データファブリック

「会話型分析を試したい」を叶える、PoC支援!

danect⁺ Looker
PoCサービス~会話型分析~

お客様の実データを用いたLookerの会話型分析における、PoC環境構築からエージェント開発、さらには利用者トレーニングまでを、5週間の伴走型で支援いたします。

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解決可能な課題

BIツールで会話型分析を試したい!けれど・・・

  • ダミーデータではなく、自社のリアルなデータでAIの精度や実用性を試したい
  • 社内のリソースやノウハウが不足しているため、自社だけで行うのが難しい
  • PoC(概念実証)を実施しても、本番環境への移行に余計なコストや手間がかかりそう

本サービスでご提供できるもの

「会話型分析をまずは試したい」という一歩を、確かな成果へ導く伴走型PoC支援。
検証に必要な環境構築から、高度なエージェント開発、現場への利用者トレーニングまで、わずか5週間のパッケージでトータルにサポートします。

本番データを利用し、実運用イメージを明確に

ダミーデータではなく、お客様がご利用中のデータベースに直接接続して検証するため、現場での「実運用イメージ」を直接ご確認いただけます。

 

初期設定からエージェント開発まで、短期間で伴走

データベースの接続設定から、LookML開発、会話分析エージェントの開発、そして利用者向けトレーニングまでを5週間一気通貫してご提供します。

そのまま本番へ引き継げる、無駄のない検証環境

PoCで払い出した検証用インスタンスは、本番プロジェクトへそのまま移行可能です。検証から実装への移行工数を削減し、投資回収までの期間を大幅に圧縮できます。

サービスの流れ

環境構築・初期設定

検証用インスタンスの払い出し、対象データベースへの直接接続設定を行います。

LookML / エージェント開発

対象データ(View定義2つ、50項目程度)のLookML開発と、会話型分析エージェントを構築します。

検証・チューニング

実データを用いて想定通りの回答が出るか検証し、精度向上のためのチューニングを実施します。

お客様確認・トレーニング・結果報告

お客様にてダッシュボードやAIの精度をチェックいただき、現場で活用するための利用者トレーニング(1.5~2時間×1回)を行います。環境構築から検証・チューニングを踏まえた結果を報告し、検証結果および本番業務への組み込みについてご評価いただきます。

本サービスで使用する製品

お客様にご用意いただくもの

活用したいデータを格納したデータベース(BigQuery、Snowflake、Redshiftなど)をご準備ください。

サービスの価格と期間

価格

150万円~(※期間・内容により要相談)

サービス期間

5週間

よくある質問

Question Answer
サービス費用にLookerのライセンス費用は含まれていますか? いいえ、含まれておりません。ただし、PoC期間中はLookerの無償ライセンスをご提供いたします。本サービスのご利用にはライセンス費用が発生することはございません。
Lookerを導入していなければ、本サービスは受けられませんか? これからLookerを導入したいという方にもご利用可能なサービスです。お気軽にご相談下さい。
サービスメニューの内容は変更できますか? 変更可能です。ご希望の期間、内容、ご予算等をお気軽にご相談ください。
PoC支援やトレーニングはオンラインでの実施ですか? オンラインを前提としておりますが、対面での実施をご希望の場合はお気軽にご相談ください。

なぜ今、BIに「会話」が求められるのか

「究極のタイパ」と「属人化の解消」の同時に実現することができます。

従来の課題 会話型分析を導入することで得られる効果
  • 専門部署への依頼集中によるタイムラグ

依頼が集中してしまうため、現場が「今すぐ知りたい」と思ってから、実際にインサイト(分析結果)を手にするまでに数日のタイムラグが発生してしまう。

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  • 分析スピード10倍!「自分で動ける現場」へ

SQLが不要で、専門部署へ依頼することなく、現場担当者が自然言語(チャット形式)で欲しいデータをその場で抽出。店舗やラインの状況を即座に把握できるようになり、意思決定のリードタイムを劇的が短縮を実現。

  • 各自の独自集計による用語定義のズレ

各自がバラバラにデータを作成するため、同じ「売上」や「顧客数」という言葉を使っていても、ふたを開けると数値の定義がバラバラ。結果として、会議での合意形成に余計な時間がかかってしまう。

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  • 「誰が聞いても同じ正しい答え」が出るガバナンス

全社共通のデータ定義(LookML)を自動で参照するため、生成AI特有のハルシネーション(誤情報)を徹底的に抑制。誰がどんな聞き方をしても、常に「同一の正しい数値」が返る信頼性の高い環境を実現します。

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