話しかけるだけで、AIが形にする。
配信するコンテンツも、
データを加工する設定も、
やりたいことを言葉で伝えるだけで、AIが形にします。
デザインの知識もSQLの知識も必要ありません。
「できない」で止まっていたことが、
指示ひとつで動き出す。
コンテンツの制作にも、
データの加工にも、
これまで専門的なスキルが必要でした。
AI Copilotは、
その作業を対話に置き換えます。
-
コンテンツ生成
届けたい内容やターゲット、テーマを言葉で伝えるだけで、配信に必要な素材をAIが作成します。デザインの知識がなくても、そのまま使える形で出力されます。
-
セグメント×テーマでの生成
ターゲットとテーマを入力するだけで素材を生成します。人手が足りずに施策が止まることがなくなり、仮説の数だけ試せます。
-
データ処理の設定生成
処理したい内容を言葉で伝えるだけで、SQLの作成もGUIの設定作成もAIが実行します。新しい施策を追加するたびにエンジニアを待つ必要がありません。
-
ノーコードでの検証
AIが実行した処理は画面上で確認できます。コードを読める人でなければ検証できないという状態にならないため、確認の工数も抑えられます。
-
コンテンツ生成つくる時間を、
考える時間に。「ポイント還元キャンペーンのコンテンツを作成して」と伝えるだけで、
配信に必要なコンテンツをAIが自動で生成します。いちから手作業で制作を進める必要がないため、
担当者は制作工数に縛られず、
施策の数と質を同時に追い続けられます。-
指示だけでコンテンツを自動生成
-
制作の手戻りと外注リードタイムを削減
-
施策の追加スピードを落とさない
-
-
セグメント×テーマでの生成「案がない」で、
止まらなくなる。ターゲットとテーマを入力するだけで、
配信に必要な素材を生成します。人手が足りずに施策が止まることがなくなるため、
仮説の数だけ試して、
勝ち筋を選び抜けます。-
セグメントとテーマの指定だけで生成
-
仮説の数だけ試行が可能
-
制作リソースが施策数の上限にならない
-
-
データ処理の設定生成SQLを書く作業も、
自然言語で済ませる。「売上データと顧客データを結合して」
「地域ごとの売上合計を集計する設定を作成して」など、
処理したい内容を自然言語で伝えるだけで、SQLの作成もGUIの設定作成もAIが実行します。新しい施策を追加するたびにエンジニアを待つ必要がありません。-
自然言語での指示に対応
-
SQL作成/GUI設定作成の両方に対応
-
-
ノーコードでの検証AIの処理は、
誰でも確かめられる。AIが実行した処理は、画面上でノーコードで検証できます。コードを読める人でなければ確認できない、
という状態にならないため、
エンジニアの検証工数を抑えながら、
AI活用のリスクも抑えられます。-
処理内容を画面上で確認
-
コードを読まずに検証が可能
-
エンジニアの確認工数を削減
-
AIでデータを売上に変える、
その一歩を
で。
つくる場面すべてに、AIがいる。
コンテンツの制作にも、
データの加工にも、
これまで専門的なスキルが必要でした。
Copilotは、
その作業がある場所すべてで動いています。
-
AI Driven CDP
データ処理の設定生成。処理したい内容を伝えるだけで、
SQLの作成やGUIの設定作成を実行します。新しい施策のたびにエンジニアを待つ必要がありません。 -
AI Engagement
配信するコンテンツの生成。届けたい内容を伝えるだけで、
メールやLINEに必要な素材を作成します。制作リソースが施策数の上限になりません。
導入事例
膨大な決済データから
最適な「寄り添い」を導き出す
究極のパーソナライズ戦略
導入の背景
膨大な会員データを活用した細かなセグメント配信を実現する一方で、データ抽出や施策設定に多くの工数が発生していた。より迅速かつ継続的なパーソナライズ施策を推進するため、b→dash を導入。
購買/サイト訪問データを
ノーコードで統合し、
CV数/送客率の増加を実現
導入の背景
店舗 / ECサイト6カテゴリの顧客 / 売上 / 訪問データを統合して分析 / 施策に活用したかったが、データ統合にSQLが必須で外注が必要となり、手間とコストが課題となっていたところに、b→dashを導入。
東武グループ共通ポイント
「TOBU POINT」のデータ統合で
精緻なCRM強化を実現
導入の背景
複数事業の顧客/購買/PASMOデータを統合した分析を実施したかったが、CDPツールの活用にSQL知識が必須で、社内エンジニアや外部SIerへの依頼コスト・工数が課題となっていたため、b→dashを導入。
全社でデータドリブンな
PDCAサイクルを構築し
1クリックでデータ抽出を実現
導入の背景
オムニチャネル推進に向けOne to Oneアプローチを実現したかったが、データ可視化の基盤がなく、顧客属性別の分析に数日を要するなど工数が膨大で、少人数の販売部では対応しきれない状況が続いていたため、b→dashを導入。
ノーコードで
データ収集/統合/加工を実現し
メルマガ開封率10%改善
導入の背景
約70万人の会員データを活用したきめ細かいアプローチでLTV向上を目指す中、データの収集 / 統合 / 加工にSQL知識が必要で、施策実行までに工数がかかり、データドリブンなマーケティングを実現するため、b→dashを導入。
よくある質問
-
大きく分けて 2 つの場面で動作します。1 つは配信するメール・LINE などのコンテンツを言葉で伝えるだけで生成する「コンテンツ生成」、もう 1 つは処理したい内容を自然言語で伝えるだけで SQL や GUI の設定を作成する「データ処理の設定生成」です。AI Driven CDP / AI Engagement それぞれの中で Copilot が動いています。
-
いずれの知識も必要ありません。コンテンツ生成では、テーマとターゲットを指定するだけで配信に使える素材が出力されます。データ処理では「売上データと顧客データを結合して」といった自然言語の指示から SQL 相当の処理を AI が組み立て、GUI の設定として反映します。
-
実行結果は管理画面上でノーコード検証できます。コードを読める人でなければ確認できない、という状態にならないため、エンジニア以外の担当者も内容を追えます。AI 活用のリスクを抑えつつ、確認工数も削減できます。
-
導入前のご相談・活用イメージのすり合わせは無料で承っています。まずは資料ダウンロード、あるいはお問い合わせフォームからお気軽にご連絡ください。運用体制や既存ツールに合わせた活用方法をご提案します。
お気軽にお問い合わせください
b→dashの検討状況に応じて、個別相談/デモもお選びいただけます。
