目次
はじめに｜「便利そう」から「使われている」へ
前回の記事では、
データ人材がいなくてもデータ活用を前に進められる
データ統一クラウド「Srush」の全体像をご紹介しました。
しかし、多くの方が次に気になるのは、
こうではないでしょうか。
- 実際、現場ではどう使われているのか？
- 本当に専門知識なしで使えるのか？
- BIやAIは、業務でどう役立つのか？
この記事では、Srushの具体的な使用例を通して、
「導入後のリアルな活用イメージ」を徹底的に解説します。
使用例①｜売上・KPI管理が“毎日更新”される世界
よくあるBefore
- 月次でExcelを手作業集計
- 数字を見るのは一部の人だけ
- 会議前は毎回バタバタ
Srush導入後のAfter
Srushでは、
売上・利益・客単価・KPIなどをダッシュボード化し、
常に最新の状態で可視化できます。
実際の使い方
- 会計データ・販売データを自動連携
- ノーコードでKPIを定義
- ダッシュボードを全社共有
これにより、
- 「数字を集める作業」がなくなる
- 会議は“確認”ではなく“意思決定”の場に変わる
- 経営と現場の目線が揃う
という変化が起こります。
使用例②｜営業・マーケ部門のデータ統合分析
よくある課題
- SFA、MA、広告データが分断
- 顧客データがつながっていない
- 成果の要因がブラックボックス
Srushでの活用方法
Srushでは、
広告 → 問い合わせ → 商談 → 受注
という一連のデータを統合できます。
実際の分析例
- 成約率が高い広告チャネルは？
- LTVが高い顧客の流入経路は？
- 失注が多いフェーズはどこか？
これらを1つの画面で確認できるため、
感覚ではなくデータに基づく改善が可能になります。
使用例③｜Srush AIによる“自然言語分析”
従来の分析
- SQLが書ける人しか分析できない
- 分析依頼に時間がかかる
- 仮説検証が遅い
Srush AIを使うとどうなるか？
Srush AIでは、
日本語で質問するだけで分析が進みます。
実際の質問例
- 「今月の売上が落ちている原因は？」
- 「直近1年で伸びている商品は？」
- 「リピート率が高い顧客の特徴を教えて」
AIが自動で、
- データを読み取り
- グラフを生成し
- 要因と示唆をまとめて提示
してくれます。
使用例④｜分析が“一部の人の仕事”でなくなる
よくある属人化
- 分析担当者が1人
- その人がいないと何も進まない
- ノウハウが共有されない
Srushで起こる変化
Srushでは、
- Viewerは無制限で共有
- 分析ログが残る
- AIとのやり取りもナレッジ化
されるため、
- 誰が見ても同じ数字
- 誰でも分析に参加
- データ活用が「文化」になる
という状態を作れます。
使用例⑤｜PDCAが高速で回る組織に変わる
Srush AIでは、
分析結果を定期的に自動実行・配信することも可能です。
具体的な流れ
- 定期レポートを設定
- AIが自動で分析
- レポートを共有
- 施策を実行
- 再度AIで効果検証
これにより、
- 分析が「やりっぱなし」にならない
- 改善サイクルが自然に回る
- データ活用が日常業務に溶け込む
という状態が実現します。
使用例⑥｜中堅・中小企業でも“無理なく”使える理由
Srushは、
日本の中堅・中小企業の現実を前提に設計されています。
- エンジニアがいない
- IT部門が小規模
- 現場が忙しい
そんな環境でも、
- ノーコード
- 伴走サポート
- オールインワン
により、
「使えないツール」にならないことが最大の強みです。
よくある質問｜本当に現場で使えますか？
答えは YES です。
理由はシンプルで、
- 導入時に作って終わりではない
- 専任CSが活用を支援
- AIが分析を補助
という「使われ続ける仕組み」があるからです。
まとめ｜Srushは“導入して終わり”のツールではない
この続編でお伝えしたかったのは、
Srushが 「実際に使われているデータ活用基盤」 だということです。
- 毎日見られるダッシュボード
- 誰でも使えるAI分析
- 継続的に改善できるPDCA
これらが揃って初めて、
データ活用は成果につながる武器になります。
もしあなたの会社が、
- データ活用に失敗した経験がある
- BIやAIが定着しなかった
- これから本気で取り組みたい
そう感じているなら、
Srushはその再挑戦にふさわしい選択肢と言えるでしょう。
