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こんなお悩み、ありませんか

今のデータ活用に、モヤモヤを
感じていませんか？

BIツールを導入したが誰も使いこなせていない方、過去にデータ分析を外部委託して何も残らなかった方へ。
今あるツール・データを活かし切れているかのチェックリストと、次の一手の考え方をまとめました。

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完全無料・お断りも自由です

Check List

こんな状態が続いていたら、今あるものを活かし切れていないかもしれません

大切なのは「乗り換え」ではなく「活かし方」です。既に導入済みのツール・データを無駄にする必要はありません。プログラム開始後、最初の2週間で実施する診断フレームのうち、代表的な3項目をご紹介します。

  • 1データを見てはいるが、グラフ化止まりで「なぜそうなるか」の検証まで至っていない（分析実施状況）
  • 2値引き・増員・発注量などの判断が、データではなく勘や経験に頼っている（意思決定へのデータ活用）
  • 3データに欠損・表記揺れがあり、特定の担当者しか触れない状態になっている（データ品質・組織のデータリテラシー）

※上記は、プログラム本編Sprint 1（Week 1-2）で実際に使用する診断フレーム（データ速診レビューシート・7項目の速診スコア）のうち、代表的な3項目を抜粋したものです。無料データ速診（60分）はこの診断そのものではなく、口頭でのヒアリング・現状確認の場です。正式な診断はプログラム開始後、7項目全てを5段階で評価します。

整理されていないデータに悩む担当者
Failure Pattern

過去にうまくいかなかった方へ。次はどう選ぶか

「もう同じ失敗はしたくない」——そのお気持ちは、非常に正直で大切なご指摘です。よくある失敗パターンと、次に確認すべきポイントをまとめました。

パターンA

データ分析を外部委託したが、結果を受け取って終わり。社内には何も残らなかった

原因の多くは、分析結果の納品をゴールにしてしまい、「使い続ける体制」まで含めて設計されていなかったこと

次に選ぶ基準：操作マニュアルの整備・担当者研修まで行い、自社で運用できる状態を目指してくれるか

パターンB

「現場任せ」か「トップダウン一辺倒」で失敗した

原因の多くは、現場の声と経営の判断を橋渡しする役割が不在だったこと

次に選ぶ基準：現場へのヒアリングと経営者との対話を必ずセットで実施してくれるか

データ活用について相談するシーン
Why CQL

今のやり方を見直す際、CQLが大切にしていること

高額なBIツール導入や新規データ収集基盤の構築は不要です。ツールを乗り換えるのは最終手段——まずは今あるものの活かし方を一緒に考えます。

今あるデータ・ツールをそのまま活用

既存のExcel・POS・受発注データから分析を開始。ゼロからのやり直しではなく、今あるものの活かし方を考えます。

一気通貫の3ヶ月スプリント

データクレンジング・KPI設計・ダッシュボード構築・経営判断への橋渡しまで、単一のスプリントでご提供します。

「受け取って終わり」にしない

Sprint 3で操作マニュアルの整備・担当者研修まで行い、3ヶ月後には自社でダッシュボードを運用できる状態を目指します。

できないことも正直に

成果物・プロセスの完遂には責任を持ちますが、分析に基づく経営判断の成否そのものは保証できません。正直にお伝えします。

まずは、無料データ速診から
お試しください

診断のみで終わることも可能です。ご納得いただいた上でのみ、プログラムへの参加をお決めください。

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機密保持（NDA） 最短即日対応 しつこい営業なし
FAQ

よくあるご質問（抜粋）

はい、あります。既に導入済みのツールを無駄にする必要はありません。まず無料データ速診で「今のツール・データの何が活用されていないか」を整理し、活用できる部分は活かしながら、経営判断につながる形に設計し直します。ゼロからのやり直しではなく、今あるものの活かし方を一緒に考えるアプローチです。
その経験は、Data-Driven Decision Sprintが最も重視している課題です。分析結果を納品して終わりにせず、Sprint 3で操作マニュアルの整備・担当者研修まで行い、3ヶ月後にはお客様自身でダッシュボードを運用できる状態を目指します。「分析を受け取る」だけでなく「使い続ける体制」まで含めての設計です。
その不安は、非常に正直で大切なご指摘です。DXやシステム導入が失敗する最大の原因のひとつは、「現場任せ」か「トップダウン一辺倒」のどちらかに偏ってしまうことです。Creative Quest Labでは、現場へのヒアリングと経営者との対話を必ずセットで実施します。また、いきなり大きな投資をお願いすることはありません。まず無料診断で現状を整理し、小さな検証から始めて効果を確認してから次のステップに進む設計にしています。

その他のご質問はData-Driven Decision Sprint本編のFAQでもご案内しています。