経営上の問いへの応答が2日からリアルタイムに、経営会議のデータ準備時間を80%削減

同グループの経営分析は十数枚の定型レポートに依存しており、経営層が特定カテゴリーの特定地域における粗利の推移を見たいと思っても、データチームの対応に2日待つ必要がありました。事業部ごとに指標の定義が異なり、同じ指標でも会議によって数字が一致しませんでした。

同グループはデータドリブン経営を推進しており、まず指標の定義を統一し、その上で経営層がデータに直接問いかけられる状態を求めていました。

ガバナンスを先に、AIを後に。FDEチームが財務チームおよびデータチームと6週間かけてビジネスセマンティックレイヤーを構築し、その後に経営Q&Aエージェントを本番稼働させました。

• セマンティックレイヤーで中核となる経営指標120個の定義、データソース、権限を定め、唯一の信頼できる定義として確立
• Q&Aエージェントが自然言語をセマンティックレイヤーへのクエリに変換し、グラフ、数値、定義の説明を返却
• 異常の解釈：指標が変動した際に、考えられる原因とドリルダウンの経路を自動提示
• 経営会議の資料はエージェントがテンプレートに沿って事前生成し、アナリストは確認と判断の補足のみを担当

セマンティックレイヤーは既存のデータウェアハウスの上に構築し、モデルはセマンティックレイヤーへのクエリのみを生成して、基礎テーブルには直接アクセスしません。行レベルの権限はユーザーの身分に応じて適用され、経営層と事業部が見る数字は同じソースに基づきます。