セブン‐イレブンの生成AI活用から考える、小規模事業のデータ活用──「まもり」から「攻め」、そしてイノベーションへ

1. セブン‐イレブンの生成AI活用に学ぶデータ活用の可能性

最近、「セブン‐イレブンが生成AIを活用し、データ分析のハードルを下げた」という記事を読みました。そこには、「ビジネスの意思決定に使える形にデータを加工・分析できる社員は限られており、データの民主化が実現されなかった」とありました。

これは小規模事業者にとっても同じ課題ではないでしょうか？ 「データを活用しよう」と思っても、専門知識を持つ人材がいなければ、データは眠ったままになってしまいます。しかし、生成AIの登場により、このハードルが劇的に下がりました。

2. 小規模事業者にとっての「案件管理」とは？

小規模事業者にとって、案件管理システムは業務効率化の要です。

しかし、多くの経営者が求めるのは「今ある業務を整理してトラブルを防ぐためのツール」、つまり「まもりのデータ活用」です。

例えば、

• 業務の流れを整理して、どの案件がどこまで進んでいるのかを明確にする
• 履歴を残し、過去の対応を振り返ることで、顧客対応の抜け漏れを防ぐ
• チーム内で情報共有し、属人的な業務を減らす

これらはどれも重要ですが、データを「守る」ことにとどまっています。

3. でも、それだけじゃもったいない！「攻めのデータ活用」へ

今後、企業が生き残るためには「攻め」のデータ活用が欠かせません。

案件管理システムに蓄積されたデータを分析し、次の一手を考えることができるのです。

例えば、 ✅ 売上につながる顧客分析 → 「リピート率が高いお客様の特徴は？」 ✅ 業務のボトルネック特定 → 「案件が滞りやすいのはどの工程？」 ✅ 成功パターンの発見 → 「契約につながった案件の共通点は？」

しかし、これを実現するにはデータ分析の専門知識が必要で、実際に活用できる社員は限られていました。その結果、データの民主化が進まず、十分に活用できないケースが多かったのです。

4. 生成AIで変わるデータ活用のハードル

これまで、データ活用にはSQLの知識や高度な分析スキルが必要でした。 しかし、「生成AI」の登場により、そのハードルが劇的に下がっています。

✅ SQLを書かずにデータを抽出 → 誰でも自然言語でデータを扱える ✅ 意思決定を支援 → AIが傾向を分析し、次のアクションを提案 ✅ データの民主化を実現 → 社員全員がデータを活用できる環境を構築

例えば、セブン‐イレブンでは生成AIを活用し、データの抽出・分析を誰でもできる環境を整えることで、より高度な意思決定を実現しています。

小規模事業者でも、生成AIを活用することで、

• 売上データの分析
• 在庫管理の最適化
• 顧客対応の自動化

など、ビジネスの可能性を大きく広げることが可能になります。

5. クラウド活用とモバイル対応でどこでも仕事ができる

最近では、多くの案件管理システムがクラウド対応しており、社外からでもスマホやタブレットでアクセス可能になっています。

🚀 例えばこんな活用ができる！

• 営業先でスマホから案件の進捗を確認し、即座に提案
• 外出先からタブレットで見積もりを作成し、その場で送信
• 遠隔のメンバーともリアルタイムでデータを共有

「案件管理システムを導入するなら、モバイル対応のものを選ぶことが重要」 これは、DX推進の大きなポイントになっています。

6. AIの活用でさらに進化するデータ活用

最近では、AI技術が進化し、データの自動分析や業務の最適化が可能になっています。

例えば、

• AIが案件データを分析し、売上アップにつながる顧客層を特定
• チャットボットが顧客対応を補助し、業務負担を軽減
• 過去のデータをもとに、最適なスケジュールを提案

生成AIと組み合わせることで、データ活用のハードルを下げながら、 より高度な分析や意思決定を可能にします。

7. まとめ：「まもり」から「攻め」、そしてイノベーションへ

案件管理システムを単なる業務整理ツールで終わらせるのはもったいない。

「まもりのデータ活用」から「攻めのデータ活用」へ。

さらに、生成AIを活用すれば、データの民主化が進み、 ✅ 売上アップ ✅ 業務効率化 ✅ ビジネスチャンスの拡大 ✅ 意思決定の迅速化

が可能になります。

この流れを加速させるためには、クラウド活用・モバイル対応・AIの組み合わせが重要です。

「うちの会社もそろそろ案件管理システムを見直すべき？」 そんな疑問を持ったら、まずはお気軽にご相談ください！