数年分のデータはあるのに、判断は感覚頼み。
数字はあるのに、意思決定は経験と勘に頼りがち。施策の良し悪しを、数字で説明しづらい状態。
数年分のデータがスプレッドシートに眠ったまま。見返す時間も、読み解くための型もない。
売上の多くを広告経由が占める一方で、計測の信頼性に不安があり、投資判断が難しい。
集計・分析に時間を取られ、本来注力すべきデザイン・商品企画の時間が削られている。
これまで通りスプレッドシートに数字を入れるだけ。人の運用を変えるのではなく、AIの側を御社の仕事に合わせます。
追うべきKPI、異常と見なす基準、数字の読み方を言語化し、スキルに内蔵。誰が呼んでも同じ品質で動きます。
合言葉ひとつで最新データを自動で読み込み、ダッシュボードと「気づき」まで出力。探して・貼っての手間はゼロに。
「経営管理」の一言で起動（実データで稼働）
決算書から、銀行の目で診断
運用データを起点に（最優先で構築中）
運用は変えず、判断基準ごとスキルに写し取る —
まだ本格運用の前、現状分析の段階で。
本来は動くはずの指標が張り付いたまま。入力・計測のミスの疑いを検知しました。
計測が止まっていた疑いを発見。「効いていない」ではなく「測れていなかった」を切り分けます。
広告費1円あたりの売上が改善を続けたのち、直近で反転（およそ 4.0倍 → 4.8倍 → 3.7倍）。採算ライン自体は割っていないものの、効率は落ちていました。AIがこの低下を検知し、上の「計測が止まっていた期間」がその一因だと結びつけて指摘します。
データ同士を突き合わせて、人では気づきにくいズレを指摘しました。
一面的な数字での誤判断を防ぐため、単月と累計の両面を同時に提示します。
データの異常と、経営への示唆まで。AIが自動で言葉にして、次に見るべき場所を指し示します。集めて満足ではなく、打ち手につながる状態へ。
いまは広告分析の仕組み化を最優先で進行中。