顧客・案件・売上・原価・工数のデータを経営判断に使える形へ。
RASHINRAは、経営工学とデータサイエンスを組み合わせ、企業に蓄積された顧客、案件、売上、原価、工数、業務、リスク等のデータから、経営・業務上の意思決定を支援するデータ活用サービスです。
単なる集計やAIモデル構築ではなく、収益構造、顧客・案件特性、業務効率、リスク等を分析し、「どこに経営資源を配分するか」「何を改善するか」を判断できる状態をつくります。
対象
顧客・案件・売上・原価・
工数・業務・リスク等の
経営データ
価格・期間
30万円（税抜）～
約2週間～
成果物
経営データ分析・意思決定支援レポート etc.
こんなお悩みありませんか？
課題1
売上は見えているが、
利益の構造が分からない
売上実績は把握しているものの、顧客・案件・商品ごとの粗利益や工数まで含めた収益構造を整理できていない。
課題2
どの顧客・案件に
注力すべきか判断できない
営業担当者の経験や感覚で顧客・案件の優先順位を決めており、データに基づく経営資源配分ができていない。
課題3
見積と実績が
ずれる原因が分からない
案件終了後に採算が悪かったことは分かるものの、工数超過や原価増加の要因を継続的に分析できていない。
課題4
データはあるが、
経営判断に使えていない
販売管理、CRM、Excel、業務システム等にデータは蓄積されているが、経営会議や施策判断に十分活用できていない。
課題5
業務の非効率や
ボトルネックを把握したい
処理時間、工数、件数等は記録しているものの、どの業務・工程・条件で負荷や手戻りが発生しているか分からない。
課題6
実施した施策が
本当に効果を出したか確認したい
営業施策、価格変更、業務改善等を実施しているものの、実施前後のデータを用いた効果検証が十分にできていない。
サービス内容
SCI総合研究所では、単にデータを集計・可視化するだけではなく、顧客、案件、売上、原価、工数、業務等の関係を整理し、「次に何を判断すべきか」を明確にすることを重視しています。
RASHINRAでは、経営工学とデータサイエンスを組み合わせ、企業内に蓄積されたデータから収益構造、顧客・案件特性、業務効率、リスク等を分析し、経営・業務上の意思決定につながる形で可視化します。
Step 1：課題・判断テーマの確認
まず、「何を分析したいか」ではなく、「何を判断したいか」を整理します。
顧客・案件の優先順位、収益性、営業施策、業務効率、経営資源配分等について、意思決定したいテーマを明確にします。
Step 2：データ取得・整備
Excel、CSV、販売管理、CRM、会計、工数管理等から利用可能なデータを確認し、分析に必要な形へ整理します。欠損、表記揺れ、データ粒度等も確認し、不足しているデータがあれば今後の記録方法を提案します。
Step 3：集計・分析・解析
判断テーマに応じて、基礎集計、統計解析、要因分析、分類、予測、機械学習等を実施します。AIを使うこと自体を目的とせず、意思決定に必要な分析方法を選択します。
Step 4：可視化・優先順位整理
分析結果を単なるグラフで終わらせず、顧客、案件、商品、業務等の位置づけや重要度を可視化し、注力対象、要確認対象、改善対象を整理します。
Step 5：意思決定・効果検証
分析結果をもとに、注力・見直し・改善等の施策を整理します。施策実施後はデータを更新し、売上、利益、工数、業務効率等がどのように変化したかを確認します。
RASHINRAの3つの支援プラン
SCANプラン｜経営データ活用可能性診断
30万円～（税抜）
現在保有している経営・業務データを確認し、どのような分析が可能か、本格的な分析へ進む価値があるかを整理します。
主な内容
- 判断テーマの整理
- 既存データ確認
- データ品質確認
- 基礎集計
- 簡易可視化
- 分析可能なテーマ整理
- 不足データの確認
- 次フェーズの実施計画
想定期間
2～4週間程度
FOCUSプラン｜経営・業務データ診断
100万円～（税抜）
顧客、案件、売上、原価、工数、業務等のデータを用いて、1つの経営・業務上の判断テーマを本格的に分析し、改善対象や優先順位を可視化します。
主な内容
- データ前処理
- 基礎集計・統計解析
- 顧客・案件・商品等の構造分析
- 収益性・業務効率分析
- 必要に応じた機械学習・xAI
- RASHINRA Decision Map
- 重点対象・改善対象整理
- 推奨アクション
- 効果検証計画
想定期間
1～2か月程度
PARTNERプラン｜継続的な経営データ活用・意思決定支援
中小企業向け伴走型：年間600万円～（税抜）
顧客側でデータの整理・提出と施策実行を行い、SCI総研が定型分析、可視化、結果の解釈、経営・業務上の意思決定を継続的に支援します。
大企業・中堅企業向けフルマネージド型：月額150万円～（税抜）
複数部門・複数データ・複数の判断テーマを対象として、SCI総研がデータ整理、分析設計、高度分析、可視化、部門間の論点整理まで広く担当します。分析結果については、週次報告会を基本として、継続的な意思決定を支援します。
価格
| プラン | 位置づけ | 価格（税抜） | 主な目的 |
|---|---|---|---|
| SCAN | 導入の見極め | 30万円～ | 経営データ可能性を確認 |
| FOCUS | 初回分析・実証 | 100万円～ | 1テーマを単発で本格分析 |
| PARTNER（伴走型） | 継続支援 | 月50万円～ | 中小企業向け継続分析・意思決定支援 |
| PARTNER（フルマネージド） | 継続支援 | 月150万円～ | 中堅・大企業向け高度支援 |
※データ形式の大幅な変更、新しい分析テーマの追加、新規モデル開発、大規模なデータ統合等は別途お見積もりとなります。
FAQ
データがきれいに整っていなくても相談できますか？
はい。まずはデータの状態を確認し、分析可能性を整理します。
AIモデルの構築だけ依頼できますか？
可能です。ただし、RASHINRAではモデル構築前の分析設計も重視します。
経営層向けの資料作成まで対応できますか？
対応できます。分析結果を意思決定に使える形へ整理する支援が可能です。
Excelしかありませんが利用できますか？
はい。ExcelやCSV等から始められます。まずデータの内容・期間・粒度を確認し、現在のデータでどこまで判断できるかを整理します。
データ量が少なくても依頼できますか？
はい。必ずしも大規模なデータが必要とは限りません。目的に応じて基礎集計、統計解析、可視化等から適切な方法を選択します。
AIや機械学習を使わない場合もありますか？
はい。RASHINRAではAIの利用自体を目的としていません。単純集計や統計解析で十分な場合は、よりシンプルで説明可能な方法を優先します。
中小企業でも利用できますか？
はい。30万円～のデータ活用可能性診断に加え、継続支援では顧客側と役割を分担する中小企業向け伴走型をご用意しています。
どの部門が相談すればよいですか？
経営者、経営企画、営業、DX推進、管理部門等からご相談いただけます。分析テーマが決まっていない段階でも対応可能です。
当社の強み・特徴
経営工学とデータサイエンスで、経営データを意思決定につなげる
- Ph.D.による直接監修
博士号を有する専門家が、研究で培った分析設計力と、企業実務で求められる意思決定支援の観点を組み合わせて支援します。 - 経営工学 × データサイエンス
顧客、案件、収益、工数、業務等を個別に見るのではなく、企業活動を構成する要素として捉え、経営判断につながる分析を設計します。 - AIありきではない分析設計
基礎集計、統計解析から機械学習まで、判断テーマとデータの状態に応じて適切な方法を選択します。 - 要因・優先順位まで整理
数値の変化を示すだけでなく、どの顧客・案件・要因を優先して確認・改善すべきかを整理します。 - 意思決定者に伝わる可視化
分析結果を経営層や事業責任者が理解・判断できる形へ整理し、必要に応じて二次元マップ等を用いて可視化します。 - 効果検証まで継続
分析から施策提案で終わらず、施策実施後のデータを確認し、実際に改善したかを評価します。 - 企業活動・業務構造を踏まえた分析
顧客、案件、売上、原価、工数、業務プロセス等の関係を踏まえ、単純な相関だけで結論を出さず、業務実態と照らし合わせながら結果を解釈します。 - 多様な企業データに対する分析知見
顧客、営業、業務、リスク、行動ログ等の実務データを扱ってきた知見をもとに、企業ごとの経営・業務課題に応じた分析を設計します。
事例紹介
- 大手製造業〖サプライチェーンリスク可視化〗
重点対象となる取引先のセキュリティ対策状況を整理・分析し、潜在的なリスクをスコアとして可視化。経営層向けレポートとして整理することで、サプライチェーンに潜むリスクの優先順位付けと説明責任の明確化を支援しました。 - 大手小売業〖セキュリティ対策状況の要因分析〗
現場で形骸化しやすいセキュリティ対策について、対策状況を可視化するとともに、部門ごとの課題を整理。実態に即した改善方針とマニュアル更新に向けた支援を行い、組織全体のセキュリティリテラシー向上に貢献しました。 - 大手運輸業〖行動ログ分析・マーケティング施策支援〗
アプリ利用者の行動ログを分析し、利用傾向やターゲットごとの特徴を整理。科学的根拠に基づいた訴求ポイントの検討を支援し、マーケティング施策の精度向上に貢献しました。 - ITベンチャー〖ランキングロジック改善支援〗
既存のランキングロジックをデータ分析の観点から見直し、ノイズや偏りを考慮した改善方針を整理。プラットフォームの信頼性と利便性向上に向けたアルゴリズム改善を支援しました。
想定される活用シーン（ユースケース）
- ケース1｜顧客・営業分析
顧客属性、商談、受注、売上等を組み合わせ、受注・利益につながりやすい顧客群や営業活動を整理。 - ケース2｜案件・収益構造分析
売上、原価、工数等から、利益を生みやすい案件と見直すべき案件を可視化。 - ケース3｜見積・実績差異分析
積工数・原価と実績との差を分析し、採算悪化につながりやすい条件を整理。 - ケース4｜業務・生産性分析
作業時間、処理件数、担当者、工程等から、滞留、手戻り、負荷が集中している業務を確認。 - ケース5｜顧客・案件リスク分析
取引状況、評価、過去履歴等から、重点的に確認すべき顧客・案件を優先順位付け。 - ケース6｜経営資源配分支援
顧客、案件、利益、工数等を組み合わせ、限られた人員・営業活動・予算をどこへ投入するかの判断を支援。
その他のデータ分析事例
- 中小農林水産業〖画像データを用いた評価・検知支援〗
熟練者の目視に依存していた評価業務について、画像データを活用した検知・モニタリングの仕組みを構築。属人的な判断をデータ化し、生産性向上と品質管理の高度化を支援しました。 - 大手食品業〖画像解析による検品・個数確認の省力化〗
原材料の個数確認や検品に関する作業を、画像データの分析により効率化。作物や原材料の個体差を考慮した分析設計により、ヒューマンエラーの低減と作業工数削減に貢献しました。 - 農業生産法人〖栽培管理データの可視化〗
作物の生育状態や環境データをもとに、栽培管理に関する判