AI Copilot
デザインもSQLも、
AIが代わりに
手を動かす。
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。
AIコンテンツ生成AIβ版
バナー 1200×628生成完了
Mメール生成完了
氏名さんの保有ポイント
3,210pt
ポイント還元キャンペーンは今週末まで。お気に入りのアイテムをおトクに。
キャンペーンを見るS配信対象の抽出作成済み
SELECT customer_id FROM customers WHERE last_purchase < 90 days AND point_rank = 'gold'
対象3,240人
自然言語で頼むだけで、
コンテンツができあがる。
クリエイティブの制作にも、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。
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コンテンツ生成
届けたい内容を言葉で伝えるだけで、配信素材を作成
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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
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データ処理の設定生成
処理内容を言葉で伝えるだけで、SQL／GUI設定を作成
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ノーコードでの検証
AIが実行した処理を、コードを読まずに画面で確認
コンテンツ生成
「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
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
「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
で。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
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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。
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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。
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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。
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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。
