スモールスタートから始める Microsoft Fabric

AI学習に最適なメタデータ付外部データを提供 。気象や人口統計と自社データを掛け合わせ 、売上予測や商圏分析、客観的な要因分析を実現します 。

AI・分析への即時利用: AIの学習やBIツールでの分析に最適な形式でデータが提供されます 。

事業インパクトの特定: 自社データと外部データの相関分析により、業績に影響を与える真の要因を可視化します 。

高精度な予測と分析: 気象や人口統計を用いた需要予測、商圏分析、同業他社の財務比較などが可能になります 。

経営判断の迅速化: 外部環境の変化をデータで捉えることで、少し先の未来を予測した意思決定を支援します 。

スムーズな社内展開: 連携データをBIツールでダッシュボード化し、全社で共有・活用できる体制を構築できます 。

お問い合わせ先:
ジール株式会社
電子メール: zeal_ms_team@zdh.co.jp
電話番号: 03-5422-8477

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受注状況や製品別・顧客別の営業実績が複数のシステムに分散しており、全体像を把握するまでに時間がかかっている企業は少なくありません。その結果、状況把握が遅れ、タイムリーな営業判断が難しくなることがあります。

各システムのデータを整理・統合し、受注動向や売上実績をダッシュボードで分かりやすく可視化することで、営業状況を即座に把握できるようになります。

売上の変化や注力すべき顧客・製品を迅速に見極め、商談の優先順位付けや次のアクションをスピーディに判断できます。現在のデータ環境でどこまで可視化できるかを確認したいという相談も可能です。

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アバナード株式会社

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SAPの売上・在庫・購買情報をPower BIで統合。実績や受払を可視化し、在庫最適化や精度の高い販売戦略の立案など、迅速な意思決定を支援します。

売上実績： 収益性の高い「売れ筋」の特定と、予算達成への進捗管理

受注実績： 受注残（バックオーダー）に基づく、翌月以降の売上予測

在庫レポート： 資金を圧迫する「滞留在庫」の特定と、欠品リスクの回避

在庫受払レポート： 入出庫プロセスの停滞（ボトルネック）と棚卸精度の把握

購買実績： サプライヤー間の価格差の是正と、調達コストの削減余地の特定

が可視化可能なインスタントソリューションです。

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製品の価格見積もりにあたり、原価や仕入れ価格、市況データを複数のシステムから都度確認・集計する作業が発生し、担当者の負担や対応の遅れにつながっているケースがあります。

関連データをまとめて管理し、必要な情報を対話形式で素早く確認できるようにすることで、最新の価格根拠を短時間で把握できます。

見積作成にかかる時間を大幅に短縮し、顧客への迅速な回答と商談スピードの向上を実現します。既存の業務フローと併用できるかなど、具体的な相談も可能です。

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社内向けにAIチャットを導入しているものの、「どの部門で」「どのように」活用されているのかを十分に把握できず、投資対効果の評価や利活用促進につながっていないケースがあります。

AIチャットの利用状況を部門別・用途別に整理し、利用傾向を可視化することで、活用が進んでいる領域と改善が必要な領域を客観的に把握できます。

その結果、研修内容や展開施策を見直し、AI活用の定着と効果最大化に向けた具体的な改善アクションにつなげることが可能です。自社の利用状況をもとにした分析イメージを確認することもできます。

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Fabric上で図表等の非構造化データをAI最適化 。社内知識のRAG回答精度を向上させ、Copilotの業務利用を強力に支援します 。

・非構造化データの活用: 今までAIが読み取れなかったフロー図や複雑な表を、Azure AIサービスを組み合わせて解析可能な形式（Markdown等）に変換します 。

・回答精度の向上: 質の低いデータ（Garbage In）を排除し、AIにとって最適なデータに整えることで、ユーザーへ価値の高いアウトプットを提供します 。

・一元管理: Microsoft FabricのOneLakeを利用することで、データの加工プロセスからセキュリティ・ガバナンスまでを一括で管理できます 。

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金融業が保有する顧客属性、取引履歴、返済状況、行動データ、外部指標などを統合し、顧客ごとのリスクや行動変化を可視化できます。不正の兆候や解約リスクを早期に把握し、リスク管理や顧客維持の強化に活用可能です。

不正検知では、異常な取引パターンを迅速に検出し、被害の最小化に寄与します。解約予測では、顧客の変化を事前に捉え、適切なタイミングでのアプローチを支援します。

リスク管理と顧客維持の両面から、データ活用の高度化が進められる領域です。

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株式会社システムサポート
電話番号: 03-3342-9620

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工場や設備ごとに電力や水の使用データが分かれて管理されていると、エネルギー全体の利用状況を把握するまでに時間がかかり、適切な対策判断が難しくなります。

設備別のエネルギー使用データを集約し、気象情報などとあわせて可視化することで、エネルギー利用の実態をタイムリーに把握できます。

消費量が増加する要因を分析することで、省エネ対策の優先順位付けや実施判断を迅速化し、環境対応とコスト削減を同時に推進できます。まずは一部設備からの分析が可能か確認することもできます。

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売上実績や来店客数、時間帯別の販売傾向、在庫状況、人員配置、発注状況など、小売業における日々の店舗運営に必要なデータを統合データ基盤で一元化し、店舗の状況をリアルタイムに把握できる環境を整備できます。

さらに生成AIを活用することで、売上変動の要因分析や人員配置の最適化、売り場改善の示唆を自然言語で迅速に把握可能です。経験や勘に依存していた意思決定をデータドリブンに変革し、売上向上と業務効率化の両立に貢献します。

店舗運営の高度化やデータ活用の推進に向けた取り組みとして、多くの企業で成果を上げている領域です。

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株式会社システムサポート
電話番号: 03-3342-9620

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多くの製造現場では、設備や製造ラインごとに不良データが分散しており、品質異常の傾向を迅速に把握できないという課題があります。異常の兆候に気づくまでに時間がかかり、原因特定や対策が後手に回ってしまうケースも少なくありません。

工場や設備に関する情報を一元的に整理し、不良の発生状況をリアルタイムで可視化することで、品質の変化を早期に把握できます。さらに、気になるポイントを対話的に分析することで、不良の傾向や原因を迅速に確認できるようになります。

検査や分析にかかる工数を抑えながら早期対応を実現し、品質改善のスピード向上と不良品流出の防止につなげます。自社の製造工程データを用いた場合に、どのように見えるかを具体的に確認することも可能です。

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アバナード株式会社

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製造業で収集されている設備センサや稼働ログ、保守履歴などのデータを統合し、設備の稼働状況や異常傾向を可視化できます。AIを活用して故障の予兆を検知し、停止リスクを事前に把握することが可能です。

これにより、事後対応中心の保守から予防保全へのシフトが進み、突発的な設備停止や生産ロスの削減に寄与します。設備稼働率の向上と安定した生産体制の構築を支援できます。

スマートファクトリー化や設備保全の高度化に向けた取り組みとして、導入価値が高い領域です。

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