生成AI（Gemini）×ETLならReckoner（レコナー）

スプレッドシートのデータをAIに考察させ、Slackへ投稿する方法 | Reckoner

課題・現状

売上げデータやマーケティング施策効果をスプレッドシートに記録しているものの、分析リソース不足のためデータが活用しきれず、メンバーへの情報共有も遅れている。そこで、生成AIを活用し、データから簡単な考察を自動生成、Slackに投稿することで分析業務を効率化し、データに基づいた迅速な意思決定を実現したい。

Reckoner（レコナー）導入の効果

データ分析の工数削減

ETL（Reckoner）内で生成AI（Gemini）を活用することで、Googleスプレッドシートのデータを参照して考察、さらにSlackへの投稿まで自動で完了するため、一連の工数をかける必要なくデータ分析ができるようになった。
リアルタイムでの情報共有

スプレッドシートの更新をトリガーにSlackへの自動投稿を行うことで、チームメンバー全員にリアルタイムで情報を共有が可能となり、手動での報告や共有の手間が省け、迅速な意思決定に繋がる。さらに生成AIであれば24時間365日稼働できるため、深夜や休日のデータ変動にも対応し、常に最新の情報を提供できる。
大量データの客観的な分析

人間が処理しきれない大量のデータを生成AIが分析することで、隠れた相関関係やパターンを発見できる可能性がある。また、感情やバイアスに左右されず、データに基づいた客観的な分析をすることで、人間の主観が入る余地を減らし、より正確な考察が可能となる。