ローソンエンタ、SrushとノーコードでデータPoC開始

分散データを結び付ける試み：ローソンエンタテインメントのPoC開始

2025年12月より、株式会社ローソンエンタテインメント（以下、ローソンエンタテインメント）のチケット事業（ローソンチケット）およびトラベル事業（ローチケ[旅行]、ローソントラベル）に向けて、データ活用に関するPoC（Proof of Concept）が開始されました。PoCの支援を行うのは、対話型データ分析AIエージェント『Srush AI』を中核に据える株式会社Srush（以下、Srush）です。プレスリリースは2026年2月3日10時00分に公開されています。

今回のPoCは、日々蓄積される膨大な購買データや利用データが分散して存在する現状を踏まえ、これらを戦略的にマーケティングや営業活動に活用するための分析環境強化を目的としています。ローソンエンタテインメント側は、分散データの集約と使用者のスキルレベルを問わないノーコード分析環境の実現を求めており、その検討の末にSrushのソリューションが選定されました。

選定理由とPoCの具体的な検証事項

ローソンエンタテインメントがSrushをPoCパートナーに選んだ要因は明確です。主に、データ統合から可視化、分析、AIによる示唆提示までをノーコードで一気通貫に提供できる点、投資対効果の高い料金体系（無制限プラン）、そして検討初期段階から寄り添う提案姿勢が挙げられます。

PoCで検証される項目は、以下のように整理されています。ツールの使い勝手や分析テーマの実現可能性、実際の業務オペレーションへの適用可能性の確認を通じて、本格導入に向けた道筋を描くことが目的です。

検証項目の一覧

以下はPoCで明確化される主要な検証項目です。各項目はいずれも、現場での即時活用と長期的な運用コストの低減に直結する内容です。

• ツールの使い勝手：ノーコードでの分析作成、データ統合操作の容易さ、UI/UXの直感性。
• 分析テーマの実現可能性：実際のマーケティング・営業施策に結び付く指標設計や可視化の実現性。
• 業務オペレーション適用性：日常業務フローへの組み込みや権限管理、運用体制の整備可否。
• AIによる示唆の妥当性：『Srush AI』が生成する示唆の精度と解釈可能性。
• 投資対効果：無制限プランを含む料金体系と期待される効果のバランス。

Srushの提供するソリューションと企業情報

PoCの核となるツールは、BIツール『データ統一クラウド』と対話型データ分析AIエージェント『Srush AI』です。ノーコード・オールインワンのアプローチにより、データの取り込みから分析、AIによる洞察提示までをワンストップで可能にすることが謳われています。

Srush自体は「データドリブンジャパン」を掲げ、対話型データ分析AIエージェント『Srush AI』を中核に、データ分析支援事業、データ人材支援事業、データ教育支援事業を一体的に提供しています。九州（福岡）に支社を開設し、地域の中堅・中小企業支援を本格化しています。

Srushの主な特徴と活動

Srushの提供価値は、技術的なソリューションだけでなく、導入・運用段階での支援体制にあります。検討初期からの寄り添った提案姿勢は、今回のPoC選定理由にも表れています。

社名

株式会社 Srush（Srush Inc.）

所在地

東京都品川区西五反田 8-4-13 五反田JPビルディング 2F

代表者

樋口 海

設立

2019年11月21日

事業内容

対話型データ分析 AI エージェント「Srush AI」を中核に、データ分析支援事業、データ人材支援事業、データ教育支援事業の企画・開発・運営・販売を一体的に提供

コーポレートサイト

https://srush.biz/

また、樋口海氏の経歴も明示されています。NTTの法人営業部で大手自動車を担当し、グローバルインフラ導入に従事して全社表彰や最高評価を受賞した経験、シンガポールでの日系製造業の営業戦略担当、帰国後のSaaS事業での起業経験などがあり、学歴は早稲田大学卒、一橋大学大学院商学研究科修了（MBA）です。

ローソンエンタテインメントの事業概要とPoC実施の背景

ローソンエンタテインメントは、1992年7月23日に設立され、チケット事業、エンタメ物販サービス事業、その他企画・開発・運営事業を展開しています。本社所在地は東京都品川区大崎1-11-2 ゲートシティ大崎イーストタワー、代表取締役社長は野口 透氏です。公式サイトは以下の通りです。

コーポレートサイト: https://www.ent.lawson.co.jp/

PoC実施に至った経緯

チケット事業・トラベル事業では、購買や利用データが日々大量に蓄積される一方で、そのデータが分散していることや、活用のための分析基盤が十分でないことが課題となっていました。マーケティングや営業の迅速かつ戦略的な意思決定を支えるため、分散データを集約し、使用者のスキルを問わない分析環境の実現を目指し、最適なソリューション選定が進められていました。

こうした背景を踏まえ、Srushのノーコード・オールインワンの提案が評価され、PoCの検証が開始されています。

PoCの進め方、支援内容、関連情報の整理

PoCでは、ツールの可用性の確認、分析テーマの実現性検証、業務フローへの適用可否の評価が行われます。具体的には、データ統合のプロセス定義、ダッシュボード作成やKPI可視化、AIエージェントによる自然言語での分析支援を通じて、現場の業務に耐えうる運用モデルの構築を目指します。

Srush側の提案には、無制限プランという料金体系により、利用の拡張性や運用コストの平準化を図る要素が含まれている点も紹介されています。検討初期から寄り添った提案姿勢が選定理由の一つとなり、PoC終了後に本格導入の判断材料を揃える予定です。

関連サービス・相談窓口

Srushは現在、社内データ活用に関する無料相談を実施しており、関心のある組織は以下の窓口から問い合わせが可能です。

• 無料相談窓口: https://www.srush.co.jp/request
• Srushコーポレートサイト: https://srush.biz/

また、プレスリリースには関連する画像素材やプレスキットのダウンロード案内も含まれており、詳細な資料確認が可能となっています。

要点の整理とデータ（表形式）

以下の表は、本記事で扱ったPoC開始の主要情報と関係者、主要ツール、連絡先を整理したものです。PoCの目的や検証項目、各社の基本情報を簡潔にまとめています。

以上の情報は、公開されたプレスリリースの内容に基づいて整理したものであり、PoCはツールの実用性と業務適用性を中心に検証が進められます。導入後の運用や効果検証に向けた評価が今後の焦点となる点は変わりません。