その分析、
根拠ごと、自動化する。
AIが質問の意図を読み取り、必要な計算を自分で組み立てて実行。 統計的に正しい手法で分析し、処理過程と出典まで残るので、 誰が見ても同じ手順で再現できます。
- 前のやり取りの続きが効く
- 数字は捏造せず実計算
- 処理過程を完全可視化
AI Analytics Cockpit
自律データ分析プロセス
これは、AIの可能性をお見せする「例」です
ご覧のシステムは完成された製品ではありません。AIを業務に取り入れると何ができるかを、実際に動かせる形でお見せするためのものです。
画面どおりではなく、御社の業務に合わせます
お届けするのは「この画面」ではなく、御社の業務とデータに合わせてゼロから設計・実装したAIシステムです。
題材は置き換えられます
データ分析という「題材」は一例です。売上分析・顧客セグメント・需要予測・異常検知など、業務の中で繰り返す数字仕事はAIで置き換えられます。
大事なのは、画面ではなく対話
この仕組みを御社の業務に置き換えるとどうなるか。商談では、そこから一緒に考えていきます。
データはある。でも、分析が前に進まない。
手作業の集計、使い捨てのコード、根拠の追えないレポート。分析の再現性も信頼性も、属人化したまま止まっていませんか。
集計が、合わない
手作業のスプレッドシート集計。コピペと手修正を重ねるうち、参照は壊れ、合計は合わなくなる。
分析が、再現できない
使い捨てのコードセルを実行順バラバラに走らせる。あの結果をもう一度、が誰にもできない。
根拠が、追えない
出てきた数字やグラフの出どころが曖昧。「このデータ何？」に答えられず、意思決定に使えない。
汎用 AI チャットとの、決定的な違い
汎用 AI ツールは便利ですが、業務データ分析には専用設計が必要です。
# Python で実計算 r, p = stats.pearsonr(ad, sales) # r = 0.41, p = 0.03
“数字仕事”が、フローのなかに溶ける
個別タスクをAIで速くするのではなく、データ分析フローそのものを変える。売上分析・異常検知・仮説検証を題材に、業務の数字仕事をフローのなかに組み込むと、業務体験が変わります。
売上・KPI の定期レポート
異常・離反の早期発見
施策・仮説の検証
3つの差別化ポイント
質問を投げてから判断材料が返ってくるまで、AIが全部つなげます。
質問の重さで進み方を変える
AIが質問の意図を読み、すぐ答えられるもの・軽く計算するもの・確認してから動くもの・本格的に分析するものを自分で振り分けます。待たされる質問と即答の質問が混在しても、適切な速度で返ってきます。
渡した瞬間に勘所を提示
データを渡した瞬間に、件数・欠損・外れ値・列の関係性を自動でまとめて表示。「何から聞けばいいか分からない」状態を作らず、最初の一手を提案します。
数字と解釈をセットで返す
p値や信頼区間といった統計量と、それを業務語で言い換えた解釈をセットで自動生成。専門家でなくても結果の意味と判断材料を読み取れます。
“数字仕事”を、6 つの切り口で
集計・比較・予測・異常検知・セグメンテーション・要因分析。AIが必要なコードをその場で生成して走らせ、業務語で結果を返します。
集計とトレンドの把握
売上の月次推移・チャネル別比較・分布の偏りを掴む
pandas比較と差の有意性
A/B 比較・群間差・相関の検定で「偶然ではない」を裏付ける
scipy.stats将来予測・季節性分析
翌月の売上見通し・季節要因の分解・予測区間つきで提示
statsmodels / Prophet異常パターン・離反予兆
通常から外れた挙動を統計的に検出して早めに知らせる
Isolation Forest顧客セグメンテーション
似た行動の顧客をグループ化し、打ち手の単位を作る
KMeans / PCA影響要因の特定
売上・解約などに効いている要因を重要度つきで取り出す
RandomForest本番では社内 DB に直接接続
このデモでは CSV アップロードで動作しますが、PoC / 本番環境では社内のデータベースに直接接続して分析を実行できます。 データの外部送信なく、セキュアな環境で運用可能です。
業務で安心して使い続けられる、4つの仕組み
作って終わりではなく、運用に持ち込んだ後の事故をあらかじめ封じておく設計です。
データを外に出さない設計
AIに渡したデータの送信先・保存先は、お客様の要件に合わせて閉じた経路に設定できます。本番では社内データベースに直接接続でき、外部に学習させることもありません。
数字を捏造しない
統計量はAIが勝手に作るのではなく、Pythonの統計ライブラリで実際に計算します。AIは計算結果を読み解いて自然言語で説明する役割に限定します。
Python 実計算 → LLM が解釈処理過程が完全に見える
「どの質問でどんなコードを生成し、どんな結果を得て、どう解釈したか」が全て画面に残ります。あとから誰でも同じ分析を再現できます。
Run Feed / ステップ詳細人が止められる
重い分析計画はAIが自分で気づき、実行前に承認を求めます。意図しない分析がそのまま走ることを防ぎます。
Human-in-the-Loop (動的)