・分析に活用できる状態を整えました。
成果: データの検索性・分析精度が向上し、マッチングや意思決定に活用可能な状態を実現しました。これまで埋もれていたデータが経営判断の材料として機能するようになりました。

求職者へのキャリアパス提示システムの構築（採用承諾率の改善） ▼

課題: 求職者に紹介できる案件と希望のミスマッチが起き、採用承諾率が低迷していました。採用担当者が経験則で意味付けを試みるものの、求職者の納得を得づらい状況が続いていました。
施策: 蓄積された多数の社員キャリアデータを活用し、現在のスキルと希望職種をもとに類似したキャリアを歩んだ先輩社員の経歴を検索・提示できるシステムを構築しました。特定エリアで価値検証を行い、効果を確認したうえで全国展開しました。
成果: 求職者がキャリアの道筋をイメージしやすくなり、採用承諾率の改善に寄与しました。担当者の経験に依存していた説明を、データで裏付けられる形に変えることができました。

求職者と求人のマッチング精度向上と業務自動化（工数削減・承諾率向上） ▼

課題: 求職者と求人案件のマッチングが担当者の経験・感覚に依存しており、判断基準にばらつきがありました。手作業による確認・転記の工数も課題となっており、業務がスケールしない状態でした。
施策: 数値・カテゴリデータに加え、職務経歴などのテキストデータを自然言語処理でベクトル化しました。蓄積データをもとにマッチングロジックを構築し、段階的な検証を経て全社展開を実現しました。周辺業務も自動化し、人が判断すべき部分に集中できる設計としました。
成果: 作業工数を大幅に削減し、マッチング精度と業務効率の両面で改善に寄与しました。担当者依存だった判断を仕組みとして標準化しました。

生成AIを活用したツール開発支援・研修（内製化の実現） ▼

課題: 業務自動化ツールの開発ニーズはあるものの、プログラミングの知識がなく社内での内製化が難しい状態でした。ツール開発のたびに外部に依頼する状況が続いており、スピードとコストの両面で課題がありました。
施策: VBA・GAS等のツール開発において生成AIを活用するバイブコーディングの手法を導入しました。プログラミングの基礎的な考え方の研修から、実際のツール開発を題材にした個人指導まで対応しました。単にコードを生成させるだけでなく、なぜそう書くかの理解を促すことを重視しました。
成果: 社内メンバーが自分でツールを作れる状態を構築し、内製化による継続的な業務改善を実現しました。外部依存を減らし、現場主導で改善が回るサイクルをつくりました。

戦略・データ・業務を分断せず、一体で設計・実装します。