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AIデータ分析基盤構築とは、企業内に散在するデータを統合・整備し、AIを活用した高度な分析・可視化・予測を行えるプラットフォームを構築するサービスです。データドリブンな意思決定を可能にします。
データ活用の課題
多くの企業がデータの活用に課題を抱えています。 こんなお悩みはありませんか？
データサイロ化
部門ごとにデータが分散し、全社横断的な分析ができていない。データの統合に多大な工数がかかっている。
属人化
特定の担当者しかデータを扱えず、分析業務がボトルネックになっている。担当者の異動・退職リスクも大きい。
レポート作成に時間がかかる
Excelでの手動集計に毎月数日を費やしている。データ取得からレポート完成まで時間がかかりすぎる。
BIツールを活用しきれていない
BIツールを導入したものの、一部の機能しか使えておらず、投資対効果が出ていない。
サービス詳細
データ統合からAI分析、可視化、予測まで、 データ活用に必要なすべてをワンストップで提供します。
データ統合
社内に散在するデータを一元管理。RDB、CSV、API、SaaSデータ、IoTデータなど、あらゆるデータソースを統合し、分析可能な状態に整備します。
AI分析
機械学習・深層学習を活用した高度な分析を実装。従来のBIでは見えなかったパターンやインサイトを自動的に発見します。
可視化・ダッシュボード
Tableau・Power BI・Looker Studioを活用し、誰でも直感的にデータを把握できるダッシュボードを構築します。
予測モデル構築
過去データからAIが未来を予測。需要予測、売上予測、リスク予測など、意思決定を支援する予測モデルを構築します。
技術スタック
最新のデータ基盤技術を活用し、スケーラブルで信頼性の高いプラットフォームを構築します。
業界別事例
様々な業界でデータ分析基盤を構築し、成果を上げています。
生産予測・品質管理
生産ラインの稼働データが活用されておらず、不良品率が高止まり
IoTデータとAI予測モデルを組み合わせた品質予測システムを構築
需要予測・在庫最適化
需要予測の精度が低く、欠品・過剰在庫が頻発
POS・天候・イベントデータを統合したAI需要予測モデルを構築
リスク分析・不正検知
リスク評価が属人的で、判断基準にバラつきがある
AIリスクスコアリングモデルと自動アラートシステムを構築
導入の流れ
データ診断から運用まで、一貫してサポートします。
データ診断・ヒアリング
2〜3週間現状のデータ活用状況を分析し、課題と改善ポイントを明確にします。データソースの棚卸しと活用度アセスメントを実施します。
設計・アーキテクチャ策定
2〜4週間最適なデータ基盤のアーキテクチャと技術スタックを設計。要件定義、データモデリング、セキュリティ設計を行います。
構築・実装
1〜3ヶ月データ統合パイプライン、分析モデル、ダッシュボードを構築・実装します。段階的なリリースで早期に効果を実感いただけます。
運用・改善
継続運用開始後も継続的にモデル精度やダッシュボードを改善。内製化支援も行い、自走できる組織づくりをサポートします。
料金プラン
課題の規模やご予算に応じて、最適なプランをご提案いたします。
よくあるご質問
AIデータ分析基盤構築に関するよくあるご質問にお答えします。 その他のご質問はお気軽にお問い合わせください。
Qデータ分析基盤の構築にはどのくらいの期間がかかりますか？
Aデータ診断は2〜3週間、ダッシュボード構築は1〜2ヶ月、フル構築は3〜6ヶ月が目安です。
Q既存のBIツール（Tableau等）との連携は可能ですか？
Aはい、既存のBIツールを活かしつつ、AIによる分析機能を追加することも可能です。
Qどのようなデータソースに対応していますか？
ARDB、CSV、API、SaaSデータ、IoTデータなど、あらゆるデータソースに対応しています。
Qデータの品質に課題がある場合でも対応できますか？
Aはい、データクレンジング・前処理もサービスに含まれています。データ品質の改善から着手します。
QAI予測モデルはどの程度の精度ですか？
Aデータの質と量に依存しますが、平均92%の判断精度向上を実現しています。
Q社内にデータサイエンティストがいなくても大丈夫ですか？
Aはい、構築から運用まで一貫してサポートします。運用フェーズでは内製化支援も行います。
Qクラウド環境はどれに対応していますか？
AAWS、GCP、Azure等の主要クラウド環境すべてに対応しています。
Qセキュリティ対策はどのようになっていますか？
Aデータ暗号化、アクセス制御、監査ログ等、金融業界レベルのセキュリティ対策を実施します。
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