SOLUTION｜生成AIデータ基盤

Data Bloom

データ資産を活用した意思決定を、AIと共に。

散在する社内データと業務の型を一つに載せ、AIが横断して読み・考え・成果物まで作れる土台をつくります。

  • 上場企業への導入実績

  • 年間数千万円以上の費用対効果を計測

  • 新規顧客の獲得など成長戦略への活用実績

※ 導入企業での実績です。効果は導入先の業務やデータによって異なります。

Data Bloom の画面イメージ。店舗別の月次KPIのダッシュボードと、AIアシスタントが前年比の要因をまとめて経営会議資料を作成する様子
データ取得〜資料作成（1件）
45分 → 10分実績

データ活用基盤の導入事例

3年間の費用対効果
250%試算

同事例の3年間の投資回収率

提案書をデータから自動生成
20ページ実績

統合基盤の70指標を照会

STORY

こんなこと、ありませんか？

社内にデータはある。でも、結局いちばん頼りになるのは、長く働いているあの人の記憶。

  • 社員A勤続15年の営業
  • 社員B後任の営業

いま、起きていること

  1. 社員B：X社の前回の条件って、どうして決まったんでしたっけ？

    社員A：ああ、あれはね、先方の部長が…

    BEFORE 01

    データを探すより、社員Aに聞いたほうが早い

    顧客の情報は、CRMにも共有フォルダにもある。でも、どこに何があるのか分からない。過去の値引きの理由も、先方のキーパーソンも、結局は社員Aが覚えている。

  2. 引き継ぎ資料

    • 顧客名・担当者名（書けた）
    • 契約の条件（書けた）
    • その条件にした理由（書けなかった）

    社員A：細かいところは、会ったときに聞いてみて。

    BEFORE 02

    社員Aの異動が決まった

    引き継ぎ資料は作った。でも書けたのは、顧客名と担当者名、契約の条件まで。なぜその条件にしたのか、誰に何を話せば話が進むのか。判断の理由は、資料には残らなかった。

  3. お客様：前の担当の方には、お話ししたんですが…

    関係づくりは、また最初から

    BEFORE 03

    顧客との関係づくりが、ふりだしに戻る

    後任の社員Bは、打ち合わせで過去の経緯を答えられない。先方は同じ説明を繰り返すことになり、社内の判断も「社員Aならどうしたか」が分からず止まってしまう。

その知見は、社員Aがいるうちに、組織の資産にできます。

Data Bloom なら

  1. Data Bloom：X社に関する記録を、時系列でまとめました。

    AFTER 01

    顧客の記録を、一箇所に集める

    CRM・SFAの商談記録、議事録、提案書。散らばっていた情報を基盤に集約し、議事録はテキスト化して、AIが横断して読める状態にします。

  2. 社員A：値引きを判断するときは、まず先方の予算の時期を見るんです。

    AFTER 02

    社員Aの判断の型を、スキルとして残す

    顧客ごとの進め方や、条件を決めるときの判断基準を、社員Aと一緒に言葉にして「スキル」として基盤に蓄積します。異動が決まってからではなく、日々の業務と定例の中で。

  3. 社員B：X社とのこれまでの経緯と、前回の条件の理由を教えて。

    Data Bloom：初回提案からの経緯と、社員Aが残した判断の基準をまとめました。

    AFTER 03

    後任は、経緯をつかんでから会える

    社員Bは打ち合わせの前に、AIに経緯を聞きます。過去の商談の記録と、社員Aが残した判断の基準をもとに照会した要点が返ってくる。経緯を踏まえたうえで、打ち合わせを始められます。

「あの人に聞く」から、「組織で答えられる」へ。

※ 登場人物と場面は、よくあるお困りごとをもとにした架空のストーリーです。

TRY IT

チャットで指示するだけで、資料ができる

実際に質問してみてください。AIエージェントがデータを集めて、グラフと考察をつくります。

Data Bloom（デモ）

こんにちは。Data Bloom の AI エージェント（デモ）です。下の質問を選ぶか、知りたいことを入力してください。

質問の例

※ デモです。生成AIは使わず、用意した回答を表示しています。データはすべて架空のサンプルです。

ARCHITECTURE

アーキテクチャ

散在するデータ・ナレッジ・AIを一つにつなぐ。その中心にあるのが Data Bloom です。

インプット

  • kintone等
  • CRM・SFA
  • GA4 / BigQuery
  • 会計・ERP
  • ファイル・文書

Data Bloom

生成AIデータ基盤

データ統合

集めて、整える

社内データ＋文書

データナレッジ

指標の定義と集計結果

業務ナレッジ（スキル）

業務の手順・判断基準

AIエージェント

分析・生成・実行

アウトプット

営業・提携
提案書／商談準備
経営企画
KPI分析／事業戦略
マーケティング
集客分析／施策検証
顧客対応
問い合わせ回答案
管理部門
規程照会／報告資料
ガバナンス
権限管理 ／ 利用ログ・監査 ／ 用途別のモデル使い分け ／ 確認者・承認フロー
インフラ
Azure / Google Cloud ほか
集めて、整える
顧客・売上・営業活動・会員データを一箇所に集め、指標（KPI）を定義。議事録・規程はテキスト化して参照可能に。
データナレッジ
指標の定義と集計結果。参照できない指標やデータ品質の警告も明示
業務ナレッジ（スキル）
業務の手順・判断基準・出力形式を型として蓄積。担当が変わっても同じ品質で成果物が出る

PROBLEM

データはあるのに、判断に使えていない

多くの企業は、すでにたくさんのデータを蓄えています。それでも、分析や施策に活かしきれていません。分かれ目は、業務の設計と、AIが読めるデータの有無にあります。

  • 01

    数字の定義が、部署ごとに違う

    同じ「成約率」でも、部署によって集計の仕方が違う。会議の時間が、どの数字が正しいかの確認で終わってしまう。

    Data Bloom でできること

    指標の定義と集計結果を「データナレッジ」として基盤に持ち、部署が違っても同じ定義を参照できるようにします。

  • 02

    分析の手順が、Excelとメモにしか残っていない

    どの指標をどう読み、どうまとめるか。その手順がExcelの数式と個人のメモに散らばり、担当が変わると同じ品質の分析ができない。

    Data Bloom でできること

    業務の手順・判断基準・出力形式を「スキル」として基盤に蓄積し、組織の資産にします。

  • 03

    データを集めるだけで、時間が過ぎていく

    複数のシステムからデータを集め、Excelで整えるだけで一日が終わる。肝心の判断に時間を使えない。

    Data Bloom でできること

    ツールに散在するデータを一箇所に集め、AIが直接照会できる形にします。

  • 04

    AIに任せてよい範囲が、決められない

    情報管理のルールが追いつかず、試験導入のまま使える範囲が広がらない。誰が何を確認すればよいのかも決まっていない。

    Data Bloom でできること

    任せる範囲・確認者・利用ルールを先に設計し、権限管理と利用ログ・監査を備えて、安心して使える状態をつくります。

Data Bloom は、散在するデータと業務の型を一つの基盤に載せ、データ資産を活用した意思決定を、AIと共に進められる状態をつくります。

BEFORE / AFTER

こんなお困りごとが、こう解決されます

データを使う場面で、社内でよく聞く悩みです。Data Bloom なら、こう変わります。

  1. お困りごと 01

    営業担当

    お困りごと：明日の商談までに提案書を作りたいのに、売上や営業活動のデータをそろえて資料にするだけで一日が終わりそうです。

    Data Bloom での解決：顧客・売上・営業活動のデータを基盤から引き出し、提案書の下書きまでAIが作ります。データから20ページの提案書を自動生成した実績があります。

  2. お困りごと 02

    経営企画

    お困りごと：経営会議のたびにKPIを集計しているのですが、部署ごとに数字の定義が違っていて、どれが正しいのかで揉めます。

    Data Bloom での解決：指標の定義と集計結果をデータナレッジとして基盤に持つので、部署が違っても同じ定義を参照できます。参照できない指標やデータ品質の警告も明示します。

  3. お困りごと 03

    マーケティング担当

    お困りごと：施策を打ったあとに効果を確かめたいのですが、GA4や広告、会員のデータがバラバラで比べられません。

    Data Bloom での解決：GA4 / BigQueryや会員データを基盤で一つにつなぎ、施策の前後比較をAIがグラフにして示します。

  4. お困りごと 04

    情報システム部門

    お困りごと：社内のデータをAIに渡して大丈夫なのでしょうか。誰が何を見られるのか、管理できないと許可できません。

    Data Bloom での解決：権限管理と利用ログ・監査、確認者・承認フローを先に設計します。任せる範囲と確認者を決めてから使い始めるので、安心して運用できます。

導入事例での効果：データ活用基盤システムの開発（終活プラットフォーム・従業員数百名規模）

1件あたりの資料作成時間

約45分約10分

約78%の時間短縮

FEATURES

AIの使い方

一つの基盤の上で、部門ごとに必要な使い方ができます。

  • 01

    データQ&A

    「先月の新規会員数は？」のように話し言葉で聞くと、AIが社内データや規程を照会して答えます。指標の定義に沿って集計するため、聞く人によって数字が変わりません。

    主な利用部門

    顧客対応管理部門

  • 02

    分析・可視化

    指標（KPI）の推移や施策の前後比較を、AIがグラフにして示します。集客の分析や施策の効果検証を、データを待たずに進められます。

    主な利用部門

    経営企画マーケティング

  • 03

    資料の自動生成

    データを集めて、提案書や報告資料をPowerPoint・Word・Excel形式で作成します。データから20ページの提案書を自動生成した実績があります。

    主な利用部門

    営業・提携管理部門

  • 04

    戦略立案の壁打ち

    データを根拠に、事業戦略や施策のアイデアをAIと議論できます。経営層だけでなく、現場の誰もがデータをもとに考えられます。

    主な利用部門

    経営企画

  • 05

    業務アプリ連携

    kintoneなど既存の業務アプリとつなぎ、商談準備や問い合わせ対応など、日々の業務の流れの中でAIを使えます。

    主な利用部門

    営業・提携顧客対応

STEPS

導入の進め方

基盤は「作る費用」より「回す体制」。運用・定例まで伴走します。

  1. STEP 1

    活用の土台

    データ統合基盤の接続と日常業務の自動化

  2. STEP 2

    事業展開

    データで戦略を決める習慣へ

  3. STEP 3

    顧客体験

    顧客がAIと対話して選べる

OUR STORY

Data Bloom に込めた思い

データは、使われてはじめて価値になる。眠っているデータを企業の成長に咲かせ、日本企業の成長を後押ししたい。

  1. 01

    原点―因果推論AIの研究から

    少ないデータからでも「何が何に効いているか」を見つけ出すAIモデルを開発していました。ただ、この手法は計算量が膨大で、本格的に花開くのは量子コンピュータや半導体の処理速度がさらに進化してからだと考えています。

  2. 02

    課題―データは揃っているのに、使われていない

    多くの日本企業は、すでにたくさんのデータをきちんと蓄えています。それなのに、分析や施策に活かしきれていない。一方、中国をはじめとする海外では、データとAIを使って動くスピードで急速に差が開いています。

  3. 03

    だから―Data Bloom

    データを使って何かを行うことこそ、ビジネスでいちばん大事なことだと考えています。企業がデータを活用し、分析し、施策を実行しやすい環境をつくる。その積み重ねが企業の成長になり、日本企業全体の成長につながる。この思いから、Data Bloom を始めました。

Bloom ＝ 花開く

データが企業の成長に咲く、という意味を込めました。

「データを使って動ける会社」を一社でも増やし、日本企業の成長を支えたい。

代表取締役神林 貴之

AI開発歴7年。理研AIP×富士通の共同研究で、少ないデータから因果関係を推定するAIモデルを開発（国際会議 CLeaR 2022 採択）。

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Four you は、エンタープライズ企業のDX / AIコンサルティングからシステム開発までを一貫して支援しています。

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