SALESCORE、AI前提の営業実行基盤へ。データスキャン量を約750,000分の1に最適化

― ― 生成AI活用を見据え、分析基盤を構造的に刷新 ― ―



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「達成の喜びをあたり前に」をビジョンに掲げるSALESCORE株式会社（本社：東京都渋谷区、代表取締役：中内崇人、以下 当社）は、AI戦略の一環として、当社プロダクトを支える分析基盤の構造的な刷新を実施いたしました。本取り組みにより、従来1クエリあたり最大150GBを要していたデータスキャン量を700KBまで最適化し、約750,000分の1への効率化を実現しました。

背景：事業成長に伴うデータ増加と構造的課題

生成AIの進化により、自然言語によるデータ抽出や示唆生成は現実的な選択肢となりつつあります。しかし、AIの性能を十分に発揮させるためには、その背後にあるデータ構造が整理され、意味が明確に定義されていることが不可欠です。AIは魔法ではなく、整備された構造の上でこそ精度を発揮します。

当社ではこれまで、Salesforceの営業活動データ、PostgreSQLに蓄積されたKPIデータ、PostHogによるユーザー行動ログなどをBigQueryに統合し、営業組織の実行を可視化・支援してきました。一方で、事業成長に伴うデータ量の増加により、特定の分析クエリが1回あたり150GBをスキャンする状態となり、分析の試行回数や仮説検証スピードに影響を与えうる構造的課題が顕在化していました。

AI戦略を本格的に推進するためには、この基盤そのものを見直す必要がありました。

取り組み内容：分析基盤の再設計

当社は、データ変換基盤であるdbtレイヤーを全面的に再設計し、中間処理構造やフィルタリングの最適化を実施しました。約106回のコミットと約1.1万行におよぶ変更を通じてクエリ構造を再構築。その結果、1クエリあたりのデータスキャン量は150GBから700KBへと大幅に削減されました。

これにより、分析コストの最適化だけでなく、仮説を迅速に検証できる環境が整備されました。データ活用の自由度を高めることは、AIによる高度な分析や示唆生成を支える基盤強化にもつながります。

AI活用を見据えた基盤整備

今回の再設計では、単なる処理効率の改善にとどまらず、AI活用を見据えた基盤整備も進めました。各テーブルおよびカラムに対してDescriptionを整備し、データの意味構造を明示的に定義することで、将来的なAI活用や自然言語によるデータ抽出の高度化に対応しやすい構造へと刷新しています

生成AIの活用が広がる中で、AIの性能を十分に発揮させるためには、背後にあるデータ基盤の整備が不可欠です。今回の取り組みは、AIを機能として追加するのではなく、AI活用を前提とした構造へと段階的に移行するための土台づくりと位置づけています。

今後の展望

当社は今後も、データとAIを活用した営業実行支援の高度化に取り組んでまいります。今回刷新された基盤を活かし、より迅速な仮説検証や分析高度化を進めるとともに、AIを活用した機能拡張を段階的に検討していく予定です。

今後もテクノロジーの力を通じて、営業組織の意思決定の質を高め、「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まいります。

SALESCORE株式会社について

「達成の喜びをあたり前に」をビジョンに掲げ、仕組みとテクノロジーで組織文化変革を実現する伴走型コンサルティングとセールスイネーブルメントSaaSを提供しております。

企業名　：SALESCORE株式会社
代表者　：中内 崇人
設立　　：2018年12月
所在地　：東京都渋谷区渋谷2-20-11 渋谷協和ビル7階
事業内容：コンサルティング・SaaS・AIを垂直統合し、営業組織の「戦略と実行の間に存在する空白」を解消。戦略設計からデータの解析・最適化までを一気通貫で実装し、営業パフォーマンスを科学的に最大化します。
URL　　：https://corp.salescore.jp/

本件に関するお問い合わせ先

SALESCORE株式会社 PR部
Mail：pr@salescore.jp

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