経営ダッシュボードと、使うほど育つAI分析
— Snowflake × AWS でつなぐ

概要 — 実績と予算、事業別の予算差、拠点別の順位、営業収益から営業利益までの内訳を1枚に（紹介用のデモ画面・数値は架空） ／ 横にスワイプできます

社名・業種・事業名は伏せています。このページの画面は、実際の機能をもとに紹介用に作り直したデモで、見た目は納品した画面と異なります。数値・事業名・拠点名はすべて架空です。

「見えるようにする」より先に、数字の読み方を決めることに時間を使いました。定義が揺れている画面は、どれだけきれいでも会議では使われません。

1. 数字の定義を、先に確定した。会計の科目マスタと組織マスタをたどり、「この事業のこの利益は、どの科目をどう足したものか」を1つずつ決めました。決められないものは埋めずに、決まっていないことが画面に出るようにしています。
2. 見方を1つの画面に集めた。全体、予実対比とPL明細、事業別、拠点別、AI分析。年度・事業・拠点の絞り込みはすべてのタブで連動し、実績／予算／前年の比較基準も1か所で切り替えます。
3. Snowflake と AWS をつないだ。Snowflake の数字を AWS Lambda が毎朝読み取って集計し、S3 と CloudFront で配ります。画面を開くたびにデータベースへ問い合わせないので、待たされません。ログインは Cognito で、管理画面は管理者にだけ出ます。
4. 文章のまま聞けるようにした。質問は ECS Fargate のAPIが受け、Amazon Bedrock がSQLを組み立てて Snowflake に照会し、表やグラフで返します。組み立ての手本は Bedrock のナレッジベースから探します。
5. 声でも聞けるようにした。マイクを押して話すと、Amazon Transcribe が話しながら文字に起こし、文章のときと同じ定義でSQLを組み立てて照会します。答えは表・グラフに加えて、Amazon Polly が読み上げます（04 で詳しく）。
6. 使うほど育つようにした。役に立った回答に 👍 を押し、管理者が確かめて採用すると、翌朝からAIの手本になります（03 で詳しく）。
7. 毎朝つくり直し、止まったら気づける。データは毎朝自動で作り直します。別の経路でも同じものを作って突き合わせ、食い違えば通知が飛びます。元は人が入力する会計の数字なので、「止まっている」と「動いていないだけ」を分けて見ています。

経路は2つです。ひとつは、Snowflake の数字を毎朝つくり直して配る経路。もうひとつは、その場で聞く経路で、入口は文章と声の2つです。どちらも Snowflake の同じ定義（セマンティックビュー）を見ているので、画面とAIの答えが食い違いません。

文章で聞くAIは、入れた日のままでは、その会社の言葉づかいや集計の癖を知りません。そこで、使う人が「役に立った」と押した回答を、管理者が確かめてから手本に加える流れを作りました。手本は毎朝ナレッジベースに取り込まれ、似た質問が来たときに Bedrock が参照します。

① ② AI分析 — 声でも文字でも聞ける。「その事業は？」「その拠点は？」と続けて聞き、掘り下げられる。役に立ったら 👍（デモ画面・数値は架空）

③ ④ 管理 › 教師データ — SQLと押したときの結果を見て、採用する（デモ画面） ／ 横にスワイプできます

会議の途中や移動中は、キーボードで質問を打つより話すほうが早い。マイクを押して話しかけると、話している途中から文字が入力欄に出て、黙ると送られ、数秒で表・グラフと読み上げの声が返ります。下の動画は、架空のデータで同じ仕組みを動かし、実際に声で質問したものです。