PDIがAmazon Quickで年間300時間の手作業を削減

PDI Technologiesは、分散した表計算と手作業の報告をAmazon Quickへ移し、年間300時間超を削減した事例を公開しました。

要点

• 30件超の買収で分散した分析を、標準データセットと共通基盤へ移しました。
• 財務部門の臨時分析では投資利益率1,600％、月22時間の削減を報告しています。
• 分析利用は一部門から七部門へ広がり、製品内の埋め込み分析にも使います。

今回のブログ記事で語られていること

PDI Technologiesは、コンビニエンス小売と石油卸売の分野で、60か国20万社超を支援しています。30件を超える買収の結果、部門ごとに異なる仕組みや複雑な表計算が残り、情報が分断されていました。ある財務チームは、基幹業務システムのデータを利用可能な形へ直すため毎月約24時間を使い、月末には一日に複数回の取り込みを行っていました。年間では約300時間に達していたといいます。

選定理由は三つです。第一に、PDIの製品内へダッシュボードと分析を埋め込み、顧客が普段の作業画面からリアルタイムの情報を見られることです。第二に、Amazon S3とAmazon Redshiftへ直接接続し、AWS Glue、Lambda、AppFlowで作った既存処理と統合できることです。第三に、SPICEのメモリ内処理で複数のデータレイクにまたがる大規模分析を拡張できることです。

導入は2025年8月に始まり、財務、営業、人事などの業務専門家を先に育成し、部門をまたいで同じ指標を使える標準データセットを作りました。営業は案件、売上予測、顧客行動を確認し、人事は従業員の反応や部門成果を追います。分析の利用範囲は一つのチームから七つへ広がりました。

財務部門では、従来の手作業による臨時分析からAmazon Quick Scenariosへ移し、投資利益率1,600％、分析者一人当たり月22時間の削減を報告しています。経営層への回答は数時間から数分へ短縮しました。これらはPDIの条件による事例なので、導入側は削減時間の定義、ライセンスと運用費、標準データセットの更新責任、SPICEの更新間隔、埋め込み利用者の権限を自社条件で測る必要があります。

今回のブログ記事が関係する人

買収後のBI環境を統合する担当、表計算中心の月次報告を運用する財務部門、製品へ分析を埋め込む開発チームに関係します。

結局、今回のブログ記事をどう読むべきか

画面を置き換えただけでなく、標準データセット、業務専門家の育成、AWS上の既存処理との統合を同時に進めた事例です。自社では、削減時間と指標の一貫性を基準に段階展開する必要があります。