DATAFLUCT、自然言語でデータ分析を自動化する「Airlake BI Agent」β版をリリース。建設・小売など大手5社が先行導入
株式会社DATAFLUCT
5つのAIエージェントが自律連携し、SQL不要の高速・高精度なデータ活用を実現
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株式会社DATAFLUCT（本社：東京都渋谷区、代表取締役CEO：久米村 隼人）は、自然言語の対話だけでデータ分析を自動化する「Airlake BI Agent」β版の提供を開始します。SQLやPythonの知識が不要で、従来9時間かかっていたレポート作成をわずか30分に短縮し、“全社員がアナリストになる世界”を実現します。
本サービスは、β版段階で建設業や小売業を含む国内企業5社での導入が既に決定しており、11月より順次本番運用を開始予定です。
当社は本サービスの提供を通じて、多くの企業で課題となっているデータ活用の属人化と、それに伴う意思決定の遅延を解消します。専門知識がなくてもビジネス担当者自身がデータを扱える「データ活用の民主化」を推進し、日本企業の競争力強化に貢献します。
■開発背景：「欲しいデータがすぐに出てこない」多くの企業が直面するDXの壁
「欲しいデータがすぐに出てこない」「レポートを待つ間に機会を逃す」――。
DXが進む一方、データ活用は専門人材に依存し、現場担当者が即時にインサイトを得ることは困難でした。
この課題を解決するため、DATAFLUCTは2023年から開発を開始し、複数の顧客フィードバックを経て、商用レベルの精度・速度・コストを実現。今回のβ版リリースに至りました。
■週9時間の分析業務が30分に。高価なBIツールも不要、全社員がアナリストに
「Airlake BI Agent」は、組織の「データ分析のボトルネック」を解消する“AIアナリスト”です。例えば、マーケティング担当者による「週次キャンペーン効果測定レポート」作成を想定した試算では、従来3名の専門家（マーケター、エンジニア、アナリスト）が9時間をかけていた作業を、担当者1名がAIと対話するだけで、わずか30分に短縮しました。95%もの工数削減を実現すると同時に、高価な専門BIツールも不要に。意思決定の即時化を実現しました。
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「Airlake BI Agent」画面イメージ（画像は開発中のもの）
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グラフ＋解釈だけでなく、そのプロセスや根拠も表示可能。（画像は開発中のもの）
■主な機能と提供価値：高速かつ文脈を理解したデータ分析
専門知識が不要な、自然言語での対話操作
「〇〇のデータを抽出し、▲▲でグルーピングしてグラフ化して」といった日本語でのリクエストだけで、AIが意図を汲み取り、SQLやPythonコードへ自動変換し、ユーザーの手を煩わせずに一連のデータ操作を完了させることができます。
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5つの専門AIエージェントによる、高速・高精度な並列処理
ユーザーからのリクエストに対し、裏側では専門的な役割を持つ5つのAIエージェントが自律的に連携し、並列処理を実行することで、日本語の微妙なニュアンスを理解し複雑な要求にも高速に応答します。
- 意図抽出・計画立案エージェント- データ取得エージェント- データ可視化エージェント- データ解釈エージェント- データ品質チェックエージェント
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ビジネス利用に不可欠な、1%未満のハルシネーションリスク
AIがデータベースの構造を正しく理解する「スキーマグランディング」や、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を駆使することでハルシネーションのリスクを1%未満に抑制し、極めて高品質なデータ抽出を可能にしました。
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■ユースケース：対話で完結する、データ抽出～レポート作成の業務例
「Airlake BI Agent」は、マーケティングから製造現場まで、あらゆる部門で活用できます。これまで専門家への依頼や手作業の集計に費やしていた時間をなくし、担当者が“知りたい瞬間に”答えを得られる体験を提供します。
1. CRM分析：LTV最大化のための顧客セグメント抽出とキャンペーン評価
目的：ターゲット顧客ごとの反応率を分析し、施策の改善につなげる。
従来の課題：抽出条件の設定や、セグメントごとの効果検証にSQL知識が必要。
BI Agentの動作：
「“過去3ヶ月以内に購入履歴があり、直近1ヶ月以内にメルマガを開封したユーザー”を抽出して、キャンペーンAとBでのコンバージョン率を比較して」などの自然言語指示により、セグメント定義からSQL生成、結果の可視化、インサイトの要約までを自動実行。
2. リテール業務：POSデータ分析による時間帯別・店舗別の売上可視化と発注最適化
目的：需要予測に基づいた適正在庫の維持。
従来の課題：担当者ごとの手動集計により属人化・タイムラグが発生。
BI Agentの動作：
「昨日の店舗別×時間帯別の売上推移を可視化し、欠品リスクのあるSKUをリストアップして」などの指示で、POSデータと商品マスタを読み込み、在庫量・販売傾向に基づいた発注リストを自動生成。
3. SCM部門：在庫回転率・納期遵守率などのKPIダッシュボードを即時出力
目的：需給ギャップの早期発見と対策立案。
従来の課題：KPIの定義や抽出条件が複雑で、毎月の更新に時間がかかる。
BI Agentの動作：
「SKU別に、在庫回転日数が180日以上のものを一覧化して」「納期遵守率の低い仕入先TOP10を可視化」などの指示で、ダッシュボードを即時構築。PDCAの可視化と改善提案まで自動化。
4. 製造現場：IoTセンサーデータと品質ログを組み合わせた歩留まり改善シミュレーション
目的：製造工程の異常検知と品質向上。
従来の課題：構造化されていないログとセンサーデータの統合が困難。
BI Agentの動作：
「過去1ヶ月の不良品率と、ラインごとの温度変動の関係性を可視化して」などの自然言語で、異常検知と要因分析を実行。工程ごとの歩留まりを改善するシナリオを提示。
■今後の展望
本サービスはβ版段階で建設業、不動産業、小売流通業、運輸事業、消費財製造業を含む国内企業5社での導入が既に決定しており、11月より順次本番運用を開始予定です。今後は「国産で使いやすいBIツール」としての地位を確立するとともに、機能をAPIとして開放し、顧客システムへの組み込みを可能にするなど、更なる拡張を図ります。
DATAFLUCTは「Airlake BI Agent」を通じて日本企業のDXを加速し、競争力強化に貢献してまいります。
■β版のご利用に関するお問い合わせ
「Airlake BI Agent」β版の導入にご関心のある企業様を募集しております。「データ分析の工数を削減したい」「専門家でなくともデータを活用できる文化を醸成したい」といった課題をお持ちの、事業企画、マーケティング、サプライチェーン管理等のご担当者様は、ぜひお問い合わせください。
▼「Airlake BI Agent」お問い合わせ先
https://datafluct.com/ai-service/ai-agents/bi-agent/
利用プランについて
提供形態は、初期投資を抑え、迅速に導入いただけるマルチテナント対応のSaaSです。お客様のデータ量やご利用状況に合わせて、最適な導入プランをご提案します。
専門のチームが、DWHと「Airlake BI Agent」を一体化したシステムとして構築し、より高速・高精度な出力AIエージェント構築を実現します。
■株式会社DATAFLUCTについて
株式会社DATAFLUCTは「データを商いに」をビジョンに掲げ、埋もれていたデータから新たな価値を生み出し、社会課題を解決するデータビジネスパートナーです。非構造化データをはじめ、データの形式にとらわれない「マルチモーダルデータ活用」に強みを持ち、データの収集・蓄積・加工・分析を一気通貫で実現します。
需要予測によるロスの削減、持続可能な都市計画、脱炭素に向けた行動変容など世界基準の課題に着目した自社サービスも展開し、誰もがデータを有効活用することで持続可能な意思決定をすることができる世界の実現を目指しています。2019年JAXAベンチャー※認定企業。
※宇宙航空研究開発機構（JAXA）の知的財産・業務での知見を利用して事業を行う、JAXA職員が出資・設立したベンチャー企業。
本社所在地：東京都渋谷区桜丘町1-4 渋谷サクラステージ SHIBUYA サイド SHIBUYA タワー7階
代表者：代表取締役CEO 久米村 隼人
設立：2019年1月29日
電話番号：03-6822-5590（代表）
資本金：14億9,712万円（資本準備金含む）
事業内容 ：データプラットフォーム構築・運用支援事業、DX推進支援・運用支援事業、サステナブルデータビジネス事業
Webサイト
https://datafluct.com/
公式X
https://twitter.com/datafluct
Facebook
https://www.facebook.com/datafluct/
本件に関するお問い合わせ
サービスの詳細・導入についてのご相談：
https://datafluct.com/
報道関係者からのお問い合わせ：pr@datafluct.com
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
