MCPを使ったデータ分析の取り組みについて

2025/07/08【7/8開催】第11回中部Tableauユーザー会 ～東海旅客鉄道株式会社様、ダイハツ工業株式会社様 事例発表会～（https://techplay.jp/event/981080）
発表時間：7分

STORES 株式会社
データ本部 データ基盤グループ
小野 嵩征（ono.takayuki）/ アナリティクスエンジニア

1. STORES 株式会社 小野 嵩征 第11回中部Tableauユーザー会 2025年 7月 MCPを使ったデータ分析の取り組みについて
2. 自己紹介 小野 嵩征（おの たかゆき） STORES株式会社 所属（2024年10月〜） アナリティクスエンジニア データ基盤の改善/データ活用推進を行なっている DATA Saber（2023年5月~） 2
3. はじめに Tableauの活用方法については話しません。 AIを使ったデータ分析について少しでもワクワクしてもらえたらと思います。 3
4. （本題の前に）参加者の属性質問 質問：AI Agentを知っている！もしくは使っている方いますか？ 4 Yes No
5. AI Agent Agentはド◯えもんみたいなやつ 5 目的 ・プログラミング ・カレンダー登録 etc WEB検索 Agent ドキュメント 検索結果をもとに 次のアクションを考え行動する
6. （本題の前に）参加者の属性質問 質問：MCPを知っている！もしくは使っている方いますか？ 6 Yes No
7. MCPとは MCPは、AIが外部ツールやデータソースと連携し、 より高度なデータ分析や業務自動化を行うための「橋渡し役」となるプロトコル 7 外部ツール MCP
8. MCP MCPは秘密道具 8 目的 WEB検索 ドキュメント ・データ分析 ・プログラミング ・カレンダー登録 etc データ基盤 MCP
9. 本日のゴール ・STORESのデータの特徴について知る ・MCPを使ったデータ分析のイメージを持つ ・データ活用を進めるためのAgent活用の展望を知る 9
10. 目次 10 提供サービス STORESのデータの特徴3つ データ基盤に求めるもの セルフ分析を進めるためのAgent活用の展望 まとめ 01 02 03 04 05
11. 1. 提供サービス
12. サービス紹介 12 お店のデジタルを まるっとサポート。 個人や中小事業の方々に向けて、 お店のデジタル化をまるっと 実現できる価値を提供しています。
13. サービス紹介 13 他にも色々
14. 目次 14 提供サービス STORESのデータの特徴3つ データ基盤に求めるもの セルフ分析を進めるためのAgent活用の展望 まとめ 01 02 03 04 05
15. 2. STORESのデータの特徴3つ
16. データが繋がる 16 ・サービス間の親和性も高い ・ID基盤が存在 = データが繋がる
17. とにかく変化が早い 17 お客様からのフィードバック 日々の分析 STORES社員 サポート 開発チーム インタビュー STORES製品レベルアップ
18. とにかく変化が早い 18 お客様からのフィードバック 日々の分析 STORES社員 サポート 開発チーム インタビュー STORES製品レベルアップ この改善のサイクルが 常に行われている
19. 新しいデータが増え続ける 19 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000227.000031375.html https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000224.000031375.html
20. とにかく変化が早いので 完璧なデータソースを作るのに 時間がかかる =ビジネスが遅れる 20
21. 目次 21 提供サービス STORESのデータの特徴3つ データ基盤に求めるもの セルフ分析を進めるためのAgent活用の展望 まとめ 01 02 03 04 05
22. 3. 変化が多いからからこそデータ基盤に求めるもの
23. データ基盤に求めるもの 早く欲しいデータを出せること 23
24. よし！これで 仕事できるぞ！ 早くデータを出すためには？ 24 ネットショップと予約を使って いるお客様で.... 〇〇の... データ分析お願いします！ 今は別のデータが使 いたいかな... もう一回依頼出そう 依頼パターン
25. よし！これで 仕事できるぞ！ 早くデータを出すためには？ 25 ネットショップと予約を使って いるお客様で.... 〇〇の... データ分析お願いします！ 今は別のデータが使 いたいかな... もう一回依頼出そう 依頼パターン 分析者の提供スピードがビジネスを進 める上でのボトルネックになる
26. 早くデータを出すためには？ 26 セルフパターン SQL or BI勉強 実践 ・データどこ ・データの定義は
27. 早くデータを出すためには？ 27 セルフパターン SQL or BI勉強 実践 ・データどこ ・データの定義は 全社員が真の意味でセルフ分析できる ようになるには時間がかかる
28. 基盤利用者に提供したい価値とは 28 専門領域の仕事に集中してほしい
29. AI Agentをうまく使えないか？ AIはデータ基盤にアクセスできない 29 目的 データ分析レポート作成 WEB検索 ドキュメント データ基盤 アクセス不可
30. 早くデータを出すためには？ 30 MCPでデータ基盤とAIを繋ぐパターン データ分析よろしく データ分析レポート作成 MCP WEB検索 WEB検索 データ基盤
31. 早くデータを出すためには？ 31 MCPでデータ基盤とAIを繋ぐパターン データ分析よろしく WEB検索 ドキュメント データ分析レポート作成 データ基盤 MCP これだ！
32. AI時代のセルフ分析 人を介さずともAIが ・データの場所を探してくれる ・データの用語と社内用語は、 社内ドキュメントから探してくれる ・データ分析を行なってくれる ・データ分析結果について対話で深堀できる 32
33. デモ 33
34. AI時代のセルフ分析 34
35. MCP自体の実装イメージは記事をご参照ください 35 https://product.st.inc/entry/2025/06/30/143319
36. 目次 36 提供サービス STORESのデータの特徴3つ データ基盤に求めるもの セルフ分析を進めるためのAgent活用の展望 まとめ 01 02 03 04 05
37. 4. セルフ分析を進めるためのAgent活用の展望
38. AIを使ったデータ分析の構想フェーズ 38 Phase1 ・メタデータを蓄積する仕組み作り Phase2（いまココ） ・MCPを使ったデータ分析 Phase3 ・社内独自のデータ分析ツールの提供 ・AIを使った継続的なデータ基盤のアップデート
39. Phase1：メタデータを蓄積する仕組み作り 39 ・ ・ ・ 〇〇テーブルの〇〇カラムは Aという意味 集約 データ基盤に反映 データ基盤
40. Phase2：MCPを使ったデータ分析（一部検証中） 40 Cursor Claude データ基盤 ・データの定義 ・データ 分析結果 対話
41. Phase3：継続的なデータ基盤のアップデート 41 AIに分析依頼する 分析結果がたまる データマート ドキュメントの拡充 ニーズの特定 AIによって進化し続けるデータ基盤 ・欲しいという声 ・実際の分析結果 本当に欲しいデータを提供
42. Phase3：社内独自のデータ分析ツールの提供 42 メルカリにおけるデータアナリティクス AI エージェント「Socrates」と ADK 活用事例 より https://speakerdeck.com/na0/merukariniokerudetaanariteikusu-ai-eziento-socrates-to-adk -huo-yong-shi-li?slide=15
43. BIとAI分析の棲み分け ・AI分析 　社内ドキュメントやデータ基盤にアクセスすることで 　より早く柔軟にアドホックにデータが提供できるツール ・BI分析 アドホックに分析された結果を元に作成したデータマートを使って AI分析より正確な数字を見たり、BI製品に搭載されたAIと協働してより良い可視 化を行うツール 43
44. 目次 44 提供サービス STORESのデータの特徴3つ データ基盤に求めるもの セルフ分析を進めるためのAgent活用の展望 まとめ 01 02 03 04 05
45. 5. まとめ
46. まとめ 46 ・MCPによってAgentとデータ基盤が繋がるようになることで、 AIを使ったデータ分析の未来が広がった ・AIによってよりデータを求める人に早く、欲しい時にデータを提供できる ・今後のデータ分析にAIは、なくてはならない存在になってきている
48. 中ページ
51. 51 Confidential
52. 素材
53. 目次 53 会社概要 提供サービス 主な機能 料金 導入事例 各キャンペーンのご案内 01 02 03 04 05 06
54. 職種の比率 54 エンジニア 28% セールス 13% カスタマーサポート 12% デザイナー 6% PO/PM 5% 経理・財務・経営企画・IR 3% 2022年5月時点 データベースの仕様上、各職種別の人数カウントは若干名の変動が生じる可能性があります。 オペレーション企画 4% マーケティング 3% 事業開発 2% 法務・コンプラ・リスク管理 4% カスタマーサクセス 9% その他コーポレート職 4% 人事・総務・労務 5% その他ビジネス職 3%
55. STORES の2つの注力領域 55 フロントオフィス業務のデジタル化 OMOの実現 STORES プラットフォームを通じて、お店とお客さんの間にあるフロント オフィス業務のオペレーションを効率化。お商売に必要な「ヒト、モノ、 カネ」の全てをデジタル化することで、お商売をしているオーナーさんが お客さんの理解をより深められるサービスを目指します。 お商売のあり方は、コロナ禍による社会変容に伴って、より一層多岐に渡っ てきています。オンライン✕オフライン を行き来する購買（OMO）は消費 者にとってはすでに当たり前になっています。私たちは、そんなこれからの お商売のあり方をサポートし、信頼され、使い続けていただけるようサービ スを提供し続けます。 オンライン 実店舗
56. 背景 物販EC化率 2019年→2021年 130% 6.76％ 8.78 ％ 単位：億円 出典：経済産業省「電子商取引に関する市場調査の結果を取りまとめました」を加工して作成 56 コロナ禍において急速に進んだ「デジタル化」。日本のEC化率・EC市場規模は年々上昇。
57. 会社概要 57 会社名 STORES 株式会社 設立 2012年3月23日 代表取締役社長 佐藤裕介 資本金 1億円 所在地 〒150-0011 東京都渋谷区東3丁目16番3号　エフ・ ニッセイ恵比寿ビル4階 事業内容 インターネットビジネスの企画・開発・ 運営
58. 従業員数 58 2018→2022/05 従業員数 38名 → 391名 2022年5月時点 データベースの仕様上、若干名の変動が生じる可能性があります。
59. 事例：小売・アパレルショップ お店の世界観を大切に できるだけシンプルなレジに 「自分らしさを大切にする」「自分らしさを楽しむ」ということを大切にしたいと思っています。 お会計まわりもレジ周りも、もちろんお店の世界観を大切にしています。販促色を出しすぎないと ころは意識をしていて、そういった面でもマッチしていると感じています。 L&HARMONY 宮本 さま 決済手段の豊富さは必ずしも重要ではない 決済方法の有無で買うかどうかは決まらないんじゃないかな…と思っています。最低限クレジット カードさえ使えれば、欲しいと思っていただければ買っていただけますし、なんでもかんでも揃え るのが良いというスタンスではないです。 STORES 決済
60. STORES のミッション こだわりや情熱、たのしみに駆動される経済をつくる 熱中しているひとたちから生み出される、 多様な商品やサービスが街に溢れる世界。 その経済を支える、デジタルインフラを提供する。 60
61. 沿革 61 STORES 株式会社 は、ホールディングスと事業会社4社が集まった会社です。 2022年10月よりヘイ株式会社から STORES 株式会社に社名変更いたしました。 2008/10/10 設立 2012/3/23 設立 2013/10/10 設立 2020/1/30 2021/1/1 ヘイ株式会社へ経営統合及び ホールディングス化 経営統合及び ヘイ株式会社傘下へ 3社を吸収合併し提供サービス運 営会社をヘイに一本化 2020/9/1 サービスブランド統合 2012/5/22 設立 経営統合及び ヘイ株式会社傘下へ 2021/12/1 2018/2/1 設立 2022/10/1 社名変更 ヘイ株式会社から STORES 株式会社へ社名変更
62. 出典：経済産業省「電子商取引に関する市場調査の結果を取りまとめました」を加工して作成 62 STORES 全体の流通額も着実に伸長。 単位：億円 2022年2Q 約 750億円 2018年1Q→2022年2Q 約 5倍 背景
63. 63 コロナを機に、中小事業者の「OMO」型の店舗運営 =「実店舗とネットショップの両立」が前提に 実店舗をもつ企業の ネットショップ 運営+利用意向 82% 実店舗オーナー・従業員へのアンケート調査 ネットショップ運営状況・今後の利用意向（2021年6月） 利用したいと思わない 日程は未定だが 利用したい 近日中に利用予定 ネットショップを 運営している 4.5% STORES が独自に実施したインターネット調査(2021年6月実施 n=444) 背景
64. 背景 64 オンラインとオフラインを行き来する購買（OMO）は消費者にとってはすでに当たり前に。ネットショップや店 舗受け取りなどあらゆる面がインターネットと連動するようになっている。 実店舗でネット上の 商品を比較・検索 40% 実店舗だけでなく ネットショップも確認 37% 実店舗で購入し 自宅へ配送 約 57%増加 出典：ヘイ独自インターネット調査（2022年5月実施 n=957） 「Q.衣服を購入するときあなたがよくおこなう（おこなっていた）行動（複数選択可）」より加工
65. 65 STORES 利用者店舗オーナーアンケート（2021年12月）より ※実店舗あり、STORES 利用前から商売をしていた回答のみ STORES 利用者店舗オーナーアンケート（2021年12月）より ※実店舗あり、STORES 利用前から商売をしていた回答のみ STORES で「働き方が変わった」オーナーさんの声 家庭や子供との時間を犠牲にして働く必要がなく なったため、子供のストレスによる体調不良も減 り、家族ともどもストレスなく過ごすことができ るようになった。 会社員を辞めずに副業から開業にチャレンジす ることができました。とても毎日が充実してい ます。 STORES 1本でオンライン販売をしており、 売上もあがり、パートを辞めて自由に働ける ようになりました。 「新しいお商売に挑戦しやすくなった」 32% STORES を使い始めて、働き方で変わったことはありますか？ （複数選択可） お商売のデジタル化により「持続可能な働き方」「新しい働き方」へのシフトの兆しも。 背景
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