天候と地域需要を味方にする。建機レンタルの週次マーケレポート自動生成

背景・課題

建設機械レンタルやインフラ関連の需要は、地域差や季節・天候の影響が大きい一方で、営業支援（SFA）、基幹システム、各拠点のExcel、Webアクセス（Google Analytics）などのデータが別々に管理され、集約や突合せに時間がかかっていた。マーケ・広報部門は、拠点からメールで届くExcelを取りまとめてグラフ化し、PowerPointに貼り付ける手作業が常態化。更新の遅れや人的ミスが発生し、キャンペーンの効き目やエリア別の機会損失を素早く把握できないことが課題だった。

AI活用ソリューション

解決策は、エリア×機種×季節の需要シグナルを一目で把握できる「週次マーケティングレポート」を自動生成する仕組みを導入することだ。SFAや基幹系、Google Analyticsに加え、地域別の天候・気象データをつなぎ、毎週決まった時刻に最新データでダッシュボードを更新する。生成AIがレポートの本文を自動で起こし、先週との変化や異常値、想定要因（天候・イベント・Web流入の急増など）を人が読める文章で要約し、次の一手の例（「○○地区は降雨で延伸、今週は油圧ショベルの在庫を△△拠点から融通」など）まで提示する。完成したレポートは経営・営業・広報に自動配信され、グラフと短い解説だけで状況共有が可能になるため、現場から本社まで意思決定のスピードが上がり、定型レポート作成の負荷を大幅に減らせる。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

レポート作成の待ち時間と手戻りが減り、判断が前倒しに。誤配信や集計ミスが抑制され、施策のABテスト結果やエリア別キャンペーン効果の解釈が統一された。ROIの試算例として、時給5,000円換算で月144時間削減なら月72万円、年864万円の人件費相当効果。レポート基盤と生成AIの年間費用を差し引いても初年度回収が現実的となり、翌年度以降は固定費を抑えた継続効果が見込める。

実事例

サコスはSFA・基幹・拠点PC・Google Analytics・地図・気象をLaKeel BIで統合し、共有ダッシュボードと定型レポートを整備。Web行動と成約の突合で施策判断を高速化し、予算編成も一元化して工数を約半減。誤配信や属人化を抑制し、PDCAを短縮した。

https://bi.lakeel.com/case/detail09/

さらなる展開

週次レポートの自動生成を起点に、広報向けにはメディア露出やサイト流入の要因分解レポートを追加し、ニュース発表後の需要変動を即時に可視化する。営業向けには在庫・受注見込みを併記した商談資料の自動ドラフト化、経営向けには地区別KPIの四半期レビューの自動サマリー化を展開できる。将来的には広告配分や在庫融通の推奨値を最適化AIで提示し、レポートからアクションまでを半自動化する。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - データソース（SFA、基幹、GA、天候）の棚卸しと、マーケ・広報が意思決定に使うKPIの定義を行う。拠点単位の運用フローとレポート配布先を整理し、権限や個人情報の取り扱い方針も確認する。
2. 費用対効果の試算 - 現在のレポート作業時間、関与人数、拠点数を基に削減可能工数を算出し、ライセンス・開発・運用費と比較して回収期間を試算する。並行してテンプレート数や運用体制の規模感を決める。
3. PoC検証 - 代表エリア1～2拠点でデータ連携とダッシュボード雛形を作成。生成AIの要約品質を実データで評価し、週次レポートの配信まで通しで確認する。改善点を洗い出し、本番の指標と文面テンプレを固める。
4. 社内稟議 - セキュリティ・個人情報・運用責任分界点を明文化し、費用対効果、回収期間、運用体制、SLAを添えて決裁を取得する。関係部門（情報システム・営業・広報）への説明資料はPoCの実画面を活用する。
5. 本番導入 - 全拠点のデータ接続を順次広げ、週次スケジュールで自動更新・自動配信を開始する。ユーザー研修では「どの指標で何を判断するか」をケースで学習し、運用後は改善要望を月次で取り込み、テンプレや要約プロンプトを継続チューニングする。