データ分析・BI構築・大阪
データ分析 BI構築 大阪 — ダッシュボード代行
「売上の動きを毎月手作業で集計」「在庫データが分析されず勘で発注」「顧客データはあるが活用方法が分からない」 — これらの「データ眠り問題」を解決するのが BI ダッシュボード構築です。
スグレルは Looker Studio（無料）、Power BI（月額 ¥2,100/ユーザー〜）、Tableau（月額 ¥10,000〜）の中から御社環境に最適なツールを選定。既存データの整備からダッシュボード構築、運用代行まで対応。30 万円〜 の初期コストで、月次レポート工数を 80% 削減します。
こんな課題はありませんか？
- ▸「Excel で毎月手集計、月初の 2 日が潰れる」
- ▸「データはあるが、何を見たらよいか分からない」
- ▸「BI ツールを導入したが、社内で使いこなせる人がいない」
- ▸「経営会議用の KPI を毎回手作業で集計している」
- ▸「需要予測・売上予測したいが、Excel 分析の精度に限界」
スグレルが選ばれる 3 つの理由
1. ツール選定から相談可能（中立的な助言）
特定ベンダーの代理店ではないため、Looker Studio（無料）/ Power BI / Tableau の中で御社環境に本当に最適なものを率直に提案します。Google 環境なら Looker Studio で十分、Microsoft 環境なら Power BI、データ量大規模なら Tableau というように。
2. ダッシュボード構築 → 改善継続の一貫対応
「ダッシュボードを作って納品して終わり」では使われないまま死蔵されます。スグレルは月次レビューで「使われている指標」「使われていない指標」を分析し、継続改善。役立つツールに育てます。月額運用代行プラン（5〜20 万円/月）あり。
3. AI 予測（需要予測・異常検知）まで対応
単純なダッシュボードだけでなく、過去データから「来月の需要予測」「異常な動きの検知」「顧客セグメンテーション」など AI 活用の高度分析まで一気通貫で対応。在庫廃棄ロス削減、欠品防止、顧客離脱予測などに直結します。
構築できるダッシュボード例
売上ダッシュボード（日次/月次/年次）
商品別・店舗別・時間帯別の売上を可視化。前年比、目標達成率、トレンドラインを自動更新。経営会議用 KPI レポートを毎月自動配信。
顧客分析（LTV / 離脱率 / RFM）
顧客一人当たりの生涯価値（LTV）、離脱予測、Recency-Frequency-Monetary 分析。優良顧客の特徴抽出、離脱予兆検知で再来店促進策に活用。
在庫分析（回転率 / 適正在庫 / 廃棄ロス）
商品別の在庫回転率、適正在庫水準の自動算出、廃棄ロス・機会損失の可視化。発注の精度を上げ、キャッシュフローを改善します。
AI 予測（需要予測 / 異常検知）
過去 1〜3 年のデータから機械学習モデルで需要を予測。Prophet・XGBoost・時系列モデルを業種に合わせて選定。異常検知で売上急減・在庫異常を即時アラート。
料金プラン
| プラン | 価格帯 | 期間 | 含まれる内容 |
|---|---|---|---|
| Light テンプレート | 30〜50 万円 | 2 週間 | 1 ダッシュボード・主要 KPI 10 種類程度 |
| スタンダード | 80〜200 万円 | 4〜8 週間 | 複数ダッシュボード・データ整備・複雑な集計ロジック |
| AI 予測込み | 200 万円〜 | 8〜16 週間 | 需要予測・異常検知・顧客セグメント等 AI モデル組込 |
運用代行プラン：5〜20 万円/月。Power BI / Tableau のライセンス費は別途実費。
構築の流れ
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01
KPI ヒアリング・ツール選定
「何を見たいか」「誰が見るか」「どれくらいの頻度で更新するか」を整理。御社の既存環境（Google / Microsoft / その他）に合わせて Looker Studio / Power BI / Tableau から最適なツールをご提案。
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02
データ整備・クレンジング
DB・CSV・SaaS API などのデータソースを接続し、欠損値・表記ゆれ・データ型を整理。プロジェクト工数の 50〜70% はここに費やします（が、ここを甘くすると後でダッシュボードが信用できなくなります）。
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03
ダッシュボード構築・調整
必要な KPI、グラフ種類、フィルタ機能、ドリルダウンを実装。週次のレビューで「使いやすさ」を磨きます。
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04
公開・運用 / 内製化サポート
関係者へ操作レクチャー、自動更新設定、月次レビューの仕組みを構築。運用代行 or 社内人材育成、ハイブリッドの 3 つから運用パターンをお選びいただけます。
業種別の活用シーン
大阪・関西圏で実際にご相談いただく代表ユースケースです。
- 卸売・小売：売上 / 在庫 / 商品分析、店舗別比較、商品別 ABC 分析
- 製造業：製造実績 / 品質 / 不良率、ライン別生産性、設備稼働率
- サービス業：予約 / 来店 / リピート率、顧客 LTV、エリア別分析
- EC・通販：コンバージョン / カート放棄 / リピート率、広告 ROAS
- BtoB SaaS：MRR / 解約率 / Activation 率、ファネル分析
よくあるご質問
データはどこから取り込めますか？
PostgreSQL / MySQL / SQL Server などの DB、CSV / Excel ファイル、Salesforce / HubSpot / kintone などの SaaS API、Google Analytics / Search Console、Shopify / Amazon / 楽天など EC モール、給与計算ソフト、会計ソフト など、ほぼすべての主要データソースに対応します。
Looker Studio と Power BI、どちらを選べばよいですか？
Google 環境（Workspace、Analytics、Sheets）を使っているなら無料の Looker Studio が最適。Microsoft 環境（365、Teams、Azure）なら Power BI（月額 ¥2,100/ユーザー）。データ量が膨大で複雑な分析が必要なら Tableau（月額 ¥10,000/ユーザー）。御社の既存環境に合わせて率直にご提案します。
ツールを選んだ後、運用は誰がやりますか？
選択肢は 3 つです：①社内人材の育成（レクチャー 5〜15 万円）、②運用代行（月額 5〜20 万円/月）、③ハイブリッド（重要 KPI のみ代行、その他は社内）。御社の体制と予算に合わせてご提案します。
AI 予測（需要予測・異常検知）の精度はどれくらい？
需要予測は過去 1〜3 年分のデータがあれば、業種・商材によりますが MAPE（平均絶対パーセント誤差）10〜20% を目標としています。異常検知は閾値ベースから機械学習ベースまで複数手法を組み合わせ、誤検知を最小化する設計をします。PoC で精度確認してから本格運用に進めます。
既存の Excel レポートをそのまま BI に移行できますか？
はい、Excel の計算式・ピボットテーブル・グラフを BI ツール上に再現します。さらに「Excel では時間がかかっていた」「人が毎月手作業していた」処理を自動化することで、月次レポート作成工数を 80% 以上削減した事例があります。
データ加工（クレンジング）は工数がかかると聞きました
その通りです。BI 構築プロジェクトの工数の 50〜70% はデータ整備が占めます。スグレルはここを甘く見積もりません。初期データ調査で「クレンジングに何時間かかるか」を明示してから着手します。「動くダッシュボードを作って終わり、データが汚くて使い物にならない」を避けます。
データ分析・BI構築のご相談、まずは無料で。
「どの BI ツールを選ぶべきか」「自社データで何が見えるか」分からない段階のご相談も歓迎です。初回ご相談・お見積もり無料、通常 24 時間以内に折り返します。