「データを活用して」と言われた。
でも、何から始めればいい？
その悩み、1回の相談で解決します。
データ活用・DX相談｜中立な専門家による思考整理型コンサル
ベンダーの提案は本当に正しい？ AIで何ができる？ 社内に聞ける人がいない――
そんなときは、ぜひご相談ください。
こんな状況の方に選ばれています
“DXを推進しろ”と言われたが
何から手をつけるべきかわからない
自社のどのデータが使えるのか、何を優先すべきか。現状を整理し、最初の一歩を一緒に設計します。
よくある相談: 「経営層から”データ活用”の号令が出たが、現場で何をすればいいのか見当がつかない」
AI導入の話が進んでいるが
自社に本当に必要なのか判断できない
AI・機械学習で実際に何ができるか、費用対効果は合うのかを、ベンダーではない中立な立場で整理します。
よくある相談: 「AIツールの導入提案が来ているが、自社の業務に合うのかどうか社内に判断できる人がいない」
ベンダーの提案が妥当なのか
社内にわかる人がいない
見積もりの金額感、技術選定の適切さ、プロジェクト計画の現実性。第三者の目でチェックします。
よくある相談: 「数百万円の分析ツール導入を提案されたが、そもそもうちの規模に必要なのか知りたい」
相談で得られること
1時間の個別面談で「次にやるべきこと」が明確になる
オンラインで1対1の面談。漠然とした悩みをヒアリングし、優先順位と具体的なアクションを整理します。「何を、どの順番で、どう進めるか」を持ち帰れます。
資料・企画書・提案書を専門家の目でレビュー
データ活用企画、AI導入計画、ベンダー提案書など、社内で判断しにくい資料に対して、技術面・コスト面からフィードバックを提供します。
相談後もメールで継続フォロー（期限なし）
面談後に「あの件、もう一つ聞きたいことがあった」となっても大丈夫。追加の疑問にメールで対応します。期限は設けていません。
相談できる内容
データ戦略
データ活用のロードマップ、優先順位の整理
例: 顧客データの分析で何がわかるか整理したい
AI・機械学習
導入可能性の検討、手法の選定、精度の見込み
例: 需要予測にAIを使いたいが、手持ちのデータで足りるか知りたい
分析設計
KPI設計、効果検証の方法、データ収集計画
例: 施策の効果を数字で示せと言われたが、どう測ればいいかわからない
ツール選定
BIツール、分析環境、クラウドサービスの選び方
例: TableauとPower BI、うちの用途にはどちらが合うか相談したい
人材・組織
データ人材の採用・育成、チーム体制の構築
例: データ分析担当を採用したいが、求めるスキルセットがわからない
ベンダー評価
提案内容の妥当性確認、見積もりの適正チェック
例: 提示された見積もりが相場と比べて妥当か判断したい
ご利用の流れ
お申し込み
フォームから相談内容を簡単にお知らせください。「まだ何を聞けばいいかわからない」でも大丈夫です。
日程調整
メールで面談日時を調整します（最短翌営業日）
オンライン面談
Zoom等で1時間の個別相談を実施
フォローアップ
相談後の疑問にもメールで対応します
相談員プロフィール
大前勝弘 Omae Katsuhiro
統計科学博士 / データサイエンティスト
医療・小売・製造など多様な業界でデータ活用プロジェクトを支援。特定のツールやベンダーに依存しない、中立な立場でのアドバイスを強みとしています。「専門用語を使わず、意思決定に必要な情報だけを伝える」ことを大切にしています。
- 統計科学の博士号を持つ数少ない実務家
- 医療・小売・製造・金融など多業界での支援実績
- AI・機械学習プロジェクトの設計・評価経験多数
- 統計室長として組織運営・経営層との折衝経験あり