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SALESCORE（東京都渋谷区）は、AI戦略の一環として分析基盤の大幅な改善を行った。データスキャン量を従来の150GBから700KBに削減し、効率化を実現したと発表した。これにより、分析コストの削減と仮説検証の迅速化が可能になる。

同社は、SalesforceやPostgreSQL、PostHogからのデータをBigQueryに統合し、営業活動の可視化を支援してきた。しかし、データ量の増加に伴い、分析クエリの処理に課題が生じていた。そこで、dbtレイヤーの再設計を含む構造的な刷新を実施した。

今回の再設計では、AIの活用を見据えた基盤整備も進められた。データの意味構造を明確にし、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する体制を整えた。これにより、AIの性能を最大限に引き出すことが可能となる。

SALESCOREは、今後もデータとAIを駆使した営業支援の進化に注力する。刷新された基盤を活用し、営業組織の意思決定の質を高めることで、戦略と実行のギャップを埋めるインフラの構築を目指す。