データ活用の導入事例65選業種・課題・企業規模から、自社に近い成功事例を探す

商品別・仕入の分析が担当者頼みで全社に広がらず、データ活用が一部に閉じていた。

推進者を軸に専務・経営層も巻き込み、商品別売上・仕入分析を全社展開。

高額なオンプレBIを検討していたが、コストと柔軟性に課題があった。

支店別・商品別の売上・粗利を可視化し、データドリブン経営を実現。

社内DBは処理が重く、既存BIは一部の人しか使えず活用が浸透しなかった。

現場でも使えるAI分析で成形不良・ライン別不良率を分析。現場・役職者とも高評価。

LTV分析やRFM分析をやりたいが、構築ノウハウが不足し何から始めるか不明だった。

初期構築代行と伴走支援でLTV・RFM・広告成果分析を実現。立ち上げの不安を解消。

会議のたびに基幹からExcelをDL・整形し、その都度外部に数十万円払っていた。

全社KPIと得意先別受注実績を内製で可視化し、外注コストを削減。

データ活用に興味はあるが、セキュリティへの懸念でシステム担当が慎重だった。

システム担当と早期接触し懸念を解消、在庫削減・販売実績分析を実現。安心して全社展開。

既存BIのUIが使いづらく、社内の誰も学ぼうとせず宝の持ち腐れだった。

モダンなUIと伴走支援で売上・粗利の予実管理を定着。構築の不安を解消。

高額なオンプレBIを検討していたが導入ハードルが高く、大手競合とも比較していた。

データドリブン経営の提案で支店別・商品別の粗利を可視化。信頼感で競合に勝利。

複数部署でデータ活用を試したいが、全社展開の前に効果を確かめたかった。

4部署でのPoCで事業別実績・労働時間の傾向分析を実現。段階的に活用を拡大。

競合BIはサポート範囲が限定的で都度費用がかかり、自己解決を迫られるのが不安だった。

シンプルな料金とコンサル支援で主要KPI・モール別売上を可視化。成功確率の高さを評価。

生産管理部門で生産ロスをデータで削減したいが、勘に頼った生産計画だった。

商品別販売実績・仕入傾向分析とシーズナリティ商品の需要予測を実現。生産ロス削減に直結。

発注が勘と経験に頼っており、属人的な発注判断で言語化できていなかった。

店舗別売上数量予測で勘と経験を言語化し発注計画を策定。属人判断をデータに置換。

四半期に一度の利用に留まり、せっかくの基盤が眠っていた。

日常的な利用提案で売上見込み集計と販売予測を前倒しで実現。利用頻度を高め価値を最大化。

既存BIが使いづらく現場に定着せず、売上・粗利の予実管理が回っていなかった。

モダンUIと伴走支援で基幹システム売上データを可視化し予実管理を定着。

データ活用を推進したいが、経営層への上申ルートが課題だった。

社長と距離の近い推進者を軸に、商品別売上・仕入分析を全社展開。

戦略推進のためのダッシュボードが機能要件・価格の面で最適なツールを探していた。

機能要件・価格のバランスが最適なダッシュボードを構築し、戦略推進に活用。

複数部署でデータ活用を検証したく、事業別実績と労働時間の傾向を掴みたかった。

4部署のPoCで事業別実績・社内労働時間の傾向分析を実現。

生産管理部門で生産ロス削減をデータで進めたかった。

商品別販売実績・仕入傾向分析とシーズナリティ商品の需要予測で生産ロスを削減。

在庫削減の施策分析と、倉庫の必要保管スペース検討をデータで行いたかった。

販売実績分析と出荷ベースの倉庫スペース検討分析を実現。セキュリティ懸念も解消。

店舗別の売上数量予測ができず、発注が勘と経験に頼っていた。

店舗別売上数量予測で発注計画を策定し、勘と経験を言語化。

品目別の生産量の実績・計画差の傾向分析が感覚的で、データに基づいていなかった。

品目別の生産量実績・計画差の傾向分析を実現し、データドリブンな意思決定へ。

売上見込み集計と販売予測が四半期に一度に留まっていた。

日常利用の提案で売上見込み集計・販売予測適正量の予測を前倒しで実現。

得意先別・部門別の売上傾向分析が体系化されていなかった。

得意先別売上傾向分析・部門別売上出荷実績の分析を実現。

自社商品のLTV分析・RFM分析・購入者推移の分析ができていなかった。

LTV分析・RFM分析・購入者推移分析・DM広告成果分析を実現。

部門別・人別の売上分析がExcel頼みで、基幹システムとの統合もできていなかった。

基幹システムとExcelを統合し、営業アクションにつながる分析を実現。

競合BIは料金がデータ量依存で、データが増えるほどコストが膨らむ懸念があった。

定額無制限とAI分析・コンサル支援で顧客数推移や事業KPIを可視化。約1,400人規模で浸透。

月次実績集計がExcelで属人化・非効率で、商品種別・営業別の傾向が掴めなかった。

月次実績集計を自動化し、商品種別・営業別の傾向分析と改善アクションを策定。

仕入先別の多角的な売上分析ができず、仕入照合業務も手作業だった。

仕入先別の多角的な売上分析、仕入照合業務の自動化、商品マスタの一元管理を実現。

複数のAIツールを併用しつつ、より軽量にデータ分析をしたいニーズがあった。

安価でノーコードのAI分析を導入し、営業実績・在庫出荷の傾向分析を実現。

ロイヤルカスタマー分析やクロスセル傾向が可視化できていなかった。

ロイヤルカスタマー分析・クロスセル傾向分析・DM効果分析を実現。

データ活用初心者でも扱える加工のしやすさと、閲覧人数の制限解消が必要だった。

閲覧無制限・簡単な加工で財務分析やショップ別実績を集計。初心者でも扱える設計。

在庫最適化が経営課題で、過剰在庫と欠品の両方に悩んでいた。

部署別KPI・店舗別売上・在庫分析を実現。在庫最適化の優先度が上がり導入。

店舗運営の効率改善が課題で、シフトと粗利が連動していなかった。

店舗別売上・粗利分析と勤怠×粗利による適正シフトコントロールを策定。BIへの道筋も提示。

在庫最適化が経営課題で、部署別・店舗別のKPIが可視化されていなかった。

部署別KPI・店舗別売上・在庫分析を実現し、在庫最適化を推進。

店舗運営効率の改善がミッションで、運用が煩雑だった。

店舗別売上・粗利分析と勤怠×粗利の適正シフト策定を実現。AIから段階導入。

手作業のPOSデータ集計に追われ、売上や勤怠の日報も手動。締めから数日後にしか数字が見えなかった。

POSデータの集計・統合を自動化し、日報も自動配信。締めを待たず数字が見える状態に。

問い合わせ〜受任〜売上化のプロセスが不透明で、どこで案件が落ちるか見えなかった。

全プロセスを可視化し経営指標ダッシュボードを構築。ボトルネックが一目でわかるように。

過去にBIツールを2つ導入したが、いずれも定着せず失敗していた。

使いやすいUIとAI分析で機材稼働率の分析を現場に定着。本部長まで巻き込み推進。

温浴・アミューズなど多事業を各自Excelで分析し、工数が膨大だった。

現場でも使えるAI分析で店舗・広告成果を横断分析。誰でも自社データを扱えるように。

予実管理を複数スプレッドシートで管理し、運用が限界。既存改修はコストが見合わず。

管理会計・予実管理・労働時間の可視化を一元化。都度変わる管理手法にも柔軟対応。

競合BIは料金体系が読みづらく構築支援もなく、予算が読めないのが不安だった。

明確な料金と構築支援で宿泊・料飲事業の実績とキャンセル率を可視化。

各システムのデータを手動集約しExcelで可視化。営業利益率10%目標に届く仕組みがなかった。

店舗・スタッフ単位のダッシュボードを自動化し現場アクションへ。利益率目標に接続。

売店POSや来場者アンケートなど、バラバラのデータを統合できていなかった。

POSデータの統合可視化と来場者データの分析を実現。金額優位・オールインワンが決め手。

全社・部門別KPI管理を効率化したいが既存ツールは高額または使いづらく、会議資料に時間を取られた。

ノーコードで幅広い分析を実現し、会議資料作成時間を定量的に削減。役員に効果を数字で提示。

データが整っておらず、分析しようにも工数が非常にかかっていた。

クレーム件数集計や予実分析を通じて活用の段階へ前進。BIのデータから活用フェーズへ。

自社サービスの法人ユーザーの利用状況が見えず、解約の予兆を掴めなかった。

法人ユーザーの利用状況分析と解約率低下に向けた行動分析を実現。

公営競技・運営受託関連のデータ分析が体系化されていなかった。

公営競技・運営受託関連のデータ分析基盤を構築し、パートナーと連携して運用。

各システムのデータを手動集約しExcelで可視化、店舗単位の細かい分析ができなかった。

店舗・スタッフ単位のダッシュボードを自動化し、前年比・待ち人数まで可視化。

経営管理特化ツールは汎用性に欠け、他BIは価格・UIに課題があった。

ノーコードの汎用分析で全社・部門別KPIと支店別パフォーマンスを可視化。

グループの予実管理を効率化し、経営管理の精度を上げたかった。

経営管理部門で予実管理のデータ基盤を構築し、使用感の高さで定着。

トラベル・チケット両事業の購買状況や併売購入者の分析ができていなかった。

両事業の購買状況・併売購入者の属性分析を実現し、マーケアクションを高速化。

きれいなデータが揃わず、クレーム件数集計や予実分析に工数がかかっていた。

クレーム発生件数集計と予実分析を実現し、活用フェーズへ前進。

全社KPIの可視化・予実管理と、事業別・部門別のKPI分析ができていなかった。

全社KPIの可視化・予実管理、事業別ダッシュボード、営業行動量分析を実現。

複数ブランド・ECサイトのデータが統合できず、解約傾向・リピート率が掴めなかった。

複数ブランド/ECサイトのデータ統合と解約傾向・リピート率のKPI把握を実現。

データ集約の工数が膨大で、社内にデータエンジニアがいなかった。

単価の傾向分析や出荷データ分析をエンジニア不在でも実現。単価交渉にも活用。

HD全体の日次集計が手作業で、経営層が横断的に数字を把握できなかった。

HD全体の日次集計を自動化し、経営層が横断的に見られる状態に。ETLで複数DBを統合。

以前調べた大手BIツールは価格や仕様が要件に合わなかった。

To-Be整理とトライアルで故障データと履歴の統合可視化を実現。競合比較にならず受注。

CSVやExcelの集計に時間がかかり、データ量増加でExcelの限界を感じていた。

集計・加工を自動化し、視覚的な分析で解約状況の改善アクションを策定。

SFAの案件データ・Web行動・広告データが分断され、統合的なマーケ分析ができなかった。

SFA×Web行動×広告データを統合し、受注起点のマーケティング分析を実現。

SFA・Web行動・広告のデータが分断され、統合的なマーケ分析ができなかった。

SFA×Web行動×広告データを統合し、マーケティング分析を実現。

営業ハイパフォーマー分析や自社サービスの解約傾向分析を高度化したかった。

営業ハイパフォーマー分析・解約傾向分析・Web行動分析を自社導入。

IR情報や店舗売上の可視化が特定の担当者に依存していた。

専門知識不要のUIで誰でも可視化できる運用を構築し脱属人化。

事業拡大に伴い既存の管理方法では立ち行かなくなることが見えていた。

駐車場事業のKPI可視化・債権管理・AI売上予測を実現。推進者が社内調整を主導。

不動産広告の媒体別効果分析と売上実績の傾向分析ができていなかった。

不動産広告媒体別の効果分析と売上実績の傾向分析を実現。

既存BIが直感的に使えず、経営会議資料の作成に手間がかかっていた。

直感的なUIで経営会議資料を自動化。トライアルで実現性を確認。