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コース概要

WrenAIスプレッドシートとメトリクスライブラリの概要説明

  • 機能特性および適用シナリオの紹介
  • 従来型スプレッドシートとの比較ポイント
  • 事前定義済みメトリクスの特徴解説

AI技術を活用したスプレッドシートの始め方

  • スプレッドシートの作成・書式設定方法
  • 自然言語を用いた数式定義およびデータ問い合わせ法
  • データ準備作業に対するAI補助機能の応用術

メトリクスライブラリ活用テクニック

  • 部門横断で利用可能な標準化KPIの特性解説
  • 収益運用・財務・マーケティング向け設定法実践例
  • 情報整合性および正確性を維持するためのベストプラクティス

データ接続と自動更新仕組み

  • 各種データベースやSaaSツールとの連携設定法
  • 定期的なデータ更新の自動化運用方法
  • 権限管理およびアクセス制御の実装技術

業務報告ワークフロー最適化術

  • 定期報告様式をテンプレートとして構築する手順
  • 組織横断のパフォーマンス指標把握手法
  • 異常検知通知および情報配信自動化術

可視化作成と共有環境構築法

  • スプレッドシート内容からのグラフ作成・ダッシュボード設計法
  • チームメンバー間のリアルタイム協働支援機能活用方法
  • ステークホルダー向け報告書公開手順説明

運用分析システム拡張戦略法

  • 全企業組織にわたるメトリクスライブラリの展開手法
  • 社内報告プロセスのグローバル標準化アプローチ法
  • 既存BIプラットフォームとの統合運用テクニック

先進的機能拡張と今後の展望

  • 予測分析をスプレッドシートへ適用するAI技術の紹介
  • 独自カスタマイズでメトリクスライブラリの機能拡張法
  • WrenAI運用分析サービスの新規アップデート情報解説

まとめおよび今後の取り組み指針

要求

  • 運用報告業務に関する基礎知識の有無
  • スプレッドシート利用経験があること
  • ビジネスメトリクスおよびKPI概念への親和性

対象となる方々

  • 収益運用(RevOps)チーム
  • 財務業務担当チーム
  • マーケティング運営およびプロジェクト管理組織
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー