継続的に意思決定を支える
単発の提言で終わらず、週次の定例・チャット相談・ドキュメントレビューを通じて判断のタイミングで動く。
TECHNICAL ADVISORY
技術相談・技術顧問
技術的な意思決定を、継続的に支える。 大企業からスタートアップ、データ専門外の企業まで。技術選定・体制づくり・進め方の相談に対応します。 単発コンサルではなく、チームの一員として中長期で伴走します。
対応テクノロジー
- BigQuery
- Snowflake
- dbt
- Looker
- AWS
- Google Cloud
- and more
- BigQuery
- Snowflake
- dbt
- Looker
- AWS
- Google Cloud
- and more
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- Snowflake
- dbt
- Looker
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CHALLENGES
技術相談が必要になる、よくあるパターン
技術選定や体制づくりの前に、誰に何を聞くかが決まっていないと、意思決定が止まります。
01
経験者の不在
データ基盤の全体像を描き、技術・事業・IT の合意形成を担える人材が社内にいない。ベンダー提案を評価する基準もない。
02
初期設計の失敗
失敗原因の多くは実装ではなく初期の設計と意思決定にある。多くの基盤は潜在的な負債を抱えたまま進む。
03
技術継承の課題
チームに合った技術選定は力量を見極めないと難しい。ノウハウの定着と持続的な運用が本当の課題になる。
OUR DIFFERENCE
定額制で、チームに溶け込む技術顧問。
単発の提言では意思決定のサポートになりません。月次の定例・チャット相談・ドキュメントレビューを通じて、 チームが迷うタイミングで判断を支えます。
社内の合意形成を支援する
役員会・企画会議への同席、技術的妥当性の説明資料作成。外部からの信頼性で社内の意思決定を動かす。
突発対応も定額に含む
緊急のトラブルシューティングや急な仕様変更の相談も、追加の時間課金なしで対応。
実装まで担える
アドバイスだけでなく、データ基盤構築・内製支援と組み合わせて設計から実装・運用まで一気通貫で対応できる。
チームの知識として残す
判断の理由・選択肢の評価・設計の背景を記録に残し、顧問が抜けても判断の根拠が社内に残る。
WHAT WE DO
定額制顧問として対応すること
単発のコンサルティングではなく、チームの一員として中長期で伴走。技術的な判断が必要なあらゆる場面に対応します。
01
定例ミーティング
週 1 回のオンライン会議で論点整理・優先順位付け・進行計画のレビューを実施。議論を蓄積し、定期的に振り返ります。
02
チャット相談
技術選定や提案書のセカンドオピニオンを 1 営業日以内に回答。意思決定の遅延を防ぎます。
03
ドキュメントレビュー
要件定義書、DESIGN DOC、テスト仕様書、PR などの成果物に対して品質改善を提案します。
04
社内合意形成サポート
必要時に役員会・企画会議へ同席し、技術的妥当性の説明を支援。対外的な信頼性を補強します。トラブルシューティングも定額に含みます。
SCOPE
対応できる領域
システムの根幹からアプリケーション層まで、データ基盤に関わるあらゆる技術レイヤーをカバーします。アーキテクチャ・設計を 6、チーム・組織支援を 4 の比率で扱います。
6割
アーキテクチャ・設計
技術選定に迷っている
DWH・スタック選定
Snowflake / BigQuery / Redshift 等の DWH 選定、データレイク設計、マイクロサービス構成の検討。
基盤が壊れやすい
パイプライン設計
ETL / ELT の設計、Dagster 等のオーケストレーション導入、dbt によるモデリングとテスト自動化。
ガバナンスが曖昧
セキュリティ・ガバナンス
アクセス制御設計、暗号化ポリシー、監視体制の構築。データ品質管理とコンプライアンス対応。
4割
チーム・組織
社内に知識が定着しない
チーム育成・内製化
SQL 基礎教育からレビュー文化の定着、GitOps 運用ルール整備まで。スキル底上げを伴走。
顧客データを活かせていない
CDP・顧客データ基盤
大規模 CDP の設計・構築経験をもとに、顧客データの統合・活用基盤をゼロから設計。
AI 活用が進まない
AI/LLM 活用基盤
RAG・LLM の導入を見据えたデータ整備・ベクトル DB 連携・パイプライン設計。AI の成果はデータ基盤の質で決まります。
FIT
自社に合うかを判断する目安
どんな状態の組織に合うかを、事例に近い形で整理しました。自社に近いカードを開いて確認してください。
TYPE 01
技術リーダー不在で意思決定が止まっている
CTO や技術顧問がおらず、ベンダー提案や社内エンジニアの判断を評価できる人材がいない。
詳しく見る →TYPE 02
初期設計の負債が積み上がっている
数年前に構築した基盤が改修できなくなっている。変更のたびに影響範囲が読めず、エンジニアが怖くて触れない。
詳しく見る →TYPE 03
AI 活用を経営から求められているが進め方が見えない
AI 導入の方針が決まったが、PoC が終わらない。データが整っていない、評価基準がない、コストが読めない。
詳しく見る →CASE
対応事例
技術リーダー不在の補完、初期設計の立て直し、AI 活用の判断支援まで。顧問として関わった事例です。
CASE 01
広告配信基盤の安定化と運用改善
ジョブ失敗・遅延による広告配信業務の不安定化。属人化により改善サイクルが停止していた状態から立て直し。
詳しく見る →CASE 02
データ戦略の意思決定支援と技術ロードマップ策定
データエンジニアがいない状態で DWH 選定から基盤設計まで。VC 向けの技術説明資料の作成も支援。
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。