全体像：経営情報の可視化構造

1. 目的：経営・現場・財務が同一データで判断する環境を構築。
2. 構造：「データ統合層（ETL）」→「指標層（KPI）」→「表示層（BI）」。
3. 特徴：更新自動化・ロール別表示・異常値検知・履歴追跡。
4. 原則：“シンプル・即時・整合”を最優先とする。

指標設計とKPI階層

データ収集とETL設計

• 収集対象：販売、購買、在庫、会計、労務、CRM、POS。
• 方式：API/CSV自動取込、RPA補完、夜間ETL。
• 整合：共通ID・時系列・取引単位を統一。
• 格納：Data Warehouse（BigQuery/Snowflakeなど）。

BIツールと表示設計

権限・更新・監査ログ

• 役職別・部門別に表示制限を設定（RBAC）。
• 更新履歴・データ出所・算式を明記（監査対応）。
• ダッシュボード操作ログを保存し異常操作を検出。
• 定期バックアップ・検証用サンドボックスを運用。

AIアラートと予兆検知

• AIがトレンド逸脱（3σ超・前年比±10％）を自動検知。
• Slack/Teamsへリアルタイム通知。
• シナリオ別に「想定原因・推奨対応」を添付。
• AI出力の精度を月次レビューで改善。

よくある失敗と回避策

• 指標過多：画面が情報過密 → 20項目以内に絞る。
• 更新遅延：手動更新依存 → ETL自動化で即時化。
• 属人運用：担当者不在で停止 → 権限分散＋マニュアル化。
• 整合不備：会計と営業の定義差異 → 共通マスターで統一。

チェックリスト

• KPIを階層化し20項目以内に整理した
• 共通ID・取引単位・更新頻度を統一した
• BIツールで権限別ダッシュボードを構築した
• AIアラートを導入しトレンド逸脱を検知できる
• 算式・出所・履歴・ログを監査対応で明記した
• バックアップ・検証環境を定期運用している

ご相談・支援メニュー

• 経営KPI定義とBIダッシュボード設計支援
• ETL構築・データ統合・更新自動化の導入
• AIアラート設定と予兆検知の運用チューニング
• 権限管理・監査ログ・バックアップ設計

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