ギフトモールがAmplitude×AI連携で分析工数を1ヶ月から1日に短縮 — データ抽出のエンジニア依存を解消して月10本の検証サイクルへ
導入企業概要
株式会社ギフトモール（東京都中央区、設立2014年）は、国内最大級のギフト特化型ECプラットフォームを運営する企業。グループの月間訪問ユーザー数は約3,600万人、年間流通額は200億円を超え、110万点以上の商品を取り扱う。
導入の背景と課題
ギフト購買は「なぜ購入に至ったのか」という購買動機の可視化が難しく、同社はデータ分析において長年の課題を抱えていた。ユーザーの検索・比較・回遊行動のファネル分析を行うにはエンジニアへのデータ抽出依頼が必要で、要件が正確に伝わらず異なるデータが返ることもあり、欲しいデータを得るまでに2〜3営業日から1週間もの時間がかかっていた。こうした分析ボトルネックが、機動的なプロダクト改善の障壁となっていた。
導入したAI / プロセス
同社はプロダクト分析ツール「Amplitude」を導入し、AIとの連携を構築した。ユーザー行動をファネル分析で可視化できるようになり、さらにABテストの分析レポートがドキュメントツールへ自動生成される仕組みを整備した。
「AIとAmplitudeを連携させ、ABテスト開始の翌朝には分析レポートがドキュメントツールに自動生成される仕組みを構築」
── DearOne株式会社 プレスリリース（2026年8月6日）
開発が関わるプロダクト改善はすべてAmplitudeの実験機能を活用したABテストで検証する文化を定着させ、人間は分析作業から解放されて「判断」に集中できる体制を実現した。
成果（数字）
- データ抽出：2〜3営業日〜1週間 → 数分に短縮
- 分析工数：1ヶ月 → 実質1日程度に短縮
- ABテスト実施数：月10本近い検証サイクルを実現
他の業種・規模での活用示唆
「データ分析をエンジニアに依頼して数日待つ」という構造は、EC業界に限らず製造・小売・SaaS・医療など多くの業種で見られる課題だ。ギフトモールの事例が示すのは、「分析ツール＋AI連携でレポート生成を自動化する」構造でこの障壁を解消できるという点。
特に再現性が高いのは「ABテスト翌朝に自動レポート」という仕組みだ。施策を打った翌日には結果を確認できる環境があれば、意思決定のスピードが上がり、小規模な施策を多数試して勝ちパターンを見つけやすくなる。従業員が少ない中小企業ほど、エンジニアなしでデータにアクセスできる体制の価値は大きい。
出典: DearOne株式会社「AI連携で分析工数を1ヶ月から1日へ短縮し、人は「判断」に集中。ギフトモールが築いた「Amplitude×AI」活用サイクルとは」（2026年8月6日）
