データの力で
経営をする
全てのデータを集めて繋げる
煩雑なデータ収集から
データ利用者を
解放する
プラットフォーム
簡単操作であらゆるデータを自社環境に自動収集
Collectroは自社データやSNSデータ、有償で購入したデータ取得、SaaSデータなど様々なデータをノンコーディングで収集できるクラウド型データ収集ツールです。あらゆるデータを簡単に自社環境に収集しスピーディーかつ多様なデータ活用を可能にします。
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マージンを
圧倒的に抑えた
低価格を実現 -
独自技術により
どんなデータ群にも
簡単にアクセス -
すぐに使える
外部×自社データの
豊富なユースケース
Collectroの機能・サービス
簡単操作でデータを自動蓄積
自社データ統合、TwitterやYouTube等のSNSのデータ取得、有償で購入したデータ取得、各種SaaSのデータ統合がエンジニアの手を使うことなくノーコードで可能に
収集データを即座に価値化
収集したデータを即座に価値に変えるための豊富なパッケージの提供（分析ダッシュボードや予測モデルの提供など）DeNAやメルカリ等の事業会社出身のシニアアナリストたちがお客様の課題に寄り添い、可視化〜価値化〜組織に定着するまで並走することも可能
Collectroの活用イメージ
商品企画・イベント企画
- 世間の流行を把握したい
- データが膨大でこれといった結果が
得られていない - ファクトがなく企画承認の
意思決定が遅くなっている
- 外部データを自動で収集し
独自の推定ロジックを確立 - 推定によって廃棄量が削減された
- 商品開発の速度が向上した
某メーカー様：商品企画・販売予測のスピード & 精度向上
社外データを収集・分析することでマーケットでの流行りを掘り起こすことに成功。これによって流行り始めの商品を競合よりも先行して企画・開発でき、データに基づいた商品企画が実現できた。
- SNSデータ収集を
手作業で行っていた
- SNSデータの定期取得による作業効率化で
90%程度の工数削減が実現 - 投稿内容ごとの特性が可視化されるようになり、番組制作側への提案精度や改善にもつながった
株式会社フジテレビジョン様：SNSデータの収集自動化による業務効率向上
SNSデータの投稿ごとのいいね数や拡散数について一定時間ごとに手動で収集していた。スクリーンショットを都度撮ったり、エクセルに手入力したり、精度や作業効率に課題感が強く、ソーシャルリスニングツールでは本当に見たい指標やデータの取り方で工夫や柔軟性がなく、困っていた。
- 自社以外の競合の動きをモニタリングする仕組みがなく、口コミ解析ツールを入れるにしても高価で困っていた
- コストの面で想定の半分以下で運用することが可能に
株式会社MIXI様：競合状況を含む全体状況をモニタリング
自社データは把握していたが、競合を含む市況の把握ができておらず施策の成功・失敗の判断が難しかった。Collectro導入後は、競合のSNSアカウントデータを中心に競合のビジネス状況や市況をスピーディーにモニタリングできるようになりデジタルマーケティングの施策精度を高めることに成功した。
- 販路が拡大し、データが散らばるようになってしまい手作業で集計するのが大変になった
- 全てのデータをDLしてから結合してピボットして分析を行っていたが、それが全て自動化
- 1回あたり3時間ほどかかっていた作業が数分で完了し、工数面では90%以上の削減が実現
某D2Cメーカー様 : 散らばったデータを自動統 合集計した経営ダッシュボードの構築
ブランドが順調に成長して販路が多面化（オフライン店舗、ECモールなど）した影響で、商品情報を分析するための集計を作るのに多くの工数が使われることに。クラウド上で基盤を作り効率的な経営分析の運用を実現。
- 商品開発・マーケティングの質を高める方法として従来はデジタル広告での成果指標を見る程度しか方法がなかった
- 社外のユーザーコミュニケーションデータを生成AIで処理して重要単語を抽出することに成功
- 商品開発・マーケティング活動のPDCAをこれまでにない軸で回せる体制を実現。さらなる高度化・高精度化に貢献。
某メーカー様 : 重要キーワードの抽出による商品企画やマーケティングでの活用
Collectroで社外データを収集し、雑多なテキストの中から生成AI (LLM) を用いて目的とするコンテキストに基づいた重要なキーワードを自動抽出。これにより商品開発やマーケティング活用 (SEOや検索広告) などの効率 & 効果を高めることができた。
- エンジニアの市場価値を正確に把握することが難しく、適切な報酬設定やキャリア支援に課題がある。客観的な指標に基づいたフェアバリュー診断が求められている
- 属人的な診断がプロダクト化され、診断の質が向上
- 診断基準の統一で、エンジニア間の公平性が確保された
- 診断業務の自動化でスケーラビリティを確保
株式会社PROJECT COMP様: 生成AIでエンジニアの市場価値を正確に把握
Gemini を活用したエンジニアのフェアバリュー診断プロダクトを開発。このプロダクトは、エンジニアのスキル、経験、実績などの情報を入力すると、客観的かつ最新の市場価値を自動で診断することが可能。属人的な診断プロセスをプロダクト化したことで、診断の質の向上と業務効率化を実現し、スケーラビリティの課題を解決した
- 社内チャットボット導入にあたって自社・顧客環境への RAG 導入・ナレッジ登録を簡易化し、普段使うチャットツールから問合せできるようにしたい
- RAG導入・ナレッジ登録が簡易化され導入コスト削減
- 普段使うチャットツールから問い合わせが可能になり業務生産性向上
弊社提供プロダクト AI Craft: RAG 導入・ナレッジ登録を大幅に簡易化可能
AI craftを活用することにより自社・顧客のGoogle Cloud 環境にRAGシステムを簡単にデプロイでき、ベクトルストアへのナレッジ登録も簡易 UI で行うことが可能。普段使いの Slack や Google Chat から問い合わせができ、チャットツールを導入していない場合はOSSの独自UIも活用可能
- 生成 AIを活用した自然言語でのデータ分析など、メタデータの価値が高まっているがBigQuery のメタデータ整理は手間がかかる。テーブルのカラムのdescriptionを効率的に登録し、データの理解や活用を円滑に進められるようにしたい
- BigQuery のメタデータ整理に関する作業負担を大幅に軽減
- カラムの description を自動生成し、データの理解が容易に
- メタデータ整理が進み、データ活用の促進と価値創出に貢献（Gemini による SQL 生成の精度が高まるなど）
弊社提供プロダクト Metashot: GeminiでBigQuery メタデータを自動生成
Meta Shotは、BigQuery の各テーブルのカラムの descriptionを自動生成するアプリ。データセットを入力してテーブル一覧を取得し、description を登録したいテーブルを選択するだけで、選択したテーブルのスキーマをアップデート可能。Meta Shot を活用することで、メタデータ整理の作業負担を大幅に軽減し、データの理解や活用をより円滑に進められるようになります
Data活用の課題
不毛なデータ集めの作業に分析者の8割の工数が持っていかれてしまっている
仕事の80%が データの前処理
- ・データ収集
- ・データをキレイに整える
- ・集計エラー処理対応
- ・コミュニケーション
分析者の仕事の流れ
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データの
収集 -
データの
解析 - 提案
欲しいデータを集めようとすると、各部署にたらい回しにあう…
Collectroの特徴
あらゆるデータソースに対応
社内から外部のデータまで、APIが公開さ
れているあらゆるデータにアクセス可能
セキュアな環境で動作
従来型とは異なり外部にデータが盛れる
ことなく、自社の環境内部で収集が完結
ノーコードで基礎構築
データ利用者のみで簡単にDWHの構築と
運用が可能になります
様々な分析基盤を構築可能
デジマ、HR、SaaS分析、経営分析など様
々な分析基盤を構築可能
弊社独自の分析ノウハウ
IT大手事業会社出身のシニアアナリストを
中心に、分析運用ノウハウの提供も可能
顧客環境にデブロイ
顧客環境で動かす画期的な仕組みで安価
かつセキュアに提供可能に
独自のアーキテクチャによる、
Collectroの優位性
従来型データ コネクタSaaS
- データ量制限
- ユーザー数制限
- データ転送時間制限
- 自社データのみ
- ツール提供者の
- サーバー経由
- 制限なし
- 自社データ＋
- 外部データ全般
- 自社内で完結
たくさんの企業に
導入いただいております。
