case study (demo)
業務データを分析し、月次コメントを自動生成
経営会議・月次報告向けの資料作成を想定した自社開発デモです。売上・稼働データを自動集計し、前月比較と傾向の要約コメントを下書きします。「数字はあるのに、読み解いて文章にする時間がない」という状況を解消する構成です。
自社開発デモ想定ユースケースであり、実顧客の導入事例ではありません
problem
想定した課題
月次報告のたびに、売上・稼働データをExcelで集計し直している
「前月比でどこが動いたか」を目視で探しており、見落としがある
報告コメントの品質が書き手によってばらつく
集計を担当者1名が抱えており、不在時に報告が止まる
workflow
業務フローの変化
従来(手作業)
- 販売管理・勤怠など複数システムからデータをエクスポート
- Excelで部門別・商品別に集計
- 前月・前年同月の数字を探して並べる
- 変化の大きい項目を目視で特定
- 所感コメントを書き、資料に整形
改善後(自動化)
- データ取得・集計・前月比較まで自動実行
- 変化率が閾値を超えた項目を自動抽出
- 傾向の要約コメントをAIが下書き
- 人はコメントを確認・修正して報告に使う
参考:月次報告の集計・コメント作成に毎月8時間かけている場合、確認作業を残して大半を自動化できる可能性があります(効果は現状の業務内容により異なります)。本事例は自社開発デモであり、数値は想定例です。
input / output
入力データと出力結果
いずれもデモ用の架空データです。
input — sales_monthly.csv (架空データ)
month,department,product,revenue,orders 2026-05,首都圏,保守パック,4200000,35 2026-05,首都圏,導入支援,2800000,12 2026-05,関西,保守パック,1900000,18 …
output — monthly_summary (抜粋)
## 月次サマリー 2026-05 売上合計 ¥12,400,000 (前月比 +6.2%) ----------------------------- ・首都圏の保守パックが前月比+18%と 伸長し、全体を押し上げています。 ・関西の導入支援は2ヶ月連続で減少。 要因の確認を推奨します。
architecture
システム構成
データ取得:CSVアップロードまたは既存システムからの定期エクスポート
集計:部門別・商品別・期間別に自動集計し、前月・前年と比較
変化検出:変化率・金額インパクトの大きい項目をルールで抽出
コメント生成:抽出結果を構造化してLLMに渡し、要約コメントを下書き
出力:レポート(Excel / PDF)と共有(メール・Slack)
tech stack
- データ処理: Python(pandas)/ 集計・比較ロジック
- AI連携: LLM API(コメント下書き生成)+ ルールベース検出
- 出力: Excel / PDF / ダッシュボード / 通知連携
error handling
- データ欠損月・部門は「データなし」として明示(ゼロ扱いにしない)
- AI生成コメントは必ず根拠数値とセットで表示し、人の確認を前提とする
- LLM API障害時はルールベースの簡易コメントに自動フォールバック
- 集計結果の検算値をログに残し、後から追跡できるようにする
customization & pricing
カスタマイズ例と料金目安
カスタマイズ例
- 御社の報告資料フォーマットに合わせた出力
- KPIツリー(目標比・達成率)の組み込み
- コメントのトーン・観点のカスタマイズ
- 異常値検知アラートの追加
- BIツール・スプレッドシートへの連携
料金目安
- 集計+ルールベース要約(AIなし)
- 30万円〜
- AIコメント生成つき月次レポート
- 80万円〜
- 運用保守・精度改善
- 月5万円〜
※ 税別・目安。データソース数・レポートの複雑さ・AI利用範囲により変動します。
Contact
似た業務は、御社にもありませんか
この事例と完全に同じでなくて構いません。「うちの場合はこうなっている」という現状を伺えれば、適用できる形を整理してご提案します。