Sprocket、データ分析エージェントの新機能「分析レシピ」を提供開始

分析のベストプラクティスをまとめた「共通のレシピ」と、自社固有の分析条件を保存できる「わたしのレシピ」の2種類を用意し、分析依頼が特定メンバーに滞留して施策の意思決定が遅れる状態を、組織の仕組みとして解消していきます。

■ 開発の背景

分析が組織のボトルネックになっている

データドリブンを掲げる組織が増える一方、現場では分析そのものが施策推進の足かせとなっています。原因は、分析の手順や指標の組み立て方が、スキルの高いメンバーの頭の中にしか存在しないことにあります。

属人化が進むと、メンバーごとに分析の質がそろわず、施策判断の根拠もそろいません。担当者の異動や退職で手順そのものが失われ、それまで積み上げてきた分析の蓄積がリセットされる事態も起こります。さらに、依頼が一部のメンバーに集中することで、本来すぐに動かすべき施策の意思決定が後ろ倒しになります。

最近は汎用的な生成AIを分析に活用する動きも広がっていますが、データ加工や指示の出し方が難しく、使う人によって結果がばらつくなど、新たな運用課題も生まれています。

こうした課題に対して、Sprocketが展開するデータ分析エージェントの新機能「分析レシピ」は、誰でも同じ手順・同じ品質で分析を実行できる状態を実現し、チーム全体で安定して分析を進められる環境を提供します。

■ 分析レシピの特徴

自社の分析手順をチームの資産に

各担当者が独自に組み立てた分析条件、指標の算定ロジック、データの絞り込み方を、レシピとして保存できます。専門知識を持たない他のメンバーも、保存されたレシピを呼び出すだけで同じ精度の分析を実行できます。

担当者の異動や退職で分析手順そのものが失われる事態を防ぎ、これまで個人の頭の中にあったノウハウを、組織が引き継げる資産へと変えていきます。

高度な分析からレポート化までを一気通貫

本来チーム全員が活用すべきF2転換分析、LTV分析、RFM分析といった複雑で高度な分析も、レシピを選ぶだけで実行できます。一般的なアクセス解析ツールでは、複数の手順や追加の集計が必要になる分析も、現場担当者の手元で完結できます。

さらに、分析結果をまとめたレポートや報告用のスライドも自動で作成されるため、集計から資料作成までの負担を大きく減らせます。

AIのばらつきを抑制し、安定して質の高い分析結果を提供

Sprocketは、創業以来10年以上にわたりCX改善を支援する中で蓄積してきた分析ノウハウをもとに、日々の分析結果から得られた知見もAIに学習・蓄積させています。さらに、その知見や分析の進め方を整理して言語化し、業界や業種を問わず使える「レシピ」としてテンプレート化しています。

これにより、データの絞り込みから集計、指標の算定、結果の解釈までを型化できるため、汎用的な生成AIによくある分析結果のばらつきを抑え、安定した品質を保てるようにしています。

２つのレシピで「共有」と「再現」を両立

共通のレシピ

「共通のレシピ」は、データ分析のベストプラクティスを集約したテンプレート機能です。LTV分析、RFM分析、F2転換分析、離脱分析など、繰り返し使われる定型分析を網羅します。

わたしのレシピ

「わたしのレシピ」は、自社固有の指標定義や分析条件を保存、再実行できる機能です。一度保存すれば、次回からは日付などの条件を変更するだけで、同じ指標を用いた分析をすぐに再実行できます。

今後の展開

分析レシピのラインナップは、業界ごとの特性に合わせて広げていきます。現在対応しているEC、D2C、サービス業に加え、幅広い業界に順次展開していく予定です。またマーケティング部門だけでなく、組織横断で使える分析レシピも用意し、部門の壁を越えて分析の標準化を広げていく予定です。

Sprocketはデータ分析エージェントの機能拡張を進め、作業としてのデータ分析はAIエージェントに委ね、マーケターや現場スタッフが顧客理解や体験設計といった本質的な業務に集中できる環境づくりを、支援してまいります。