AIデータ分析・レポート作成
レポート作成に追われる毎月を、終わらせる。
「経営に出せる数字」が、すぐ出る仕組みへ。
売上・広告・サイトアクセスのデータ集計から、レポート作成までをAIで自動化。いつでも見られる経営ダッシュボードと、打ち手までまとめる分析レポートで「報告のための手作業」をなくします。
売り込みはいたしません。「どのデータから手を付けるべきか」の整理からで構いません。
データ分析・レポート業務の、こんな「毎月」はありませんか？
月初がレポート作成でつぶれる
数字をツールごとに集め、表計算に貼り付け、体裁を整える。分析の前の「作業」に時間を取られている。
経営から「数字を出して」と言われて、すぐ出ない
データはあるはずなのに、報告に使える形になるまでに数日かかる。会議のたびに同じ集計を繰り返している。
ツールごとにデータが分断され、つながりが見えない
広告の管理画面、アクセス解析、売上データ……それぞれは見られても、「広告からの流入がその後どうなったか」を通しで追えない。
数字は出せても、「で、どうするか」まで行かない
グラフを眺めて終わり。改善につながる仮説を立てる時間も人手も足りない。
これは「分析スキル」ではなく、集計・可視化・レポート作成が手作業のままという仕組みの問題です。
目的に合わせて選べる、2つの分析スタイル
「複数データを横断して深く分析したい」のか、「決まった数字を見続けたい」のか。目的別に2つの系統をご用意し、組み合わせての導入も可能です。
広告からサイト内の行動まで、AIがつないで読む横断分析レポート
Google広告・Google アナリティクス 4（GA4）・Google Search Console・Microsoft Clarity のデータをAIが直接読み込み、広告の表示・クリックから流入・ページ内行動・離脱・お問い合わせ（コンバージョン）までをひとつながりで分析します。原因の仮説と改善施策までをまとめたレポートを生成します。
AIが原因を断定するのではなく、複数のデータから改善仮説を提示する仕組みです。最終的な判断・意思決定は人が行います。
- 月次レポート（広告・アクセスの定例報告）
- 広告の効果測定・改善レポート
- サイト内の離脱・つまずき箇所の分析
「広告レポートとアクセス解析レポートがバラバラで、全体像が見えない」「数字の報告だけでなく、改善の打ち手までセットで欲しい」という場合に。
数字を「作る」から「見る」へ — いつでも見られるダッシュボード運用
売上やアクセス記録などのデータを、いつでも見られるダッシュボードに可視化。決まった数字を追い続ける「継続的なモニタリング」に向いています。
- 売上分析（推移・顧客別・商品別・予実比較など）
- 経営ダッシュボード
- AIボットのアクセス可視化
- アクセスログ（閲覧記録）の分析
- 定期的なデータモニタリング
「経営会議で毎回使う数字を、いつでも見られる状態にしたい」という場合に。
このページで出てくる用語（かんたん解説）
- Amazon Quick
- AWSが提供するデータ可視化サービス。
- Claude Code
- AIによる分析・開発支援ツール。
- Google アナリティクス 4（GA4）
- サイトのアクセスを解析するツール。
- Google Search Console
- Googleの検索結果での表示・クリックの状況を確認するツール。
- Microsoft Clarity
- サイト内の行動を記録・可視化するツール。
- AIボット
- ChatGPTなどのAIがWebサイトを見に来るアクセス。
この仕組みを、まず自社で使っています
ご提案する分析の仕組みは、すべて当社が実際の業務で運用しているものです。
経営の定例確認 — 売上の数字を「つくらず、開くだけ」
売上・予実から異常値までをいつでも見られる状態にし、経営の定例確認に使っています。
サイト運用 — 見に来ている「AIボット」の実態把握
ChatGPTなどのAIボットが、いつ・どのページを見に来ているか（逆に見られていないページはどこか）を把握。あわせてアクセス制御（robots.txt）の状況や、不審なボットの有無の確認に使っています。
※AIボットがWebサイトにアクセスしたことと、AIの回答に引用されたことは別です。本仕組みは「アクセスの記録」を可視化するものです。
サイト改善 — 広告とサイトの「どこを直すか」を決める
自社サイトの「どこを直すか」を決める場面で使っています。広告からサイト内の行動までを1本のレポートで通して読み、原因の仮説と改善施策まで含めて改善の検討につなげています。
進め方
小さく試して、効果を確かめてから広げます。各ステップに成果物を置き、確かめた結果を形に残しながら進めます。
ヒアリング（無料）
お手元のデータの種類・置き場所と、「誰に・何を報告したいか」を整理します。
成果物例:課題と対象データの整理メモ
試作
実データの一部を使い、試作ダッシュボードまたはサンプルレポートを作成。効果を確かめてから次へ進みます。
成果物例:試作ダッシュボード／サンプル分析レポート
導入・構築
本番のダッシュボード構築・レポート生成の仕組みを整備し、データ連携・権限設定まで行います。
成果物例:本番ダッシュボード／定型レポートの仕組み／運用ルール
定着・継続改善
定期的なデータモニタリングと活用レビューを行い、見る指標・レポート内容を業務に合わせて改善し続けます。
成果物例:定期モニタリング／改善レビュー
※期間の目安は、データの状況・範囲により異なるため、ご相談時にご提示します。
よくある質問
Qどんなデータがあれば始められますか？
売上データ、広告アカウント（Google広告など）、サイトのアクセス解析ツール（GA4・Microsoft Clarityなど）、サイトの閲覧記録（アクセスログ）などが対象です。データが整理されていない状態でも、ヒアリングで「どのデータから手を付けるか」の整理からご一緒します。
Qツールは何を使いますか？既存の環境は活かせますか？
継続的な可視化・ダッシュボード運用には Amazon Quick、横断分析レポートには Claude Code を使い、Google広告・GA4・Microsoft Clarity のデータをAIが直接読み込む形で分析します。お使いのツールや既存環境に合わせて構成を選定し、組み合わせての導入も可能です。
Q横断分析もダッシュボードでできませんか？2つを使い分ける理由は何ですか？
ツールの優劣ではなく、目的の違いで使い分けています。Amazon Quick は毎週・毎月の決まった数字を「見続ける」継続モニタリングに向いており、一度作れば誰でも見られます。一方、Google広告・GA4・Microsoft Clarity のような外部データをダッシュボードで見続けるには、取り込みの仕組みづくりが必要です。「今月数字が落ちたのはなぜ？」といったその都度の問いには、データを直接読みに行き、原因の仮説と改善施策までレポートにまとめる Claude Code が向いています。組み合わせての導入も可能ですので、ヒアリングで目的に合わせた構成をご提案します。
Q社内データを扱うのが不安です。セキュリティはどうなっていますか？
認証・権限管理、ログ・監視、バックアップ、セキュリティ対策まで含めた基盤の構築・保守運用を支援領域としています（AI基盤構築・保守運用）。「誰がどのデータ・ダッシュボードを見られるか」の権限設計から対応します。
QAIの分析結果は、どこまで信頼できますか？
AIが原因を断定するのではなく、複数のデータを突き合わせて改善仮説を提示する仕組みとして設計しています。仮説の採否や意思決定は人が行う前提で、判断に必要な根拠データをあわせて確認できる形にします。
まずは30分、現状の整理からご一緒します
30分のオンライン相談（無料）で、対象データと報告の形の整理からお手伝いします。
30分オンライン相談を予約する無料・オンライン・30分。ご相談内容が曖昧なままで大丈夫です。