まず業務の流れを見てから、AIを置く場所を決める
今のチームの働き方から出発し、繰り返しが多い、時間がかかる、ミスが出やすい工程を探します。そのなかで最も効果の大きい部分から自動化します。
データ / インテリジェンス
データは毎日自動で届く。AIは、いつもの仕事の流れの中で働く。
広告媒体、Webフォーム、自社データがそれぞれ別の場所にあり、レポートは手作業の書き出しに頼っている。AIが使える信頼できるデータもない。そんな状態を、データをつなぎ、整えるところから解決します。そのうえで、チームが毎日使う業務の流れにAIを組み込みます。
プロジェクトについて話しましょうこんな課題はありませんか
データは実はたくさんあります。ただ、Google Ads、Meta Ads、GA4、各種フォームに散らばっていて、項目も更新タイミングもバラバラです。レポート1本のために、半日かけて書き出して手で組み合わせることも珍しくありません。データが信頼できなければ、AIの答えも信頼できません。まずデータを安定させ、毎日パソコンを開いたときには数字がすでにそろっている状態をつくります。
私たちの進め方
すべてのプラットフォームを1つのデータ基盤に集める
Google Ads、Meta Ads、GA4、自社のリードデータを、取得元を残したままBigQueryに取り込み、一緒に分析できる共通の項目に整えます。
毎日自動で更新。失敗したときは理由が分かる
クラウドのスケジューラーで、取得・変換・書き込みを分かれたステップにします。権限切れ、クォータ制限、項目変更はそれぞれ別のシグナルで分かり、再実行してもデータが重複しません。
リードと自社データを1か所に集める
WebフォームとLead Adsを同じデータモデルに取り込み、権限付きの管理画面と通知に引き渡します。どのデータも取得元までさかのぼれます。
お渡しするもの
- AIワークフローとデータ連携
- 日次で自動実行するデータパイプライン
- ファーストパーティデータの収集基盤
- 項目の説明書と運用メモ
ご一緒する流れ
まずはお話から
30分ほど今の状況を伺い、課題、時期、次に進むべき一歩を一緒に整理します。
範囲とお見積もり
作業範囲、納品物、スケジュール、金額を書面でお渡しします。後から追加費用につながりやすい曖昧な項目は残しません。
開発
確認できる進捗とリスクを毎週共有し、プロジェクトの現在地がいつでも分かるようにします。
納品と引き継ぎ
コード、ドキュメント、デプロイ権限、運用知識をお渡しし、引き継ぎの条件も明確にします。
こんな方に
- 広告や顧客のデータが複数のプラットフォームに分かれ、レポートを手作業で作っているチーム
- AIを試すだけでなく、実際の業務で使いたいチーム
- 見栄えのよいダッシュボードに加えて、データの品質と長期的な保守も大切にしたいチーム