業務委託 / データ基盤の設計・構築・運用

AIに全ての分析を
任せるための
データ基盤構築支援

EC・広告・会計・スプレッドシート。ばらばらの数字を1本のパイプラインにつなぎ、 AI が正しく読める形まで整えます。分析を待つ時間が、そのまま考える時間になります。

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まず現状を聞くところから。
資料の準備は不要です。

よくある詰まり方

データはある。けれど、聞ける状態にはなっていない。

01

数字を出すのに、いつも誰かの手が止まる

CSV を落として、貼って、集計して。同じ作業が毎月くり返され、聞くこと自体が遠慮の対象になっている。

02

ツールごとに数字が違い、どれが正しいか決まらない

広告・EC・会計がそれぞれの定義で売上を持っている。会議の前半が数字合わせで終わる。

03

AI に聞いても、それらしい嘘が返ってくる

元データが整わないまま AI をつないでも、根拠のない数字を自信たっぷりに答えるだけになる。

サービス

つなぐ・整える・聞ける

今お使いのツールはそのままに、この3つだけを構築します。BI ツールの導入も、既存システムの入れ替えも必要ありません。

今お使いのツールはそのままに、この3つだけを構築します。

つなぐ

Shopify、Google/Meta 広告、決済、GA4、Notion、スプレッドシート。散らばった数字を自動で1か所に集め続ける仕組みをつくります。手作業のエクスポートは不要になります。

Airbyte / BigQuery

整える

「売上」「粗利」「継続率」の定義を1つに決め、誰がいつ見ても同じ数字になる形に組み直します。定義は全部コードとして残るので、あとから理由をたどれます。

dbt

聞ける

AI エージェントを接続し、普段の言葉で聞くと根拠つきのレポートが返る状態にします。使う人が覚えることは、質問を打つことだけです。

AI エージェント連携

つなぐ

Shopify、Google/Meta 広告、決済、GA4、Notion、スプレッドシート。散らばった数字を自動で1か所に集め続ける仕組みをつくります。手作業のエクスポートは不要になります。

Airbyte / BigQuery

整える

「売上」「粗利」「継続率」の定義を1つに決め、誰がいつ見ても同じ数字になる形に組み直します。定義は全部コードとして残るので、あとから理由をたどれます。

dbt

聞ける

AI エージェントを接続し、普段の言葉で聞くと根拠つきのレポートが返る状態にします。使う人が覚えることは、質問を打つことだけです。

AI エージェント連携

できあがるもの

聞くと、根拠つきの
答えが返ってくる

チャットに質問を打つだけです。どのデータを見て、どう計算したかまで一緒に返ってくるので、 そのまま会議に持っていけます。

先月いちばん粗利が伸びた商品は? 広告費も込みで見たい

3つのテーブルを参照して集計しました

広告費を差し引いた粗利で見ると、伸び幅がいちばん大きいのはオーガニックコットン ブランケット でした。

ブランケット

+38%

リネンシーツ

+21%

ウールソックス

+9%

集計期間 2026-07-01 〜 2026-07-31 / 粗利 = 売上 − 原価 − 広告費 / 参照: 受注データ / 商品マスタ / 広告費データ

先月いちばん粗利が伸びた商品は? 広告費も込みで見たい

3つのテーブルを参照して集計しました

広告費を差し引いた粗利で見ると、伸び幅がいちばん大きいのはオーガニックコットン ブランケットでした。

ブランケット

+38%

リネンシーツ

+21%

ウールソックス

+9%

粗利 = 売上 − 原価 − 広告費 / 2026-07

※ 画面はダミーデータによるイメージです

実績

構築して、運用しています

分析待ちの1週間を、数分にする

EC ブランド運営企業

課題

在庫予測も LTV も売上対比も、聞くたびに手作業の集計が必要だった。答えが出るころには判断のタイミングを過ぎていた。

やったこと

EC・広告2種・決済・GA4・業務 DB の6系統を自動で同期し、指標の定義をコードに統一。その上に AI エージェントを接続した。

分析にかかる時間

1週間数分

データ基盤の運用コスト

月数千円

接続データソース

6系統

発注計画づくりを AI に任せる

EC ブランド運営企業 / 継続中

課題

半年先を見た発注量の判断が担当者の勘に依存し、資材の余剰と欠品の両方が起きていた。

やったこと

品目マスタ・発注履歴・棚卸し・広告実績を基盤に載せ、AI に生産計画を起草させて、結果を普段使っているスプレッドシートへ自動で書き出す形にした。

現在地

数字を読み解く手間は大きく減りましたが、出てきた計画をそのまま発注に使える段階にはまだ届いていません。 指示の出し方と前提の置き方を調整しながら、精度を上げている最中です。

事業者概要

つくった本人が、
最後まで担当します

データエンジニアとして分析基盤の設計・運用に携わったのち、EC ブランド運営企業の CDO として データ基盤の立ち上げから AI エージェント連携までを担当しています。 営業担当が受けて別の人が実装する、という形は取りません。要件を聞く人と手を動かす人が同じです。

屋号
lentavi(レンタビ)
代表者
石川 信太朗
所在地
大分県別府市
事業内容
データ基盤の設計・構築・運用支援
AI エージェントとの連携構築

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まず、現状を
聞かせてください

「何から手をつければいいか分からない」の段階で構いません。いま使っているツールと困っていることを伺って、やるべきことの順番をお伝えします。

・相談は無料です。その場での契約のお願いはしません

・資料の事前準備は不要です

・2営業日以内にご返信します