契約形態は、こちらから最適解を提案する
受託・準委任・請負・アウトカム型を使い分け、資金繰りや内製度を踏まえて最適な形を選び取る。
DATA INFRASTRUCTURE
データ基盤構築
データ基盤の設計から構築・運用定着まで、責任を持って請け負います。契約形態は請負・準委任のいずれにも対応。売上・顧客・施策データを経営判断に使える形へ整理し、AI 活用を見据えた指標定義・検証設計まで含めて、運用できる状態まで仕上げます。
CONTRACT
請負 / 準委任
TIMELINE
3–6 months
COVERAGE
設計 から運用まで
対応テクノロジー
- and more
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CHALLENGES
よくあるつまずきパターン
中小企業からメガベンチャー・大企業まで、データ基盤の構築・移行に関わってきました。どこで詰まるかが見えているから、設計段階で先に潰します。
01
SIer 型の要件定義で止まる
帳票や画面の要望は集まるが、経営が何を判断したいかに接続されない。結果、作る対象だけ増える。
02
AI 導入でコストが膨らむ
AI 前提の検索・要約・自動化を足すほど、データ整備と検証の手戻りが増え、構築費が読めなくなる。
03
導入後の検証が曖昧になる
AI は正解が揺れるから検証できない、と諦めてしまう。実際には観点と評価ログを設計すれば検証できる。
OUR DIFFERENCE
現場起点のデータ基盤設計
契約形態も、関わり方も、進め方も、型ありきで決めつけない。 御社の事業・体制・フェーズを読み解き、最適な開発の仕方をこちらから組み立てて提案します。
関わり方は、フェーズを見極めて設計する
業務に深く入り込んで一緒に作るか、構築だけを引き受けるか、チームの状態を見極めて踏み込む。
進め方は、現場に入って引き出す
ツール・体制・優先順位は、現場に入り込んで実情を引き出し、組み立てる。「うちの方法論」を先に置かない。
DELIVERABLES
提供する成果物
納品物は「動く環境」だけではありません。検証できる状態、運用判断に使える情報、追加開発に進める材料まで残します。
01
稼働するデータ基盤
データ収集、DWH、加工、可視化まで。本番で使う最小構成から作り、必要に応じて拡張します。
02
指標・データ定義
売上、顧客、施策、利用ログなど、意思決定に使う言葉と粒度を整理します。
03
AI 利用時の検証設計
AI 出力の確認観点、評価ログ、失敗時の切り戻し方を設計します。導入して終わりにしません。
04
運用・追加開発の材料
障害時の確認手順、追加データソースの考え方、次フェーズの優先順位を残します。
SCOPE
対応する技術領域
収集・蓄積から変換・活用、運用・ガバナンスまで一気通貫でカバーします。技術名から選ぶのではなく、いま解きたい課題から必要な範囲を判断します。
こんな課題に対応できます
- データが散らばっている
- 数字の定義が揃わない
- 見えるが使われない
- AI に触らせていい範囲が不安
- AI の良し悪しを測れない
- 社内用語が AI に伝わらない
- AI で費用が膨らむ
CASE
状況別の対応事例
会社のフェーズや状況に合わせて、さまざまな形でデータ基盤に関わってきた実績です。近い状況のカードを開いて、参考にしてください。
CASE 01
数字がバラバラで、経営会議に使えない
売上・顧客・広告・業務データが別々にあり、会議のたびに数字が食い違う会社。
詳しく見る →CASE 02
既存基盤はあるが、運用・改修が重い
DWH や ETL はあるものの、処理の意味や影響範囲が追えず、変更のたびに止まる会社。
詳しく見る →CASE 03
AI 活用を始めたいが、検証設計がない
AI 検索・要約・レコメンドを試したいが、参照データや評価方法が曖昧な会社。
詳しく見る →まずは資料をご覧ください
サービスの詳細・料金プランは資料にてご確認いただけます。