戦略的データ活用ソリューション「Decision Hub」
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統合データ活用ソリューション「Decision Hub」
「Decision Hub」は、データドリブンな意思決定のための統合ソリューションです。
GeminiやNotebookLMに代表される高性能な生成AIと、組織が保有する社内外のデータを安全かつ効果的に連携させます。
データ基盤の導入から、全社的なAI活用を促す研修・コンサルティングまでをワンストップで提供し、迅速かつ的確な意思決定の実現と、組織全体の進化を支援します。
企業が抱える課題
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システム連携の課題生成AIは社内データと連携してこそ真価を発揮します。しかし、社内に散在するデータを繋ぐAPI開発やパイプライン構築が最初の技術的な壁となり、多くの企業が生成AI活用の第一歩を踏み出せずにいます。
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データ処理の課題データからインサイトを導き出すためには、理解や処理をしやすいよう整えられたデータを必要としますが、PDF報告書や議事録、音声といった「非構造化データ」の扱いは非常に複雑です。
また、大規模データを高速処理する基盤がなく、あったとしても基盤を扱えるエンジニアが少なく、データがうまく活用できていない企業も多くあります。 -
人材育成の課題高機能な生成AIを導入しても、「技術や知識を持つ一部の社員しか活用できない」「AIの性能を引き出す効果的な質問（プロンプト）を作成するスキルやノウハウがない」など、
生成AIの活用が組織に浸透しなかったり、期待した成果が出ないという壁に直面します。 -
セキュリティの課題生成AIに機密情報を入力する際の情報漏洩リスクは、導入を阻む最大の心理的障壁です。
誰が・いつ・何にAIを使ったかを管理・追跡できないガバナンスの欠如も、活用に踏み切れない大きな原因となっています。
「Decision Hub」の特長
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インテグレーション電通総研は、これまで製造業や金融業、小売業をはじめとした多くの企業のCRMシステムの構築や顧客接点改革のコンサルティングを長年提供してきました。
それらの実績を基に、Google WorkspaceやBigQueryといったクラウドサービスを効率よく使い、外部SaaSや独自DBとのAPI連携、データパイプライン構築を支援します。 -
データプラットフォーム生成AIの真価を発揮させる鍵は、社内に散在する構造化・非構造化データを、形式を問わず「質の高い情報」としてインプットすることです。
私たちは、基幹システムやクラウド上のファイルからデータを収集し、Google WorkspaceやBigQueryでAIが活用しやすいよう整備します。このデータプラットフォームをGeminiやNotebookLMに連携させることで、自社の状況に即した高精度な分析と、新たな洞察の獲得が実現します。 -
ヒューマンキャピタル営業、マーケティング、人事、開発など、各部門の業務内容をヒアリングし、最も成果に繋がりやすい具体的なAI活用シナリオ（ユースケース）を共同で設計します。
「何に使えるのか」という初期の疑問を解消し、明確な活用イメージを全社で共有します。
さらに、研修やトレーニングなどで、生成AI活用を組織文化として根付かせるための活動も伴走支援します。 -
ガバナンス＆セキュリティ「誰が、どのデータに、どのレベルでアクセスできるか」を、組織構造や役職、プロジェクト単位で緻密に設計・実装（IAM）し、内部からの情報漏洩リスクを最小化します。
また、「どの情報をAIに学習させて良いか」「個人情報を扱う際のマスキングルール」など、AIを安全に活用するための社内ルールやガイドラインの策定を支援します。
具体的なユースケース
Decision Hubは、企業や自治体含めた公共団体のさまざまな業務のデータ分析やナレッジ活用などで力を発揮します。
■ データ分析 専門家でなくても誰もがデータを活用できる「データの民主化」を実現します。対話するように自然言語で質問するだけで、必要なデータを分析可能。これまで活用が難しかった音声や文書などの非構造化データも、定量・定性の両面から多角的に分析します。
これにより、組織のあらゆる部門・階層の従業員がデータに基づいた深い洞察を得て、日々の業務における的確な意思決定を実践できるよう支援します。
■ ナレッジ活用 複雑な社内ルールやマニュアルをNotebookLMに取り込むことで、誰もが必要な情報へ瞬時にアクセスできるナレッジ基盤を構築。組織全体の業務効率化や知識レベルの向上に貢献します。
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1.満足度調査および多様な顧客の声（VOC）の統合分析VOC分析はテキストなどの非構造化データを扱うため、テキストマイニングツールなどを利用して分析するのが主流でした。
一方で、ツールにデータを連携するために加工に手間がかかる、表面的な分析しかできないなどの課題があります。
Dicision Hubは、構造化データ・非構造化データを一元管理し、定量・定性の両面からの分析により、顧客の真のニーズを発見します。
2.
ERPデータの全社横断的な戦略的活用ERPデータの課題として、販売・会計といった基幹データがシステム内にサイロ化し、専門知識がなければ活用できないため、経営や事業戦略に迅速に活かせない点があげられます。
Decision Hubは、 ERPやCRM等の全社データをBigQueryに統合。AIが横断分析し、Looker Studioで可視化、NotebookLMで深掘りが可能になります。社員がデータに基づき、迅速な戦略立案や意思決定を行えます。
3.
自治体の組織文書のナレッジ活用自治体における課題は、 行政文書の難解さ 、人事異動によるノウハウ喪失、縦割り組織による文書の散在などにあります。
Decision Hubは、条例やマニュアル等の全文書を知識源とするナレッジハブを構築し、NotebookLMとの対話で、複数の文書にまたがる情報でも根拠付きで瞬時に回答を得ることができます。
新任職員でもベテランの知見を活用でき、応対品質の標準化と業務の高速化で、住民サービスの質を向上に貢献します。