• ① 情報システム部門（⇒ Q2へ） ／ ② 経営企画部門 ／ ③ DX推進部門 ／ ④ 経理部門 ／ ⑤ 営業部門 ／ ⑥ 製造部門 ／ ⑦ 回答不可 ／ ⑧ その他

• ① 部門長 ／ ② インフラ ／ ③ 開発（基幹系） ／ ④ 開発（情報系） ／ ⑤ セキュリティ ／ ⑥ ヘルプデスク ／ ⑦ その他 ／ ⑧ 回答不可

• ① 全社の導入・決定権を持つ ／ ② 部門の導入・決定権を持つ ／ ③ 製品の推奨・提案をする立場 ／ ④ 情報収集・選定する立場 ／ ⑤ 管理・運営をする立場 ／ ⑥ 製品選定に関与しない

• ① グループ会社統一で導入（⇒ Q5へ）
• ② 全社統一で導入（⇒ Q5へ）
• ③ 部門・システム単位で導入（⇒ Q5へ）
• ④ 未導入だが検討中（⇒ Q10へ）
• ⑤ 未導入で検討予定なし（⇒ クロージングへ）
• ⑥ ユーザーではなくベンダーの立場（⇒ クロージングへ）
• ⑦ 不明 ／ ⑧ 回答不可 ／ ⑨ その他（⇒ クロージングへ）

• ① Snowflake ／ ② Microsoft Azure Synapse Analytics / Microsoft Fabric ／ ③ Amazon Redshift ／ ④ Google BigQuery ／ ⑤ SAP Datasphere ／ ⑥ Oracle Cloud ／ ⑦ Databricks ／ ⑧ 不明 ／ ⑨ 回答不可 ／ ⑩ その他

• ① Tableau ／ ② Microsoft Power BI ／ ③ Looker ／ ④ Dr.SUM ／ ⑤ MotionBoard ／ ⑥ SAC（SAP Analytics Cloud） ／ ⑦ SAP BW ／ ⑧ SAP BW/4HANA ／ ⑨ SAP BO ／ ⑩ 不明 ／ ⑪ 回答不可 ／ ⑫ その他

• ① PoCのみ ／ ② 一部の部署や用途に限った小規模な活用にとどまる ／ ③ 本格導入・展開中または済み

• ① 6年以上(2020年以前) ／ ② 5年(2021年) ／ ③ 4年(2022年) ／ ④ 3年(2023年) ／ ⑤ 2年(2024年) ／ ⑥ 1年(2025年) ／ ⑦ 導入中/導入すぐ(2026年) ／ ⑧ 不明 ／ ⑨ その他

• □ 全社データの一元管理 ／ □ CRMなどマーケティングデータの活用 ／ □ ERPデータの活用 ／ □ DWHのパフォーマンス改善 ／ □ BIの活用 ／ □ 不明 ／ □ その他

• ① 全社的に本格導入し、業務フローに組み込んでいる
• ② 一部の部門や用途に限って導入、またはPoC（実証実験）を実施中
• ③ 導入に向けた情報収集や検討を行っている段階
• ④ 未導入であり、具体的な検討予定もない
• ⑤ その他・不明

• □ SalesforceなどのCRM/SFAツール ／ □ Treasure DataなどのCDP ／ □ その他MAツール ／ □ 電通総研の D-NEXUS やその他金融機関向け顧客情報管理システム ／ □ 内製・自社開発システム ／ □ 特に専用システムは導入していない（Excelや手作業等） ／ □ 不明・その他

• □ A. アーキテクチャと基盤構成： 生成AIを本番運用へつなげるために、データ基盤側でどのような準備や構成が必要か悩んでいる。
• □ B. データ品質とText to SQL： 生成AIを活用して自然言語でDBに問い合わせたいが、業務定義の不一致や暗黙知により期待した結果が得られない。
• □ C. ガバナンス・セキュリティの壁： 金融機関特有の厳格なセキュリティ要件があり、データ利活用やAIエージェント導入に伴うガバナンス整備が追いつかない。
• □ D. 現場での活用不足・人材育成： データ基盤や生成AIツールを導入したものの、活用が広がらず やって終わり になっている。
• □ E. 具体的な金融業務への適用： 蓄積したデータを、稟議書作成や与信判断、リスク検知といった具体的な金融業務の高度化にどう繋げるか模索している。

ありがとうございます。ご都合のよろしい日程を伺えますでしょうか？（日時調整）
Web会議ツール（推奨：MS Teams）にて、担当者より改めてWebミーティング（または訪問）の詳細をご案内いたします。営業からの情報提供時に、●●様のご関心に即した情報をお届けいたします。

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※新規コンタクト時の継続情報提供打診：今後も継続的に最新情報（原価管理部門含む）をご提供させていただきます。