散在を、ひとつに。
- >部門ごとのファイル、基幹システム、SaaS、Excelシート——御社のあらゆるデータを、一箇所に集めて統合的に扱える状態にします。
- >「データを必要な時に取り出せる」状態が、すべての出発点です。
データ基盤・MLOps
AIの効果は、 データ基盤で決まる。
散在するデータを束ね、AIが扱える形に整える。中小企業のための、ワンパッケージ型データ基盤構築サービス。データ統合からクレンジング、可視化、ガバナンスまで——AI活用の土台となるデータ基盤を、自社AIプラットフォームDataRoidを中核に、御社の規模と現実に合わせて構築します。
課題提起
AIで成果が出ない理由は、 モデルではなく、データだ。
「生成AIを試したが、業務には使えなかった」「BIツールを入れたのに、データ準備で止まっている」「Excelと手作業で、毎月レポートを作り続けている」——AI・データ活用に取り組む多くの中小企業が直面する共通の壁です。問題は、AIの性能でも、ツールの機能でもありません。AIに渡すべきデータが、社内で分断されていることです。部門ごとのファイル、SaaSごとのデータ、紙の資料、Excelシート——これらが繋がっていない限り、どれほど優秀なAIも、どれほど高機能なBIも、本領を発揮できません。
サービス領域
データ基盤構築の6つの領域
統合・クレンジング・可視化・ガバナンスから、DataRoid中核の構築、既存基盤の立て直しまで——御社の状況に応じて、必要な領域を組み合わせて活用いただけます。
雑多を、整える。
- >集めただけでは、データは使えません。表記ゆれ統一、重複排除、欠損値処理、項目統一を実施します。
- >AIもBIも、データの質で性能が決まります。生データを、活用できる状態へ整えます。
データを、判断材料に変える。
- >経営判断に必要な数値を、即座に確認できるダッシュボードへ。売上・在庫・KPI・異常値が、毎日リアルタイムで見える状態を実現します。
- >Excel集計を待たない経営会議へ、質を一段引き上げます。
守りながら、活かす。
- >「誰が、どのデータに、どこまでアクセスできるか」を設計・運用する仕組み。
- >データ統合を進めるほど高まる情報漏洩・コンプライアンスのリスクを、最初の設計で抑え込みます。
完成された基盤を、設置する。
- >統合・クレンジング・可視化・ガバナンスを、自社AIプラットフォームDataRoid一台に集約してご提供。
- >ゼロから個別ツールを組み合わせる場合と比べて、初期投資・運用負荷・人材要件を大幅に圧縮できます。
動いていない基盤を、動かす。
- >すでに導入したデータ基盤が期待通りに機能していない場合の改善・移行支援。
- >「BIは入れたが活用されていない」「クラウドDWHのコストが膨らみ続けている」——既存資産を活かしながら、機能する基盤へ立て直します。
DataRoid中核
データ基盤を、 一台で完結させる。
従来、データ基盤の構築は複数ツールの組み合わせで実現されてきました。統合ツール、クレンジングツール、DWH、BIツール、ガバナンスツール、セキュリティツール——それぞれを選定・契約・連携・運用する必要があり、中小企業には現実的ではない選択肢でした。
私たちのデータ基盤構築は、自社AIプラットフォームDataRoidを中核に据えます。社内に設置する一台のハードウェア上で、データ基盤の全機能がそのまま立ち上がります。さらに、整備した基盤の上で、AI開発・業務自動化(AX)へとシームレスに接続できます。
データ統合
部門ごとのファイル、業務システム、SaaSを一箇所に束ねる。
データ整備
ベクトル化・メタデータ付与・権限継承を自動化。
可視化・分析
管理コンソールで全社のデータ状況を一元把握。
ガバナンス
元の権限設計をそのまま継承、見えるべき人にだけ見える設計。
セキュリティ
処理は専用機内で完結し、機密データは外に出ない。
AI連携
データ整備からAI活用までが、同じ基盤上で繋がる。
データ基盤の構築は、ゴールではなく、AI活用のスタート地点です。整備した基盤の上で、生成AI・需要予測・異常検知・AIエージェントへとシームレスに接続できます。
複数ツールを束ねる時代から、ひとつの基盤で完結する時代へ。
中小企業特化
大企業向けのデータ基盤は、 中小企業では機能しない。
データ基盤は、長らく大企業のものでした。数億円規模のクラウドDWH、専任のデータエンジニアチーム、年単位の構築プロジェクト——大企業の方法論をそのまま中小企業に持ち込めば、コストも、人材要件も、構築期間も、現実と合いません。
中小企業には、中小企業のデータ基盤が必要です。私たちは、この前提で設計したデータ基盤サービスを提供します。
- 専門人材を採用しなくても、運用できる
- 既存業務を止めずに、段階的に導入できる
- 初期投資を抑え、効果を早く出せる
- AIとデータ活用を、ひとつの基盤で実現できる
- 運用後も伴走するため、構築して終わりにしない
大企業の縮小版ではない、中小企業のための専用設計。データ基盤を中小企業の現実に合わせて構築します。
補助金活用の記事を読む進め方
5ステップで、データ基盤を立ち上げる。
現状ヒアリングから設計、設置、社内データ統合、長期運用まで——御社のデータ基盤構築を一気通貫でご支援します。
- 01Step 01 · 〜2週間Discover
現在のデータ状況を、聞き取る。
経営層・現場へのヒアリング、既存システム・データソースの棚卸しを通じて、データの現在地を把握。「何が、どこに、どんな形で存在するか」を可視化します。
- 02Step 02 · 〜1ヶ月Design
データ基盤の、全体像を描く。
統合対象、クレンジング方針、可視化要件、ガバナンス設計を含めたデータ基盤の全体設計を提示。優先順位と段階的な構築計画を、御社の状況に合わせてご提案します。
- 03Step 03 · 〜1ヶ月Deploy
DataRoidを、設置する。
DataRoid専用機を御社に設置。電源を入れた時点で、データ統合基盤・AI解析エンジン・管理コンソールが一体で起動します。サーバー構築も、ツール調達も不要です。
- 04Step 04 · 2〜4ヶ月Integrate
社内データを、繋いでいく。
既存ファイルサーバ、業務システム、SaaSをDataRoidに接続。データは統合されながらも、元の権限設計がそのまま継承されます。クレンジング・標準化を経て、AIが扱える状態へ整えます。
- 05Step 05 · 継続Operate & Evolve
運用を、共に育てていく。
運用後の安定稼働支援、データソース追加への対応、可視化・分析要件の拡張——長期パートナーとして、御社のデータ活用を継続的にご支援します。
経営課題
こんな経営課題に、応えます。
- Excel・手作業で集計・レポート作成を繰り返している
- データを必要な時に必要な形で取り出せない
- データが部門・SaaSごとにサイロ化している
- データエンジニア・専門人材が社内におらず、構築に踏み出せない
- BIツールを入れたが、データ準備で止まったままになっている
- 生成AIを試したが、業務に使える質のデータが揃っていない
- 既存のデータ基盤が活用されず、コストだけが膨らんでいる
ひとつでも当てはまるなら、まずはご相談から。御社のデータ状況をお聞きした上で、最適なデータ基盤プランをご提案します。
データ基盤構築を相談する次のステップ
AIの効果を決めるのは、データ基盤だ。
散在するデータを束ね、AIが扱える形に整える。専門人材なしでも運用できる。ひとつの基盤で、データ活用とAI活用を実現する。中小企業の現実に合わせたデータ基盤構築を、DataRoidとともに設計します。まずは、御社のデータ状況とお困りごとをお聞かせください。
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