kintoneのデータをAIで活用したい！CopilotやGeminiで使うためのデータ連携

AI, krewData

1 kintoneのデータを生成AIで活用しよう
2 krewDataのストレージ連携＋AI活用を試してみた
3 その他連携後の活用イメージ
4 この方法が向いているケース

kintoneのデータを生成AIで活用しよう

「kintoneのデータをAIで活用したい」

最近、そんな相談をいただく機会が増えています。

AIというとChatGPTやClaudeを思い浮かべる方も多いですが、

Microsoft Copilot
Gemini
Box AI
Dropbox Dash

など、業務で利用するストレージサービスの中にもAI機能が搭載されています。

AIを活用するためには、

参照させたいデータ
分析したいデータ

をAIが利用できる場所に置く必要があります。その選択肢の一つがクラウドストレージです。

生成AIを活用するには、参照対象となるデータをAIがアクセスできる場所に配置する必要があります。

出力先	AI機能
SharePoint	Microsoft 365 Copilot / Copilot in SharePoint
OneDrive	Microsoft 365 Copilot / Copilot in OneDrive
Google Drive	Gemini in Google Drive
Box	Box AI
Dropbox	Dropbox Dash

SharePointに置けばCopilotが参照できる
Google Driveに置けばGeminiが参照できる
Boxに置けばBox AIが参照できる

krewDataには外部ファイル入出力機能がありまして、クラウドストレージにデータを出力したり、クラウドストレージのデータをkintoneに取り込むことができます。

・外部ファイル入出力機能：https://docs.krew.mescius.jp/krewdata/#external_file_io.html
・利用できるクラウドストレージ：OneDrive、Box、Google Drive、Dropbox、SharePoint
・読み込み可能なファイル形式：CSVファイル、Excelファイル、Googleスプレッドシート
※一覧形式と単票形式の両方に対応していますが、単票形式はクラウドストレージからkintoneに取り込むときのみ対応

krewDataを使って外部サービスにデータを出力すれば外部のサービスに搭載されているAIの機能を利用することも可能です。この記事では各サービスにデータを出力する方法と出力後の利用イメージをご紹介します。

krewDataのストレージ連携＋AI活用を試してみた

1．AIで活用したいデータが入っているアプリを用意する

今回は営業チームが使用している案件管理アプリのデータをOneDriveに格納し、そこで案件情報の分析をしてみようと思います。用意するのは案件管理アプリです。

2．krewDataの設定を行う

1．入力アプリコマンドを配置してクラウドストレージに同期したいアプリを選択する
フィールドは同期したい項目を選択しておきます。

下記はデータをプレビューで表示した状態です。今回は案件にまつわるこのような項目をOneDriveに同期します。AIに渡したくない情報はここで精査できるといいですね。

2．出力先の設定を行う

今回はOneDriveにデータを出力したいので、外部ファイル出力フォルダにある「ファイル出力 – OneDrive」を選択して、先ほどの案件管理アプリの入力コマンドと接続します。

あらかじめ作成しておいたOneDrive内の「営業情報ーkintoneから」というフォルダにデータを出力したいため、krewDataで出力先を設定する際にもフォルダを指定します。

ワンポイントコーナー☝

例えば今後同様に8月、9月‥と毎月のデータをOneDriveに出力したい場合は、ファイル名の頭に月の情報を入れておくとどの月のデータなのか判別しやすくなります。出力ファイル名を下記のように設定を行います。
数式：TEXT(TODAY(),”yyyymm”)&”-“&”案件情報”

3．出力先

krewDataを実行するとOneDriveに案件情報Excelが出力されました。

ファイル名に月を付けるとこのようになります。

Excelを開くとデータがkintoneからそのまま同期されていますね。このデータに対してOneDriveで利用できるCopilotでデータの分析などをおこなっていきましょう。

4．AIで案件情報を活用ーCopilotを使用

この先は連携した案件データをCopilotで活用していきましょう☝

①今月の案件傾向の分析

プロンプト：今月の案件の傾向を分析して

Copilotが別シートに作成されたレポートがこちらです。え、最高‥ですよね‥あの一言でここまでやってくれるのか‥と驚きました。
体裁を社内の月次資料に合わせて社内レビュー資料にも活用できますし、このまま使えなくてもこれを元にインサイトを得て、資料化するステップとしてでも十分価値はありますよね。

➁失注案件の傾向を抽出

失注分析をすることで営業活動で陥りやすいパターンを探し次回以降に役立てます。うまくいかなかったこともしっかり残しておくとAI活用の中で大いに役立ちますね。コンタクト最中のアクションを改善すれば受注率を上げられるなど、失注から売上を動かすドライバーが見つかるかもしれません。

プロンプト：失注案件の傾向を分析して
回答：
傾向の要点
失注リスクの約7割が「コンタクト」フェーズで発生 → 初期接触後のフォローアップ体制に課題
平均405日という長期停滞 → 定期的なパイプラインクレンジング（更新 or クローズ判断）が未実施
最大顧客であるエスイーアイエム中央組合に失注リスクが集中 → 主要顧客への優先対応が必要