IT・通信金融・保険データ分析・予測工数

決済サービス企業の社員のデータ分析をAIで自己対応化

決済サービスを手がける企業が、社内のAIエージェントにデータ基盤への問い合わせ文の作成と実行を任せ、データベースの知識がない社員でも自分でデータを分析できるようにして、データ分析担当者への依頼待ちをなくした取り組み。

使用ツール：Claude、Databricks、MCP、自社開発のAIエージェント

事例の要約

課題: 社内には大量のデータがあったが、分析にはデータベースの問い合わせ文を書く知識が必要で、技術職以外の社員はデータ分析担当者の対応を待つ必要があった。
取り組み: 社員が知りたいことを自然な言葉で伝えると、AIエージェントがデータ基盤への問い合わせ文を作って実行し、結果を分析して返す。
営業、デザイン、製品、運用など多くの職種の社員が、同じAIエージェントで社内のツールやデータを使う。
デザイナーはAIで画面のデザインから動く試作を作る。
成果: データベースの知識がない社員でも、自分でデータの疑問を解決できるようになった。
製品チームなどがデータ分析担当者を待たずに答えを得られるようになった。
デザイナーが動く試作を作って検証してから共有できるようになった。

出典 Anthropic（Claude） claude.com/customers/block

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公開情報等を参考に、一般化・再構成したAI活用例です。特定企業の導入実績または当社の支援実績を示すものではありません。

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