こんにちは。
AI解決.COMの古川です。
今回の記事は企業のAI活用事例をご紹介します。
ご紹介する企業はさまざまなチェーン店を展開する「すかいらーくグループ」がニーズ分析するための、Google Cloudを活用した「集計の効率化」と「データの視覚化」の事例をご紹介します。
さらに、この集計データをAI分析に活かす方法もご紹介します。
こちらの記事を見れば、企業のAI活用方法がわかるので、ぜひご参考にしてみて下さい。
すかいらーくは多様化する食ニーズをクラウドサービスで効率的に集計・分析を実現
さまざまなチェーン店を展開して「すかいらーくグループ」は、いまや海外へも展開して事業規模を拡大しています。
そんな「すかいらーくグループ」が取組みのひとつとして、多様化するニーズに対する迅速な対応を実現するために、「データ集計の効率化」と「現場担当者へ分析結果の伝達を簡略化」しました。
すかいらーくがどのようなデータを集計して、どのように分析結果を共有したのかご紹介します。
Big Queryでスカイラークはどんな情報を一元管理した？
スカイラークが集計した情報内には下記が含まれています。
- お客様のアンケート結果
- アプリのログ
- POSシステムの結果
すかいらーくグループが食ニーズの把握のためには、これらの複数の情報の一元化が必要でした。
全国各地にある店舗の各店舗のアンケート結果、各店舗のPOSデータ、アプリのログ、これらは1日に膨大なデータが送られるため多大な時間を必要でしたが、
これを解決するために、Google CloudのBiq Queryが活用されました。
Biq QueryはGoogle Cloudの他サービスや外部サービスのデータ取り込みに強く、膨大なデータの処理速度が早い点が特徴です。
すかいらーくグループは、Biq Queryで複数の情報を一元管理し、情報収集の手間をなくして、業務効率化を実現しています。
また、Biq Queryではデータベース言語を書いて、集めた情報の分析も可能です。
Looker Studioで分析結果を可視化
すかいらーくグループでは、Google CloudのBiq Queryで分析した結果をGoogle CloudのLooker Studioで視覚的に見やすくしています。
Biq Queryで収集、分析した結果は数値だけではわかりづらいため、Google Cloudのデータ可視化ツールLooker Studioでグラフ化することで、消費者インサイトの発見に役立て、さらに店舗担当者は分析結果や目標達成率などが視覚的に確認しやすくなり、モチベーションの向上につながりました。
Biq Queryで収集したデータはAIサービスに転送して分析も可能
Biq Queryは収集したデータを他サービスへ出力することも可能です。Google Cloudの他サービスへの出力はもちろん、それ以外のサービスへの出力も可能になっています。
Biq Queryで一元管理したデータを他のAI分析サービスへ転送して解析することも可能となり、そうすれば、より一層分析スピードと分析精度の向上が期待できます。
転送先にオススメな数値データ分析に強いAI分析サービス
数値データ分析に強いAIサービスはTableau GPT、Copilot in Excel、Amazon QuickSight Q、Google Cloud AutoML、KNIME、RapidMinerなどがあります。
- Tableau GPT
- Copilot in Excel
- Amazon QuickSight Q
- Google Cloud AutoML
- KNIME
- RapidMiner
これらのサービスとBiq Queryを連携することで、高度なデータ分析ができるようになります。
AIを使ったデータ分析に興味があるという方は、このような方法で分析環境を整えることもオススメできます。
