「HubSpot」のマーケティング情報や「kintone」の見込み客情報、CSVの実績データなどを集約して、データ結合や集計のルールをDomoで統一して社内に公開できる。各部署はこの公開データを利用して、独自ダッシュボードの作成やAI分析などを自由に実行できる。

　ダッシュボードに配置するグラフや表は「カード」と呼ばれ、チャートのほか、動画や写真、資料を載せる「ドキュメントカード」、リッチテキストの「メモ」、表形式の「Sumo表」の他、「アンケート」「業務アプリ」など多彩な要素を表示できる。

　また、チャット機能「Buzz（バズ）」や「アラート」機能によって、表示しているデータについて他のユーザーと会話や通知を実施できる。ダッシュボードやカードの単位で会話でき、カードの「スナップショット」を撮って異常値のある箇所に書き込みを添えて共有できる。アラートでは指標にしきい値を設定し、到達時にメールやモバイルアプリなどへ自動通知させられる。

アラートのルール設定画面（出典：講演デモ画面）

グラフ作成も専門知識は不要　多角的に深掘りできる可視化、分析機能

　カードの作成には編集画面「Analyzer」を使う。棒グラフや折れ線グラフ、地図グラフなど100種類以上のテンプレートに加えて、実績の良否を顔マークで示す「フェイスパネル」や、目標への進捗（しんちょく）率を示す「サーモメーター」などのゲージも備える。

　例えば、関東と関西、九州に展開する小売店の2025年9月～2026年8月の売り上げ・在庫Excelデータから、「地域別の月別月末在庫」のグラフを作ろうとする。Analyzerが列を自動判別し、文字列項目を「ディメンション」、数値項目を「測定」に分類する。縦棒グラフを選び、X軸に日付、Y軸に月末在庫、系列に地域をドラッグ＆ドロップするだけで完成し、ダッシュボードに配置できる。

Analyzerによる在庫グラフ作成イメージ（出典：講演デモ画面）

　データを深掘りする仕組みも2つ用意されている。1つ目は「ドリルダウン」で、カテゴリー別の売り上げグラフで「電子機器」を選んだ場合には、標準のExcel明細表だけでなく、事前の設定により「電子機器の月別売り上げ推移」など別のグラフへ遷移させられる。2つ目は連動フィルタリングで、一つのカードで「関東」を選ぶと、画面内の全カードが一斉に「関東」のデータだけに絞り込まれる。

見た人を次のアクションへ導く「データストーリー」の設計手法

　ダッシュボードに無造作にカードを並べるだけでは、見る人にデータの意図が伝わらず、結局は一部の人しか使わなくなってしまう。誰もがデータを理解、納得して次のアクションを起こせるよう、ストーリー性を持たせて配置することが必要だ。

　重要なのは、見た人が「今何が起きているのか」に気付き、原因を考えて「次の行動」へ移せる構成にすることだ。例えば、前述の小売店のダッシュボードなら、次の4つのパートを設けることが考えられる。

　この中で最も重要なのが、最後に「次のアクションを決定する」パートを設けることだという。気付きを得たうえで、次にすべきことが一目で分かるカードを置くことで、誰もが業務に生かせるダッシュボードになる。

ダッシュボードの最下部に配置した「次のアクションを決定する」パート（出典：講演デモ画面）

データの深掘りからグラフ生成、施策立案まで支援する「Domo.AI」

　画面のデータについてさらに細かく調べる際に役立つのが、データとAIを組み合わせて質問や分析、要約、カード作成などを支援するAI機能「Domo.AI」だ。

　これまで詳しい人に分析を頼んだり自分でグラフを作ったりしていた作業も、Domo.AIに質問するところから誰でも簡単に始められる。「AIの回答は最終的に人が確認する必要がありますが、分析に詳しくない方でも気になったことをすぐ調べられるのが魅力です」と内山氏は話す。

Domoに蓄積されたデータとAIをつなぐDomo.AI（出典：講演資料）

　チャットで「2026年8月の売り上げ金額上位5商品を教えて」と質問すると、画面に通期データしか出ていなくても、参照元のデータソースを明示した上で最新月の上位5商品を回答してくれる。また、「8月時点の売り上げの割合を地域別で円グラフにして」と頼めば円グラフを自動生成し、カードとして保存や再編集もできる。

　さらに、次の施策のアイデアも得られる。「8月の売り上げランキングと地域別構成比を踏まえて、店舗担当者が次に確認すべきこと3つと理由を提案して」と頼むと、「九州での電子機器／食品の販売強化余地の確認」「電子機器トップ商品の在庫／補充状況の確認」「関西／九州でのアパレル販促施策の確認」といったアイデアを理由とともに提示してくれる。

AIと対話しながら業務アプリを素早く構築できる「App Catalyst」

　「データを使って業務を動かす」ために用意されているのが、AIで業務アプリを作成できる「App Catalyst」だ。作りたいアプリのイメージを文章で伝えるだけで、Domoのデータと連携した試作品を素早く構築できる。

　Excelとメールで処理していた経費や備品購入の申請・承認業務も、「営業部門やマーケティング部門の社員が社内申請を提出して、上長が確認／承認できるシンプルな業務アプリを作成してください」と短いプロンプトを入力するだけでアプリが出来上がる。

　完成したアプリにはステータス別の件数パネルや検索フィルター、申請一覧が並ぶ。手元に適切なExcelデータがない場合でも、ダミーデータで画面を先に作り、後から実データを割り当てられる。

App Catalystで作成した申請／承認アプリ（出典：講演デモ画面）

社内展開を加速する「5つの役割」、スモールスタートで定着させる勘所

　Domoの利用を社内に広げるためには、導入の初期段階に推進体制を組むことが肝要だ。Domoではスポーツチームに例えた5つの役割を推奨している。方向性や予算を支える役員の「エグゼクティブスポンサー」、利用方針を管理する責任者の「メジャーDomo」、要件整理と展開を主導する「Domoマスター」、データ管理を担う情報システム部門などの「データスペシャリスト」、各部門で現場を支援する「チームチャンピオン」といったものだ。

社内展開を推進するために推奨される5つの役割（出典：講演資料）

　専任者を5人そろえる必要はなく、兼任を含め2～5人程度でチームを組めばよい。その上で定着のポイントは3つある。

　1つ目は「権限」で、営業担当者には担当エリア、管理者には部門全体の数字を見せるなどアクセス範囲を整理する。2つ目は「配信」で、定例会議のプレゼンにDomoを使うなど業務の中で必ず見るフローを組み込む。3つ目は「定着」で、周囲に「もっと見たいグラフは何か」を聞いて次回の会議までに追加し、AIも利用して分析のハードルを下げる。

　そして、成功に向けた重要なポイントが、いきなり全社展開を目指さず「1つの課題／1つの部門／小さな成功」から始めることだという。営業部門の売り上げ集計に時間がかかっているなら、まずそのデータだけで画面を一つ作り、営業会議で使ってみることから始める。

　「初めは小さく試し、『集計時間が減った』『数字を見ながら話しやすくなった』といった小さな成功体験を作ることが大切です。その成果を別チームに共有することで、『うちも使ってみたい』と活用の輪が広がっていくのです」（内山氏）