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Spike Studio

Industries / RETAIL & SERVICE

小売・サービス

分析の入口を日本語に変え、役職や職種を問わず数字で判断できる状態をつくります。

商品が整然と並ぶ2列のゴンドラ什器と、手前に置かれたレジカウンターのモノクロの模型

店舗を増やすほどデータは増える。しかし増えたデータを読める人は、店舗の数だけ増えてはいない。

スパイクスタジオは、データを読む力を人に求めない仕組みをつくります。分析の入口を専門スキルから日本語に変えることで、役職や職種を問わず数字にたどり着ける状態へ。専門人材の採用や大規模な開発を前提としません。

業種データ

  • 48.7%

    デジタル化の課題に「人材不足」を挙げた日本企業。課題の中で最多

    出典: 総務省『令和7年版 情報通信白書』

  • 20.6%

    AI・データ活用を実施している日本企業。欧米の65〜80%に対し3分の1以下

    出典: 総務省『令和7年版 情報通信白書』

分析の入口を、専門スキルから「言葉」へ

  • 課題

    店舗ごとにデータがばらばらで、全社の数字をすぐ出せない

    打ち手

    多店舗の経営データを、一元化

    店舗・システムごとに分散したデータを1か所に集約します。集計のたびに各店へ依頼して待つ、という往復がなくなります。全社横断の数字を、いつでも同じ定義で見られる状態が土台になります。

  • 課題

    分析はSQLを書ける一部の人への依頼待ちになっている

    打ち手

    日本語で聞くだけの、データ照会

    「先月の店舗別の退会率は?」と日本語で聞くだけで、必要な数字が返る仕組みをつくります。クエリを書ける人材を採用したり、依頼して数日待つ必要はありません。思いついたその場で数字を確かめ、判断まで進めます。

  • 課題

    経営層・エリア長・店長で見たい数字が違い、帳票が追いつかない

    打ち手

    役職ごとに異なる指標を、柔軟に可視化

    見たい切り口が変わっても、聞き方を変えるだけでその場で対応できます。要望のたびに画面を作り込む開発は発生しません。固定帳票では拾えなかった視点の変化にも、追加開発なしで対応できます。

  • 課題

    BIツールの見積もりが高額で、投資判断ができない

    打ち手

    フルオーダー開発に頼らない、低コスト構成

    既存のデータ基盤とAIを組み合わせ、フルオーダー開発を避けた構成で組み上げます。初期投資を抑えて小さく始め、効果を確かめてから広げられます。費用対効果を社内に説明しやすい進め方です。

  • 課題

    データを見る習慣が現場になく、宝の持ち腐れになりそう

    打ち手

    現場が使いこなす人材も、育成する

    店舗運営の実データを教材に、数字で判断する練習を現場と一緒に行います。「何を見て、どう動くか」まで型にして渡します。データを見る習慣そのものを組織に定着させます。

  • 課題

    ツールを入れたのに、結局使われなくなった経験がある

    打ち手

    データ活用が定着するまで、伴走

    導入後も定例で利用状況を確認し、使われない原因をその場で潰します。会議や日々の意思決定の中でデータが参照される状態をゴールにします。仕組みを渡して終わり、にはしません。

3つ以上当てはまる場合は、いまあるデータの棚卸しから始めるのが有効です。

Cases

小売・サービスにおける導入事例

経営分析AIダッシュボード

低コストで迅速な意思決定を可能にしデータ活用を定着

日本語で聞くだけで経営状況を即時に可視化し、専門人材なしで高度な分析を実現

ランニングマシンやトレーニング機器が列をなすフィットネスジムのフロアを再現した灰色のモノクロの模型
  1. 背景

    全国160店舗超を展開する大手フィットネスジムでは、日々の営業から膨大な経営データが蓄積されていました。データがないわけではありません。むしろ、あるにもかかわらず十分に活用できていないことが課題でした。

  2. 問題の核心

    理由のひとつは、見たい指標が役職によって異なる点にあります。経営層、エリア担当、店舗責任者では必要な粒度も切り口も違うため、固定された帳票では対応しきれません。かといって、要望ごとに画面を作り込むフルオーダー開発は高コストです。結果として集計や加工は都度の手作業となり、その工数自体が負担となって、データ活用は進まないままでした。

  3. 打ち手と結果

    解決の起点としたのは、分析の入口を「言葉」に変えることでした。店舗ごとに分散していたデータを一元化した上で、日本語で問いかけるだけで必要な数字が返る仕組みを構築。集計を待つ必要も、クエリを書ける人材を確保する必要もありません。役職ごとに異なる視点でも、その場で聞き方を変えるだけで対応できます。専門人材や高額なシステムに依存せず、低コストで迅速な意思決定を可能にし、データ活用を組織に定着させました。

増え続けるデータを、読める組織にするには。

専門人材の採用や大規模開発を前提としない進め方をご提案します。まずは現状のデータ環境をお聞かせください。

FAQ

よくある質問

  • 小売・サービス業では、生成AIをどんな業務に活用できますか?

    多店舗に分散した経営データの一元化と活用が中心です。「先月の店舗別の退会率は?」と日本語で聞くだけで必要な数字が返る仕組みをつくり、集計依頼の往復をなくします。

  • データ分析の専門人材がいなくても運用できますか?

    できます。クエリを書ける人材の採用や外部依頼は不要な設計です。店舗運営の実データを教材に、数字で判断する練習を現場と一緒に行い、使いこなせる人材も育てます。

  • 大きな初期投資が必要になりませんか?

    既存のデータ基盤とAIを組み合わせ、フルオーダー開発を避けた構成で組み上げます。初期投資を抑えて小さく始め、効果を確かめてから広げられます。