データ分析会社の成功事例6選｜分析が施策に生きない・データがばらばら・基盤が重くて遅い・人の勘に頼る壁をどう越えたか

「キャンペーンの分析をしても、次の施策に生かせていない」「欲しいデータがどこにあるか分からず、集めるだけで数日かかる」「データ基盤が重く、処理に時間も費用もかかりすぎる」「特定の担当者や熟練者の勘に頼っていて、数字で管理できていない」。データ分析会社に相談しようとする会社の多くが、こうした壁に当たっています。

この記事では、データ分析会社の支援を受けて同じような壁を越えた6社の成功事例を集めました。会社紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。クレジットカード会社、回転寿司チェーンの持株会社、ラジオ配信サービス、電気設備メーカー、プロジェクトマネジメントのコンサル会社、物流会社と、業種も規模もばらばらです。

先に結論を言うと、6件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• データを「集めて見るだけ」で終わらせず、次の行動につなげている：施策の設計、広告のセグメント、製品の改良など、分析の先で何をするかを決めていました。
• ツールを入れる前に、データの持ち方と運用のルールを整えている：データの棚卸し、投入の窓口の一本化、階層ごとの整理、コードでの管理など、地味な整備から始めていました。
• 比べて選び、期限を決めて進めている：複数の基盤やツールを比較検証し、契約更新などの期限から逆算して進めていました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべてデータ分析会社の事例ページに載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。顧客の担当者の発言がない事例は、そのように書いています。
• コストや作業時間の削減は、売上や利益とは別の指標です。事例ページに売上への影響が書かれていない場合は、そのように書いています。
• 事例ページは2026年11月12日に確認しました。

データ分析会社の成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

事例1：キャンペーンの分析が点で終わり、次の施策に生かせていなかった。企画から分析までつなげたグループ横断の施策で、アクティブ会員数は約30%増えた｜クレジットカード

状況

東急カードは、クレジット機能に加え、TOKYU POINTなど東急グループの資産を生かしたサービスを提供する会社です。スマートフォンで決済とポイント付与を同時に行える「TOKYU CARD スマート払い」など、デジタルサービスへの移行を進めています。2025年度上期に加盟店へのデジタル決済の導入を進め、下期から利用を広げるフェーズに入りました。

壁

キャンペーンを早いサイクルで回そうとすると、データ分析が追いつかず、次の施策に生かせていなかったといいます。クレジット会員の属性や行動の分析は社内の各所で行われていましたが、施策と連携しておらず、分析が点で終わっていました。過去の買い回り施策では、お客さまが自分でポイント明細を見ないと、どこで買い物をしたかが分からないというUIの課題もありました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、営業担当と分析担当がそれぞれ知見を持っていても、それをどう生かし合うかのマッチングが難しいと考えていました。ギックスから企画から分析までをつなげた形で提案を受けたことで、社内に知見を蓄積できると判断しています。スタンプで「次に何をすればよいか」がお客さまに見えることも、導入の大きな理由でした。

打ち手

1. ギックスの「マイグル」を使い、東急グループで初めての横断キャンペーン「TOKYU POINT デジタルサービススタンプラリー」を行う。
2. 既存のLINE公式アカウントにLINEミニアプリを置き、お客さまは「参加」を押すだけ、店舗側の追加の手間もない設計にする。
3. クリア条件を「スタンプの獲得数」だけに絞り、運営会社の違う店舗もスタンプの説明で分かりやすく示す。
4. 獲得状況に合わせて「あとスタンプ1つで達成」などのリマインドを送り、施策の効果をデータで見える化する。

初めてのグループ横断の施策で、お客さまの行動は変わったのでしょうか。

結果

ギックスの事例ページによると、エントリー数は見込み比で+7%、スタンプを1個以上獲得した人は想定比で約+60%強になり、スタンプ5個以上の「高関与層」は想定比300%超まで伸びました。前年同時期と比べて、アクティブ会員数は約30%増え、決済金額も約20%台前半伸びたといいます。担当者は「一番大きかったのは、実際にお客様の行動変容を起こすことができたこと、そしてその変化をデータで可視化できたことです」と話しています。

ここが効いた

• 施策の企画と効果の分析を、最初からひとつながりで設計した。
• 参加の手間をお客さまと店舗の両方から減らし、個々の状況に合わせたリマインドで次の来店を促した。

支援：ギックス（ギックスの評判・口コミ）／出典：ギックス 東急カード株式会社の事例ページ（2026年6月9日公開。2026年6月時点の情報）

事例2：データが部署ごとに分断され、欲しいデータを手に入れるまで数日かかっていた。投入の窓口を一本化して基盤を作り直し、月約1,000時間のレポート作成はほぼゼロに｜回転寿司チェーンの持株会社

状況

FOOD & LIFE COMPANIESは、回転寿司チェーン「スシロー」や大衆寿司居酒屋「鮨 酒 肴 杉玉」を展開する会社です。アジアや北米への海外展開と、店舗体験のデジタル化を進め、売上高1兆円の達成を目指しています。早くからBIツールやクラウドDWHのSnowflakeを入れ、データ活用に取り組んできました。

壁

データは部署ごとに分断され、欲しいデータがどこにあるのかが分からず、在りかを知る担当者が忙しいと入手までに数日かかることもあったといいます。部署や国ごとにデータのフォーマットや項目が違い、海外の売上をリアルタイムでつかむのも困難でした。店舗のデジタル化で1日あたり約2,000万件のデータが生まれており、さらに増えることも見えていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、事業の拡大に合わせて高まる現場の「もっと自由にデータを使いたい」という熱量に、インフラを追いつかせる必要があると考えました。長年のBI導入支援で自社の業務とデータを熟知していること、特定の製品ありきではない中立的な構成を提案してくれることを評価し、ジールを伴走のパートナーに選んでいます。

打ち手

1. 2025年1月に、データ活用基盤を作り直す「プロジェクトFALCON」を始める。
2. データの保管・管理の窓口をデジタル戦略課に一本化し、決められた経路以外からはデータを入れられないルールにする。
3. 生データ・加工データ・利用データの3つの階層でデータを整理し、不要な処理を削り、手作業の投入をジョブの自動化に置き換える。
4. データカタログを入れて必要なデータをすぐ探せるようにし、Tableauのダッシュボードで各部門が自分で分析できるようにする。レベル別の勉強会も開く。

データの持ち方と運用を変えて、現場の仕事はどう変わったのでしょうか。

結果

ジールの事例ページによると、財務経理部門でERPからデータを抜き出し、Excelで100種類以上のレポートを作るのに月約1,000時間かかっていた作業は、ほぼゼロになりました。海外部門でも、国ごとのデータを手で集計してメールで配るのに丸一日かかっていたものが、日本にいながら最新のレポートをリアルタイムで見られるようになったといいます。担当者は「単にツールを導入して終わりではなく、現場でうまく回るような組織的な運用フローの策定まで踏み込んで支援いただきました」と話しています。売上への影響は、事例ページには書かれていません。

ここが効いた

• ツールより先に、データを入れる窓口と運用のルールを決めた。
• 各部門の担当者が自分でダッシュボードを使えるよう、勉強会で育成も並行した。

支援：ジール（ジールの評判・口コミ）／出典：ジール 株式会社FOOD & LIFE COMPANIESの事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認）。2025年1月開始のプロジェクト）

事例3：データの増加でワークフローが複雑になり、処理の遅れと費用の膨張に悩んでいた。3か月の比較検証のうえでクラウドに移し、データ処理費用は54%減った｜ラジオ配信サービス

状況

radikoは、スマートフォンやパソコンなどで全国のラジオ放送を配信し、聴取データを使ったターゲティング型のデジタル広告事業も行う会社です。ラジオを1分聴くごとに1レコードが生まれる聴取ログを、長年DMPで扱ってきました。

壁

データ量が増えるにつれて、ログ集計のワークフローが複雑になり、処理の遅れとコストの膨張が大きな課題になっていたといいます。運用に複数のベンダーが関わっていたため、誰がどんな目的でワークフローを作ったのかを一つずつ確かめる必要もありました。広告配信用のセグメントも、属性以外は処理が追いつかず週1回の更新が限界でした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、複数のクラウド型DWHを候補に比較検証することにし、その段階でDATUM STUDIOに相談しています。最終的には、AI・機械学習を活用できる将来性、既存のアプリ開発基盤と同じで社内に知見があること、従来のDMPと比べて大きなコスト削減が見込めることを決め手に、Google Cloudを選びました。

打ち手

1. 2023年秋から約3か月かけて、聴取ログを扱う処理環境を複数のクラウド型DWHで比較検証する。
2. テーブルの一覧を作り、どのデータがどう入って、どんな処理がされているかを徹底的に整理する。重複や無駄なクエリも削る。
3. 従来のDMPとBigQueryで処理結果が一致するかを確かめられる検証環境を作り、2019年以降の過去データを移す。
4. 従量課金に合わせて、パーティション分割やクラスタリングで読み込むデータを絞り、不要なデータを自動で整理する仕組みも入れる。

移行の前に「整理」に時間をかけて、何が起きたのでしょうか。

結果

DATUM STUDIOの事例ページによると、データ処理費用を54%削減できました。連携先の企業へ毎日データを送る時間は約6〜7時間から1〜2時間になり、全体のワークフローの処理速度も2倍以上になったといいます。約300種類のセグメントの連携も、翌日までかかっていたものが1〜1.5時間で終わるようになり、すべてのセグメントを毎日更新できるようになりました。担当者は「各放送局さまからも『早くデータが届くようになって活用しやすい』と好評をいただいています」と話しています。

ここが効いた

• 移す前に、テーブルと処理の棚卸しをして、重複や無駄を削った。
• 従量課金の仕組みに合わせて、データの持ち方を設計し直した。

支援：DATUM STUDIO（DATUM STUDIOの評判・口コミ）／出典：DATUM STUDIO 株式会社radikoの事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例4：問い合わせ音声の文字起こしの精度が低く、ツールの契約更新まで3か月しかなかった。生成AIで文字起こしから個人情報のマスキングまでを自動化し、ライセンスコストは70%以上減った｜電気設備メーカー

状況

パナソニック エレクトリックワークスは、照明や配線器具などの開発・製造・販売を手がける会社です。コールセンターには月平均5万件の問い合わせが寄せられ、そこから得られる顧客の声（VoC）の活用を、事業の成長に向けた重要なテーマと位置づけています。

壁

AIによる音声の文字起こしツールを使っていましたが、精度に課題がありました。問い合わせに含まれる文脈まで顧客の声として取り出せなければ、製品やサービスの改良につなげられません。個人情報を含むデータを安全な環境で扱う必要もあり、さらに従来のツールの契約更新が迫っていたため、要件定義から実装までを3か月で終える必要があったといいます。

仮説（事例ページで語られていること）

この事例ページはDATUM STUDIOがまとめたもので、顧客の担当者の発言は載っていません。ページでは、複数の文字起こしツールを比べ、性能の高さからGoogle Cloudの生成AI「Gemini」を採用したと説明されています。月平均5万件を安定して処理するため、精度・速度・コストのバランスを比べて、モデルを選んだとしています。

打ち手

1. 複数の文字起こしツールを比較し、Geminiを採用する。
2. グループのセキュリティ基準を満たすインフラを作り、音声データの文字起こし・要約・個人情報のマスキングを行う仕組みを開発する。
3. 処理後のデータを、顧客データ基盤として使っているSalesforceに自動で連携する。管理画面で稼働状況をリアルタイムに確認できるようにする。
4. APIの処理上限を踏まえて設計し、バッチ処理を最適化して大量のデータを安定して処理する。

期限の迫る中で、仕組みの入れ替えは間に合ったのでしょうか。

結果

DATUM STUDIOの事例ページによると、システムの入れ替えでライセンスコストを70%以上削減しました。従来のツールの契約満了という期限の中で、要件定義から実装までを予定どおりに終えたといいます。文字起こしの認識精度も改善し、分析業務やデータにもとづく意思決定を支えられる水準になったとしています。製品の改良など、事業への影響の数字は事例ページには書かれていません。

ここが効いた

• 契約更新の期限から逆算し、3か月で要件定義から実装までを終えた。
• 文字起こしだけでなく、要約・マスキング・顧客データ基盤への連携までを一つの流れにした。

支援：DATUM STUDIO（DATUM STUDIOの評判・口コミ）／出典：DATUM STUDIO パナソニック エレクトリックワークス株式会社の事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例5：データの加工が複数のツールに分かれ、使いこなせる人が限られていた。SQLで管理するデータ基盤に作り直し、稼働データは1時間に1回の更新に｜プロジェクトマネジメントのコンサル会社

状況

マネジメントソリューションズ（MSOL）は、プロジェクトマネジメントの実行支援（PMO）を中心とするコンサルティング会社です。中期経営計画「Beyond 1000」のもとでAIの活用も含めた事業の高度化を進め、人材のデータと財務のデータを結びつけて意思決定に使う取り組みをしてきました。それまではSQL Serverにスプレッドシートなどのデータを集め、BIツールで見える化していました。

壁

データの連携には複数のETLツールやデータ加工ツールを使っていたため、それぞれのツールに慣れた担当者が限られ、業務が特定の人に頼る状態になっていました。SQLが分かるエンジニアでも、操作の流れを直感的につかみにくいツールがあったといいます。加工ツールは画面上でアイコンを動かして開発する形で、コードとして管理できず、複数人での共同開発や、さかのぼってエラーの原因を調べることも難しかったそうです。利用者が手でタスクを実行する必要があり、自動化もしにくい状態でした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、誰でもすぐに使えて、すぐに分析に取りかかれる仕組みが必要だと考えました。SQLで開発できるコードベースの仕組みにすれば、誰もが理解できる共通の言葉で管理と開発ができると判断しています。経営陣や現場の判断にもっとリアルタイムに応えるには、自動化が欠かせないと見ていました。

打ち手

1. データ加工ツールのライセンス更新を機に、クラウドのDWH（Snowflake）、データ取り込みのツール（TROCCO）、SQLでデータを変換するツール（dbt Cloud）に切り替える。
2. 支援会社には、開発の請け負いではなく、社内にノウハウが残る伴走を求める。
3. 画面操作で作っていた処理をSQLに置き換えて最適化し、運用の手順は以前と同じ単位で動かせるようにする。
4. データのテストや蓄積の方法は自社が決め、変換とチューニングは支援会社が担い、名前の付け方などのルールは両社で決める。
5. 支援が終わっても自社だけで開発を続けられるよう、プロジェクトと並行してスキルを移していく。

2025年9月に始まったプロジェクトは、2026年3月に切り替えを終えました。新しい基盤で、現場の数字の見え方はどう変わったのでしょうか。

結果

ジールの事例ページによると、手作業が中心だったころに比べ、集計などの作業時間を約30分減らし、空いた時間をダッシュボードの改修など付加価値の高い仕事に回しているといいます。コンサルタントの稼働状況のデータは1時間に1回更新されるようになり、現場のマネージャーがリアルタイムに近い情報を見られるようになりました。マネージャーが個別にデータを抜き出して集計していた手間も減ったそうです。データのチェックはツールのテスト機能で自動化され、コードで管理することで特定の人に頼る状態も解消し、チームで共同開発できる体制が整いました。担当者は、プロジェクトを通じて「MSOLの内部にも着実にナレッジを蓄積することができました」と話しています。

ここが効いた

• ツールの入れ替えをきっかけに、誰でも読めるコードで管理する形に変えた。
• 作業の役割を分け、支援が終わった後も自社で開発を続けられるようにした。

支援：ジール（ジールの評判・口コミ）／出典：ジール 株式会社マネジメントソリューションズの事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認）。取材当時の内容）

事例6：物流センターの人員配置が、熟練の「職長」の勘と経験に頼っていた。データサイエンティストが現場を回って作業の生産性を分析し、工数14%・年間1.4億円の削減余地を確認｜物流会社

状況

センコーは、国内に245か所の物流センターを持つ大手の物流会社です。事例ページに登場するのは、アパレルの荷主に特化して物流センターの運営を支えている部署です。いわゆる「2024年問題」で長距離のトラックの手配が難しくなる中、物流センターの中でも人手不足が差し迫った課題になっていました。

壁

ロボットで省人化を進めてはいるものの、すぐに自動化できるわけではなく、人件費も上がり続けていました。日々変わる荷物の量に合わせて人を配置する仕事は、「職長」と呼ばれる熟練の監督者が、シフト管理から工数の予測、人員配置、進み具合の管理まで担ってきました。勘と経験に頼る部分が大きく、定量的に管理できていなかったため、作業計画が成り行きになり、業務が人に頼る状態になっていたといいます。荷主ごとに倉庫のシステムも商品も作業も違うため、既存のサービスを入れるだけでは解決が難しい状況でした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、自社から実現したい機能を発信し、自社主導でDXを進めなければならないと考えました。一方で「経験と勘は業務運営に必要なノウハウであり、職長の業務をすべてAIに置き換えようとすると必ず失敗します」とも話しています。誰でもできる部分を見つけてAIに任せ、AIはあくまで人を支える役割にする、という考え方です。

打ち手

1. 2022年1月に「AI職長プロジェクト」を始め、倉庫管理のシステムと出退勤・作業管理のシステムから、出荷予定や個人別の作業データを自動で集める。
2. データサイエンティストが過去のデータを細かく分析し、1行あたりの点数やピッキングエリアの広さ、荷姿など、作業の生産性を左右する要因ごとの傾向をつかむ。
3. 現場の視察を何度も重ね、棚と倉庫の距離や機器の違いなど、拠点ごとの環境の違いを計算の仕組みに取り込む。
4. 一定のデータを入れるだけで、誰でも工数と人員配置を計算できるシステムにし、3つの拠点で検証を重ねたうえで、2024年7月にシステムとして正式に提供を始める。

データの中には見えてこない事情や、予測と実績がずれる場面も多かったといいます。分析を重ねた先で、何が見えてきたのでしょうか。

結果

JDSCの事例ページによると、待機時間を原資として14%の工数削減の余地があり、印西の物流センターでは年間1.4億円の削減の余地があることを確認したとしています。これは削減できる見込みを確かめた段階の数字で、実際に削減した額ではありません。AIで工数を計算することで、予測と実績のずれは減らせるようになりました。一方で担当者は、工数の過不足に合わせて作業計画を組み替えるところまでは至っていないと話しており、今後は職長の業務に自然に溶け込ませることが課題だとしています。

ここが効いた

• 職長の仕事をすべてAIに置き換えず、誰でもできる計算の部分から任せた。
• データサイエンティストが現場に何度も足を運び、拠点ごとの違いを分析に反映した。

支援：JDSC（JDSCの評判・口コミ）／出典：JDSC センコー株式会社の事例ページ（2024年11月27日）

6つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、6件の事例に書かれている事実だけをもとに、共通点を整理します。6件という限られた数からの観察なので、「こうすれば必ず成果が出る」という法則ではありません。

勝ちパターン1：データを「集めて見るだけ」で終わらせず、次の行動につなげている

勝ちパターン2：ツールを入れる前に、データの持ち方と運用のルールを整えている

• FOOD & LIFE COMPANIESはデータを入れる窓口を一本化し、radikoはテーブルと処理の棚卸しから始めていました。
• どちらも、整理の過程で重複や不要な処理を削り、それがコストや作業時間の削減にもつながっています。
• マネジメントソリューションズは、画面操作で作っていた処理をSQLに置き換え、誰でも読めるコードで管理する形に変えました。センコーは、現場を何度も視察して、生産性を左右する要因をデータとして洗い出すところから始めています。

勝ちパターン3：比べて選び、期限を決めて進めている

• radikoは約3か月の比較検証のうえで移行先を選び、パナソニック エレクトリックワークスは契約更新までの3か月で入れ替えを終えました。
• 東急カードは初めてのグループ横断施策を、シンプルな条件に絞って実施しています。
• マネジメントソリューションズも、ツールのライセンス更新という期限に合わせて、約半年で基盤を切り替えました。

勝ちパターン4：外に頼みながら、社内にノウハウと判断を残している

• マネジメントソリューションズは、請け負いではなく伴走を求め、支援の終了後も自社で開発を続けられるようにスキルを移してもらいました。
• センコーは、AIに職長の仕事をすべて任せるのではなく、計算の部分だけを任せ、最終的な判断は人に残しています。
• FOOD & LIFE COMPANIESも、勉強会を通じて各部門の担当者が自分でダッシュボードを作れるようにしていました。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる8つの問い

1. キャンペーンの分析結果を、次の施策の設計に使えていますか？（東急カードは、企画から分析までをつなげました）
2. 欲しいデータがどこにあるか、誰でもすぐに分かりますか？（FOOD & LIFE COMPANIESは、入手まで数日かかることがありました）
3. データを入れる経路やルールは決まっていますか？
4. 毎月の定型レポートの作成に、何時間かかっていますか？（FOOD & LIFE COMPANIESでは月約1,000時間でした）
5. データ基盤の処理時間と費用を、ほかの選択肢と比べたことがありますか？（radikoは約3か月の比較検証で移行先を決めました）
6. ツールの契約更新など、見直しの期限を把握していますか？
7. データの加工の中身を、特定の担当者以外も読める形で残していますか？（マネジメントソリューションズは、コードで管理する形に変えました）
8. 熟練者の勘と経験のうち、データで置き換えられる部分と、人に残す部分を分けていますか？（センコーは計算の部分からAIに任せました）

データ分析会社の成功事例についてよくある質問

データ分析会社には、どこから頼めばいいですか？

今回の事例では、施策の企画と効果分析（東急カード）、データ基盤の再構築と運用ルールづくり（FOOD & LIFE COMPANIES）、基盤の比較検証と移行（radiko）、生成AIを使ったデータの仕組みづくり（パナソニック エレクトリックワークス）、コードで管理するデータ基盤づくりと内製化（マネジメントソリューションズ）、現場の業務を分析するAIの開発（センコー）と、頼んだ範囲はさまざまでした。まず「分析の結果で何を決めたいか」を整理すると、頼む範囲を決めやすくなります。

データ基盤づくりと分析は、同じ会社に頼むべきですか？

FOOD & LIFE COMPANIESは、BIの導入支援で付き合いのあったジールに基盤の再構築も任せていました。radikoは、比較検証の段階から移行後の運用・保守まで同じ会社の支援を受けています。自社の業務とデータを理解している会社に続けて頼むと、立ち上がりが速くなる傾向が見られました。

社内にデータの専門家がいなくても進められますか？

FOOD & LIFE COMPANIESは、レベル別の勉強会やワークショップを開き、各部門の担当者が自分でダッシュボードを作る例が出てきたといいます。東急カードも、外部の提案を通じて社内に知見を蓄積する機会になったと話しています。マネジメントソリューションズは、プロジェクトと並行して支援会社からスキルを移してもらいました。外部に頼みながら、社内の育成も並行するのがよいでしょう。

事例の数字は、そのまま自社の目安にしてよいですか？

おすすめしません。今回の数字はすべてデータ分析会社の事例ページに載っているものです。東急カードの数字は施策全体の成果、radikoとパナソニック エレクトリックワークスの数字はコストや処理時間の削減で、売上への影響は書かれていません。センコーの14%と1.4億円は、削減できる「余地」を確かめた段階の数字です。数字は「どのくらい動き得るか」の参考にとどめ、進め方を持ち帰るのがよいでしょう。

プロに頼むなら｜データ分析会社を比べる

自社に合う会社を選ぶときは、得意な領域（施策の分析、データ基盤、AI活用）、扱えるクラウドやツール、伴走の範囲、料金を同じ基準で比べるところから始めるのが近道です。

• データ分析会社おすすめ

今回の事例に登場した会社の評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• ギックスの評判・口コミ（事例1 東急カード）
• ジールの評判・口コミ（事例2 FOOD & LIFE COMPANIES、事例5 マネジメントソリューションズ）
• DATUM STUDIOの評判・口コミ（事例3 radiko、事例4 パナソニック エレクトリックワークス）
• JDSCの評判・口コミ（事例6 センコー）

データを見える化するツールの事例を知りたい場合は、BIツールの成功事例もあわせて読んでみてください。

ツギノテ編集部（運営：株式会社Abin）にマーケティング・DXについて相談したい場合や、事例・掲載についてのお問い合わせは、お問い合わせフォームから受け付けています。

調査方法と出典

確認日：2026年11月12日。

調べ方：Abinの「データ分析会社おすすめ」に掲載している会社を中心に、公式の事例ページを読みました。比較サイトや媒体の事例紹介は使っていません。

選び方：顧客名が公開されていて、成果の数字が載っている事例だけを候補にしました。Abinのほかの成功事例記事ですでに紹介した事例は除いています。読者の悩みの型と業種がばらけるように6件を選び、1つの会社から2件までとしました。並び順は悩みの型の順で、優劣を表すものではありません。掲載会社の事例を確認したところ、顧客名と成果の数字がそろったものは限られ、今回の6件が条件に合うものでした（作業の規模や期間だけを示す事例は除外）。

数字の扱い：成果の数字は、すべて事例ページの表記です（顧客担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は各社の説明として紹介し、編集部では断定していません。

仮説の扱い：「仮説」は、事例ページで担当者が語っている内容だけです。顧客の担当者の発言がない事例は、事例ページの説明として紹介しています。

引用：事例ページの文章の引用は、1事例につき1か所までにとどめています。

出典（事例ページ）

• ギックス：東急カード株式会社（2026年6月9日公開。2026年6月時点の情報）https://www.gixo.jp/blog/30609/
• ジール：株式会社FOOD & LIFE COMPANIES（掲載日の記載なし（2026年11月確認））https://www.zdh.co.jp/customer/food-and-life/
• ジール：株式会社マネジメントソリューションズ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））https://www.zdh.co.jp/customer/msols/
• JDSC：センコー株式会社（2024年11月27日）https://jdsc.ai/casestudy/casestudy-5388/
• DATUM STUDIO：株式会社radiko（掲載日の記載なし（2026年11月確認））https://datumstudio.jp/casestudy/googlecloud_radiko01/
• DATUM STUDIO：パナソニック エレクトリックワークス株式会社（掲載日の記載なし（2026年11月確認））https://datumstudio.jp/casestudy/panasonic_electric_works01/

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