【初心者・非エンジニア向け】

AIを相棒に、
Dr.Sumでデータ活用をはじめよう

Dr.Sum × MCPサーバーで実現する、対話型分析。
AIに「やりたいこと」を伝えるだけで、データ活用がもっと自由に。
Write your awesome label here.
Write your awesome label here.
「サンプルデータを使ってDr.Sumの基本操作はマスターしたけれど、自社のデータでどのように進めればいいか分からない」 
そんなお悩みを持つ方へ。
「AIを相棒にすることで、専門知識がなくてもデータ活用は始められる」ことを実感できる 「体験型コンテンツ」 です。
あらかじめ用意されたサンプルプロンプトをコピー&ペーストしてAIとの対話を始めるだけ。「分析の目的整理」や「データ確認」といった考えるプロセスをAIに手伝ってもらいながら、迷わずにデータ活用を体験できます。
※ このコンテンツは、特定の生成AIツールの使い方や操作方法を学ぶことを目的としたものではありません。

こんな人におすすめ!

  • Dr.Sumを導入したものの、「自社のデータをどう使えば効果的か」で悩んでいる方
  • データ分析は「難しそう」と感じている、非エンジニア・実務担当者の方
  • AIを使って、もっと楽に業務のアイデア出しや準備を進めたい方

このコンテンツをおすすめしない人

  • すでに自分なりのデータ分析手法や、可視化のノウハウを確立している方
  • SQLのチューニングやデータベース設計など、高度な技術スキルのみを求めている方
— GOAL

到達イメージ

  • このコンテンツで得られる3つの変化
  • 迷わずスタートできる
    AIがリードしてくれるから、「何から始めればいい?」というデータ活用の最初の壁をすぐに突破できます。
  • AIによるプロの視点が手に入る
    自分ひとりでは気づけなかった「データの見方」や「分析の切り口」を、AIとの対話だけで発見できます。
  • アクションまで最速で
    分析結果のまとめから、上司への報告、次の対策案出しまで。AIに任せて実行スピードを劇的に上げられます。
Empty space, drag to resize
— prerequisite knowledge

前提知識

  • データベースやDr.Sum・MotionBoardの基礎知識
・サンプルデータを使った基本的な操作ができる
 または
・つぎのコンテンツの学習経験がある
Empty space, drag to resize
— Estimated learning time

学習時間目安

  • 約1.5~2時間
・各ステップで、AIとの対話を実践しながら進める構成
・実際にDr.SumにCSVデータをインポートしたり、ビューを作成したりしながら、データ活用の流れを体験します。
Empty space, drag to resize

準備するもの

このコンテンツでは、以下の環境を使った例をご紹介しています。
Dr.Sum関連
  • Dr.Sumエンジン
データベースやテーブル、ビューを管理
  • MCPサーバー 
「Dr.Sum Local MCP Server」
生成AIとDr.Sumを直接つなぐツール
  • サンプルデータベース
「販売実績DB」

※ 「フェーズ02 データを準備する・整える」で使用します。

AIクライアント
  • Claude Desktop や dejiren AI 
などのDr.SumのMCPサーバーに対応したAIツール
Dr.SumのMCPサーバーに対して自然言語で指示を入力するツール
※ このコンテンツでは、Anthropic社の「Claude」を使った例をご紹介します。
※
 ノーコードでAIエージェントが構築できるAIプラットフォーム「dejiren」を使用しても、
同様のことを実現できます。お使いの環境でお試しください。

よくある質問

Dr.Sum Local MCP Server とは何ですか?

Dr.Sum Local MCP Serverは、生成AIとDr.Sumを直接つなぐツールのことです。

Dr.Sum Local MCP Server を使うことで、AIがDr.Sumのデータベース構造を理解し、テーブルやビューの特徴を踏まえた具体的な提案をしてくれます。
活用イメージや設定方法の詳細は、「Dr.Sum Local MCP Server 使い方のご紹介」で確認できます。

Dr.Sum 環境や Dr.Sum Local MCP Server を用意できない場合、どうしたらいいですか?

本コンテンツでは、Dr.Sum Local MCP Server と Claude Desktop を組み合わせた例をご紹介しています。

Dr.Sum Local MCP Server を使う場合の特長
・生成AIが Dr.Sum 上のデータを直接参照できる(SQLの生成もできる)
・データ構造や集計結果を前提にした、より実践的な対話ができる
・実業務に近いデータ活用の流れを体験できる

環境を用意できない場合の代替方法
環境を用意できない場合でも、Excel ファイルや CSV ファイルなどをお使いのAIサービス(ChatGPTやGeminiなど)にアップロードする方法で、学習体験に近い形で進めることは可能です。

AIを「相棒」にするためのヒントとプロンプト例

イントロ

AIとの付き合い方がわかる3つのコツ|質問する前に知っておくこと

目安時間:5分
基本の流れを知る

データ活用を始める前に知っておきたい4フェーズ|基本の流れを理解しよう

目安時間:10分
#01 目的を設定する

AIとの対話で『分析のストーリー』を描く|目的から始めるデータ活用

目安時間:10分
#02 データを準備する・整える

AIとの対話で分析に必要な『データ』を整える|分析のための準備

目安時間:25分
#03 分析・可視化する

手元のデータから『分析の切り口』を見つける|AIと深めるデータ分析

目安時間:25分
#04 考察し、行動につなげる

AIとの対話で『次の一手』を導き出す|分析を行動に変える

目安時間:10分