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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