Treasure AIの評判・口コミ 全105件

改善してほしいポイント

特に最近、新しい機能が多く追加されていますが、全てを使いこなせている現状ではなく、自社にとってどのように有効活用できるか、トレジャーデータ社と協議の上、より活用を進めていきたいと感じています。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

データファイルの受け渡しだけの環境を用意するのではなく、普段使用するDB環境から直接データの抽出と連携ができることから、煩雑なデータハンドリングがシンプルになりました。

検討者へお勧めするポイント

類似するサービスは多々ありますが、総合的にトレジャーデータがおすすめです。

改善してほしいポイント

データベースは英字カラム縛り等もあり、全体的に「海外のツール」感はあるので、人によっては最初は慣れないかもしれません。また、同時並行で重い処理を走らせるとメモリ不足でエラーになったりもするので、エンハンスに期待したいと思います。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

基幹システムの売上データだけでも複数あるような状態だったため、それらを統合して見られるようになりました。また、各システム側からデータを取得する際も、SFTPやS3など一般的に使われているものへのコネクタが用意されているため、いちいちシステム側での開発が不要なことも費用が抑えられるため良いと思います。

検討者へお勧めするポイント

コネクタの豊富さ

改善してほしいポイント

Treasure Dataは数年前のバージョンからいくつかの性能改善があり、エンジン機能がかなり安定と効率になっていて、本当に感謝します。ただ、データベース操作については、若干機能追加の余地があるかと思います。例えば、検索されたデータ一覧に対して、画面上でフィルタを付けて簡単に並べ替えや確認したいデータを見つけることができれば便利。あとは、テーブルデータの追加は現状ではBULK追加（一括INSERT）しかできないが、通常のINSERT文でも自由に個別データを追加できればテストに助かると思います。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

ビッグデータ、特に実際運用上の大量実績データの格納とアクセスサービスが提供されて、営業範囲の拡張や売上の拡大が実現できました。
簡易な操作で高性能のデータ検索と取得ができて、プロジェクト開発もビジネス運用でも非常に生産性向上になっています。
クラウド上のデータ格納のため、ローカルでのデータ保持が不要で、余計な設備やデバイスなどが節約できて、開発と運用費用の削減にも貢献できました。

改善してほしいポイント

ワークフローでは関数利用を可能にしてもらえると、コードの再利用性が高まって、ワークフロー全体の内部構造がシンプルにできて大変助かると思います。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

大規模データを格納するデータレイクとして活用しつつ、そこに格納されたデータを利用しやすい形に変換するワークフローを組んでデータウェアハウスを構築することで、効率的にレポート作成やデータ連携のできるデータ環境を整備することができました。各部門へのデータデリバリーが円滑に実施できており、しっかりしたDX部門やデータアナリティクス部門を備える（備えたい）会社様にはお勧めできるDMPです。

改善してほしいポイント

hive/prestoのクエリは、データ量が大きくなると遅くなることはあります。
BIツールのLookerとのコネクションは、直接は貼れないのがやや不便です。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

部署ごとにサイロ化されたデータを、TreasureData上に一元管理できます。
各部署からのデータの問い合わせ対応に3営業日以上かかっていたものが、当日中に対応できるようになりました。
それにより、データ抽出のオペレーターの人件費が半分以下になりました。

改善してほしいポイント

CDPツールとしてはもちろん、今回、AIエージェントファウンドリーを使いこなすためにはプロンプトの入力方法にかかっていると思います。適切でないと、毎回結果が異なったり、希望するデータが得られなかったりします。自分で考えてより良い方法を提案してくれれば、使いやすくなるかもしれません。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

前月の結果をすぐに集計・分析できるようになって意思決定が非常に早くなり、振り返りと次の施策の打ち手をより正確に出せるようになりました。データ分析担当者に依頼する必要がなくなったため、体感としては90%くらいの時間短縮につながっていると思います。

検討者へお勧めするポイント

CDPツールを初めて導入する場合は、費用もかかり、初期設定を自力で行うのはかなり難しいと思います。
それなりの準備やデータの蓄積が必要なので、導入のハードルは高いですが、それに見合ったリターンは確実にあります。

改善してほしいポイント

AI活用の「民主化」をマーケッター向けにやり切るために、UI/UXをぜひ簡略化してほしい。
AIによるノーコード操作の範囲をさらに広げ、非エンジニアのマーケターが「思いついた瞬間に」自力でAIモデルを回せるように。
また、データのクレンジングやマッピングを自動でマーケッターにレコメンド・補完する機能を作ってほしい。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

様々なアプリケーションのリプレイス検討を含めて、データやAI、マーケティングテクノロジーやアプリケーションとの連携をマーケティング側がエンジニアを巻き込み進めている。

検討者へお勧めするポイント

非エンジニアがSQLなどのコードを扱うことなく、様々なマーケティングアプリケーションの使い方を覚えなくても、一定の研修を受ければ使えてしまうところがすごいです。これはもう、データを貯める箱というイメージではないです。利用者は事業成長だけを考えて、爆速でPDCAを回せます

改善してほしいポイント

欲しい機能・分かりづらい点
・保存されているSQLをもとに、生成AIでSQLを作成できる機能。
・スプレッドシートへの連携が多く、SQLを探すことが多いため、Queries画面にSpreadsheet Keyも記載してほしい。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

解決できた課題・具体的な効果
・今までデータ統合などを手作業で更新していたデータを自動更新することで、生産性および精度の向上（人為的ミスがなくなる）につながっている。
・AIが分析や提案を行ってくれるので、生産性の向上が期待できる。

検討者へお勧めするポイント

データを保存するだけでなく、保存されたデータをもとにAIやMAの機能も備えているところ

改善してほしいポイント

欲しい機能・分かりづらい点
・WorkflowやAPIキーを管理者が一元で管理できる機能が欲しい。
・セキュリティのログをSQLで確認するだけでなく、GUIでも確認できるようにして欲しい。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

解決できた課題・具体的な効果
・DMを使った販促でTreasure Dataを活用し、セグメント抽出や施策効果の分析などを行い、売上向上に貢献している。
・まだ導入して間もないため、実績をもとに今後も導入範囲の拡大や施策の検討を行っていきたい。