データをつなげば、使い道は、どこまでも広がる。
業務システム、ファイル、SaaS。つなぐデータが増えるほど、探せること、分析できること、自動化できることが広がります。
Amazon Quickが、あなたの仕事をこう変える。
駅のホームで、
仕事が終わる。
各営業担当がCRMの数字と手書きのメモを見比べながら、毎日、時間をかけて日報を作成・報告している。
Quickなら、GoogleドライブやSharePointに残した商談メモを読み取って、日報の下書きを自動で作成。内容を確認して承認するだけで、SlackやTeamsに届きます。電車の中でスマホを見て「承認」したら、そのまま直帰。明日の準備や、家族との時間に使えます。「報告のための帰社」がゼロに。
- 商談メモを読み込む(Googleドライブ・SharePoint)
- 日報専用のAIアシスタントが、下書きを作る
- 承認すると、SlackやTeamsへ届く
「無駄」を、
その場で見つける。
AWSの利用明細が膨大で、費用が急に増えた原因の特定や、具体的な節約の行動に、なかなか結びつかない。
Quickなら、利用明細(CUR)を取り込んで、ふだんの言葉で質問するだけ。サービス別・リソース別の内訳をグラフで見ながら、増えた原因を調べて、節約の提案まで返します。利用料の上位10サービスを洗い出して、コスト最適化のレポートにまとめることもできます。「調査」を5秒で終わらせる。
- 利用明細を取り込んで、すばやく分析する
- 「なぜ増えた?」と、ふだんの言葉で質問する
- 上位10サービスの節約レポートを、自動で作る
「勘」ではなく、
「事実」で決める。
売上低下の要因を、数字のダッシュボードだけで探るには、限界がある。現場の生の声(議事録)や製品の仕様が、分析に活かされていない。
Quickなら、議事録や製品仕様書、顧客の声をまとめて読み込み、売上の数字と合わせて分析。売れなくなった理由まで、レポートにまとめます。できあがったレポートをもとに、次の施策も、AIと壁打ちできます。アンケートを目視で集計する数週間が、数分に。
- 議事録・仕様書・顧客の声を、1か所に集める
- 数字と現場の声を、合わせて分析する
- レポートをもとに、AIと施策を考える
