SALESCORE、AI活用を見据えたデータ分析基盤の刷新を実施

SALESCOREのデータ分析基盤刷新

SALESCORE株式会社は、「達成の喜びをあたり前に」をビジョンに掲げ、AIを活用するためのデータ分析基盤の大幅な入れ替えを行いました。これにより、従来1クエリあたり150GB必要だったデータスキャン量を700KBまで削減し、約750,000分の1という圧倒的な効率化を実現しました。

背景: 事業成長によるデータの増加と課題

生成AIの進化により、データの活用方法は大きく変化しています。自然言語を用いたデータの抽出や示唆の生成は、リアルな選択肢となりつつあります。しかし、その効果を最大限に発揮するためには、データの構造や意味が明確に整理されている必要があります。この意味で、AIは魔法ではなく、整った基盤の上で機能する存在です。

SALESCOREはこれまで、Salesforce上の営業データやPostgreSQLでのKPIデータ、PostHogを用いたユーザーの行動ログなどをBigQueryに統合し、営業方針の可視化と支援を行ってきました。しかし、データ容量の急増に伴い、一部の分析クエリは150GBをスキャンする事態となり、試行の頻度や仮説検証のスピードに悪影響を及ぼす課題が見えてきました。

この状況を打破するため、AI戦略を推進するには基盤そのものの見直しが不可欠になりました。

取り組み内容: 分析基盤の再設計

今回の取り組みでは、データ変換基盤であるdbtレイヤーを全面的に再設計し、処理の中間構造やフィルタリングの最適化を図りました。全106回のコミットと約11,000行にも及ぶコードの変更により、クエリの構造を再構築しました。その結果、データスキャンのサイズは150GBから700KBにまで圧縮されました。

これによって、分析コストが削減されるだけでなく、仮説を迅速に検証するための環境も整い、データ活用の自由度が向上しました。これは、AIによる高度な分析や示唆生成を支える基盤を強化することにもつながります。

AI活用への基盤整備

今回の基盤刷新では、処理効率の改善だけでなく、AIの活用を前提とした整備が進められました。各テーブルやカラムに対して内容の定義を整備し、データの意味を明示的にすることで、将来的なAIの応用や自然言語によるデータ抽出の高度化が容易な構造に生まれ変わっています。生成AIが広がる中で、AIの効果を最大限に引き出すためには、基盤となるデータ構造の整備が重要です。今回の取り組みは、AIの機能を単に追加するのではなく、その活用を前提とした段階的な移行のための基盤作りと位置づけられています。

今後の展望

SALESCOREは、今後もデータとAIを活用した営業支援の向上に努めます。刷新された基盤を活用し、迅速な仮説検証や分析の高度化を進めていくとともに、AIを利用した機能追加も段階的に進めていく予定です。テクノロジーを駆使し、営業組織の意思決定の質を向上させ、「戦略と実行のギャップ」を埋めるインフラの構築を推進していきます。