美容コンサル会社のデータ分析ダッシュボード

相談のきっかけ

クライアントサロンの予約・売上・来店データがバラバラで、改善提案が感覚に頼っていた。

この案件の中身

運用状況

実運用中（2026年9月時点）。このページの最終更新：2026年10月12日

対象業務

コンサル先サロンの予約・売上・来店データを統合し、改善提案の材料にする

導入前の手間

サロンごとに使っている予約システムもレジも違い、データが取り出せる形で揃っていなかった。コンサルタントが毎月手作業で集計していたため、提案が担当者の経験と感覚に頼っていた。

実装した範囲

• —複数のサロンの予約・売上・来店データを取り込み、同じ形に揃えて保存
• —リピート率・来店間隔・客単価を、期間とスタッフ別で集計
• —前月・前年との比較と、数値が大きく動いた項目の抽出
• —サロンに見せられる形の月次レポートの出力

確認できている成果

• —数字ベースでの改善提案が可能に
• —コンサルの品質が均質化

開発期間・体制

データの取り込みと集計を先に形にして、サロン間の比較と月次レポートは後から追加。集計の考え方の調整は今も当社で行っている

費用目安

今の料金体系で同じ範囲を作る場合：初期費用0円・月額2万〜6万円（税別）

対応できない条件

• —取り込み元のシステムがデータの書き出しに対応していない場合、手作業での出力が前提になる
• —店舗ごとにメニュー名の付け方が違うと、集計の前に名寄せのルールを決める必要がある
• —予約システム側の仕様変更があった場合、取り込み部分の改修が発生する

今つくる場合の構成

Python 3.12 / FastAPI、PostgreSQL、Polars（取り込みと名寄せ）、WeasyPrint（月次レポートのPDF出力）、Recharts（画面のグラフ）、スケジューラ（日次の取り込み）

通信の暗号化（TLS 1.2以上）、パスワードのハッシュ化（bcrypt）、認証情報の暗号化、サーバーの公開鍵認証、国内データセンター、バックアップと復旧手順は、すべての案件でセキュリティポリシーのとおりに行っています。安全性と使いやすさを両立させる考え方は安全にAIを入れる当社のやり方にまとめています。