多くの企業がデータ活用の壁に直面しています。
PROBLEM 01
POS・CRM・Webアクセスログ・調査データが別々のシステムに散在。統合的な顧客理解ができていない。
PROBLEM 02
担当者の作業時間の45〜80%がデータの加工・整形に費やされ、本来の分析業務に集中できない。
— Gartner調べ
PROBLEM 03
データ裏付けのない意思決定がROIを下げている。感覚ベースの施策立案から脱却できない。
リーン・ニシカタが開発・運用するAI分析基盤に、アスマークのデータ統合力を掛け合わせます。
プロダクト開発 & コンサルティング
株式会社リーン・ニシカタ
「現場における意思決定者の参謀役」として15社以上の分析支援実績を持つデータアナリストカンパニー。その現場知見を凝縮したAI分析基盤「DataSci AI Platform」を自社開発。KPI設計・分析基盤構築・グロースハック支援のノウハウをプロダクトに実装し、コンサルティングと共に提供します。
データ統合 & 販売パートナー
株式会社アスマーク
年間6,000件超の市場調査実績を持つリサーチカンパニー。顧客データの収集・統合・セグメンテーションを担い、「勘に頼らない、データ裏付けのある顧客理解」を実現。DataClearPassのデータ統合基盤として連携します。
収集から予測まで、エンドツーエンドでカバー。
Value 01 — Asmarq データ統合
アスマークの調査・データ統合ノウハウを活かし、散在するデータソースをBigQueryに自動収集・統合します。
Value 02 — Lean Nishikata プロダクト
チャットで自然言語分析。定期レポートの自動生成、Slack・メール通知で分析業務を効率化します。
Value 03 — Lean Nishikata コンサル知見
リーン・ニシカタが15社以上のコンサル現場で培った「参謀役」の知見をAIに実装。異常検知・仮説生成・セグメント変動をAIが先読みし、待つ分析から攻めの分析へ。
データ収集
POS・CRM・Web
調査データを接続
BigQuery統合
自動ETLで
データウェアハウス構築
AI分析
自然言語で
データを対話的に分析
予測・提案
AIが予測し
次の施策を提案
アクション
Slack・メール通知
レポート自動配信
分析の現場を変えるために設計された、実践的なAI機能群。
Core Feature
日本語で「先月の売上トップ10を可視化して」と話しかけるだけ。AIがPythonコードを自動生成・実行し、グラフやテーブルをリアルタイムでストリーミング表示します。
import pandas as pd
from google.cloud import bigquery
client = bigquery.Client()
query = """
SELECT segment, DATE_TRUNC(order_date, MONTH) as month,
SUM(revenue) as revenue, COUNT(DISTINCT customer_id) as customers
FROM `project.dataset.orders`
WHERE order_date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 6 MONTH)
GROUP BY segment, month ORDER BY month
"""
df = client.query(query).to_dataframe()Data Catalog
接続されたBigQueryテーブルのスキーマ・カラム情報・サンプルデータを一覧。AIがカラムの意味を自動推定し、セマンティックタグ付け。
Automation
テンプレートとスケジュールを設定するだけ。AIが定期的にデータ分析を実行し、PDF・PPTX・CSVレポートを自動生成。Slack・メールに配信。
Proactive AI
AIが定期的にデータを巡回し、KPI変動・異常値・トレンド変化を自動検出。人間が気づく前に、アラートとインサイトを提案します。
Architecture
マイクロサービス構成で、各レイヤーが独立してスケール。マルチテナント分離、gVisorサンドボックス、AWS/GCPハイブリッド構成。オンプレミス環境への構築にも対応しており、お客様のセキュリティポリシーやデータガバナンス要件に合わせた柔軟なデプロイが可能です。
Security
gVisorコンテナサンドボックス、読み取り専用ファイルシステム、テナント単位の完全分離。
Connectors
Google Drive、Kintone、BigQuery、CSVなど多様なデータソースに対応。自動ETLでデータ基盤を迅速に構築。
Output
AIが生成したグラフ・テーブル・レポートをインラインプレビュー。S3に自動保存され、URLで共有可能。
Memory
過去の分析結果やコンテキストを1536次元ベクトルで記憶。類似の質問には過去の知見を活用して、より精度の高い分析を実現。
Multi-Tenant
データベース・実行環境・ストレージすべてテナント単位で完全分離。1つの基盤で複数顧客を安全に運用可能。
AIチャットとThinking Loopが、データの先にある「次の一手」を導き出します。
AIチャットで離反リスク分析を依頼、またはThinking Loopが解約兆候を自動検知。先手のリテンション施策につなげます。
AIチャットでLTV算出を依頼するだけ。BigQueryの購買データからコホート分析・LTVシミュレーションをその場で実行します。
Sankey可視化レシピが月次のセグメント遷移を自動生成。Thinking Loopが変動を検知し、次の施策を提案します。
リーン・ニシカタのプロダクト力 × アスマークのデータ統合力
調査実績 / 年
アスマーク実績
分析工数削減
想定効果
レポート自動化
想定効果
対応顧客数
想定効果
| 比較項目 | 従来のBIダッシュボード | DataClearPass AI |
|---|---|---|
| 分析方法 | SQLやダッシュボード操作が必要 | 自然言語で対話的に分析 |
| レポート作成 | 手動で定期的に作成・配布 | 自動生成＋Slack/メール配信 |
| 異常検知 | 閾値設定のみ、発見は人力 | AIが自動検知し即時アラート |
| 予測分析 | 非対応（別途ML基盤が必要） | AIチャットで即実行 + Thinking Loopで自動検知 |
| 施策提案 | 非対応（分析者の解釈に依存） | AIが仮説生成・次のアクションを提示 |
| 導入期間 | 3〜6ヶ月以上 | 最短4週間でPoC開始 |
Phase 1 — 4〜6週間
専門コンサルタントが御社の課題をヒアリングし、分析テーマを設計。実データをAI分析基盤に接続し、効果を検証します。プラットフォーム利用環境もこの段階で提供開始。
Phase 2 — 8〜12週間
御社専用のAI分析基盤を本番環境に構築（クラウド or オンプレミス）。KPI設計・定期レポート・アラートルールをコンサルタントと共に設計し、運用体制を確立します。
Phase 3 — 継続運用
プラットフォームの継続利用に加え、分析コンサルタントが伴走。定期レポート・AI提案の本格稼働、KPI改善サイクルの定着を支援します。
御社の実データを使い、AIデータ分析の効果を4週間で検証します。
最短4週間で効果を実感 ・ 初期費用のご相談可