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Use case

事業の数字を、作って、届けて、その場で聞く

主要 KPI のダッシュボードを言葉で作り、毎週の要約を決まった時刻に Slack のチャンネルへ届け、会議で「なぜ下がったのか」と聞かれたらその場で TARS(ターズ)に聞く。事業責任者が SQL も BI の設定画面も触らずに、数字を追える形です。

こんな場面で

定例の数字を作るのに、毎回同じ時間

定例会議の数字を作るのに、毎週・毎月同じ時間がかかります。作る人が休むと資料が揃いません。

ダッシュボードに「なぜ」は書いていない

見に行かないと分からず、見に行っても理由は書いてありません。会議中の「なぜ落ちた」は次回まで持ち帰りになります。

部門ごとに数字の数え方が違う

売上や CV の数え方が部門で違い、同じ数字の話をしているのに合いません。

TARS との会話

週次の数字の確認から、要因の深掘り、グラフの保存までを、1本の会話で進めた例です。

先週の売上と広告費を、前週・前年同週と比べて、変化の大きい順に挙げて
TARS

先週(10月5日〜11日)の売上と広告費を、前週と前年の同じ週と比べるのですね。まず売上と広告のテーブルを確認します。

先週の主要指標(10月5日〜10月11日)
指標先週前週比前年同週比
広告費¥12.4M+2.3%+15.0%
CV3,410+4.0%+11.2%
売上¥48.2M+6.1%+9.8%
CPA¥3,640−1.6%+3.4%
インサイト
  • 広告費の前年比の増加は、検索広告の新しいキャンペーンによるものです
  • CV は広告費ほど伸びておらず、CPA は前年より 3.4% 高くなっています
思考プロセス 5ステップ SQL を表示 返却 4行 · 1.1 s · スキャン 86 MB
この分析からさらに深掘りできます
広告費が増えた内訳を媒体別に要因分析 CPA を前年同週と媒体別に比べる比較分析 新規と既存で売上を分けるセグメント別 日別で変化の大きい日を探す異常値
深掘り提案を押して続ける
広告費が前年より 15% 増えている内訳を、媒体別に教えて
TARS

広告費の前年同週比の増加を、媒体別に分けますね。

媒体別の広告費(先週と前年同週)
媒体先週前年同週比増加額の内訳
検索広告¥5.9M+31.0%86%
SNS 広告¥3.1M+3.5%7%
ディスプレイ広告¥2.4M+4.0%6%
動画広告¥1.0M+1.5%1%

増加のほとんどは検索広告で、9月22日の週に始めた新しいキャンペーンの分です。CV の増加も同じキャンペーンが中心で、CPA は前年とほぼ同じ水準です。

思考プロセス 4ステップ SQL を表示 返却 8行 · 0.9 s
売上の月次推移を折れ線グラフで見せて。今年と去年を重ねて
TARS

2025年と2026年の売上の月次推移を重ねて描きます。

売上の月次推移(2025年・2026年) ダッシュボードに追加
2026年2025年
インサイト
  • 2026年は 3月と 9月に前年を大きく上回りました
  • 7月だけ前年を下回っています。この月の内訳は続けて聞けます
思考プロセス 4ステップ SQL を表示 返却 18行 · 1.4 s

数値は架空のデータです。

回答には、参照したテーブルと実行した SQL、思考プロセスの要約が付きます。AI の回答は誤ることがあるため、根拠をその場で確かめられる形にしています。深掘り提案は回答のたびに3〜5件、切り口(要因分析・比較分析・トレンド分析・セグメント別・異常値・内訳)つきで出ます。グラフは「ダッシュボードに追加」でそのまま置けます。

資料を請求する

ダッシュボードも、言葉で作る

データセットの画面で AI に頼むと、KPI・グラフ・クロス集計・一覧表のパネルができます。設定画面を触らずに、見たい形を言葉で伝えるだけです。

今月の売上を KPI で。前年同月比を付けて、目標は 1.3億円
TARS

KPI パネルを作りました。比較は前年同月比と目標(1.3億円)の2件で、目標を上回ると良い、の色分けにしています。

  • 種別は AI が形から選びます。1つの数値なら KPI、2つの切り口の掛け合わせならクロス集計、推移や構成比ならグラフ。「表で」と言えばその指定を優先します
  • 必要なデータが無ければ、接続済みのテーブルから探して足します。候補が複数なら確認します
  • ダッシュボードに置くと、AI サマリーが前期比つきの要点を3〜5件書きます。押すと根拠のパネルへ移動します
  • 期間や比較(前の期間・前年、曜日揃え)は見る人がその場で切り替えられ、最後に見た状態を覚えています。部門別にコレクションとグループで整理し、会議では前後のダッシュボードへ順にめくれます

数値は架空のデータです。AI サマリーは置いたパネルを読んで書きます。ダッシュボードを見ながらの質問には、表示中の期間・比較・フィルタの条件で答えます。

毎週、Slack に届く

登録した質問を決まった時刻に実行し、Slack のチャンネルに投稿します。一言をチャンネルに出し、詳細はスレッドに展開します。

  • 毎日・毎週・隔週・毎月・月末から選び、時刻は15分刻み。質問文には「前日」「前月初」「前月末」のような日付を差し込めます
  • 投稿には並べ替えできる表と、棒・線・円の要約グラフが付きます。気になった点は、そのスレッドで @TARS に聞けます。誰が聞いても同じ会話として続きます
  • 実行履歴には毎回の一行要約と「要注意あり」の印が付きます。履歴から会話を開き、Web でも Slack でも続きを聞けます
  • 登録と編集は組織の管理者が行います

数値は架空のデータです。

経営層に渡す、2枚のダイジェスト

会話をそのまま HTML レポートにできます。ダイジェストは結論と数字を短く、A4 で2枚ほど。フルは目次つきで、A4 で10枚前後です。

  • ダイジェストは、一行の結論、数値カード、比較軸別の一覧、分かったこと、次の一手の順です。会話にない数字や示唆は足しません
  • 横のチャットで「この節を短く」「8月分だけに」と直せます
  • 社内はレポートの一覧で共有し、社外には HTML ファイルを渡します
  • グラフは今は載りません。グラフが示していた結論を、表と文章で書きます

数値は架空のデータです。

必要なデータ

データ条件
売上・受注・コストの元データ御社の DWH に入っていること。基幹システム、EC、広告のデータの取り込みは導入時にご相談ください。
指標の定義ナレッジに登録します。「売上は割引前」「CV は申込完了」のように数え方をそろえると、部門が違っても同じ定義で答えます。導入時の整備は初期費用に含まれます。
目標値質問のときに CSV や Excel を添付して、実績と突き合わせられます。KPI パネルには目標を固定値として置けます。
DWHBigQuery、Snowflake、Amazon Redshift、Amazon Athena のいずれか。1つの組織につき1つを接続します。

DWH がない場合は、データ基盤の構築から始める形をご案内しています。料金・導入の流れをご覧ください。

この使い方の事例

化粧品EC(定期購入) CRM・経営分析

化粧品 EC 企業

月次の業績レビュー「今月の業績を前年同月と比較して主なトピックを挙げて」を入口に、解約・休止の傾向、どの継続層が抜けたか、解約と休眠の切り分けまで、経営報告に要る因果を対話で辿っています。

導入事例を見る

よくある質問

経営層は SQL も BI も触りません。それでも使えますか?
Slack のチャンネルに定時で要約が届き、気になった点はそのスレッドで @TARS に聞けます。ダッシュボードも言葉で作れるので、設定画面を触る必要はありません。
レポートにグラフは入りますか?
Slack の投稿には棒・線・円の要約グラフが付きます。HTML レポートは今は表と文章です。
Excel の目標値と実績を突き合わせられますか?
質問のときに CSV や Excel を添付すると、DWH の実績と突き合わせて答えます。
統計的な分析もできますか?
はい。Python を使って、相関や分布、外れ値の確認などができます。実行したコードと結果は会話に残ります。

ほかの質問は FAQ にまとめています。

09 Get started

まずは、話を聞いてみませんか。

御社のデータ・ユースケースに合わせて、デモをご覧いただけます。機能・事例・セキュリティをまとめた資料もお送りします。

導入までの流れ

  1. ご相談使いたい場面と、つなぐデータを伺います
  2. 当社が接続を設定ナレッジとスキルも整えます
  3. 使い始めるフリートライアルで試してから本契約へ

DWH をお使いの場合、最短2週間、通常1ヶ月以内で使い始められます

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