扱う領域・スタック
考え方
「Kimball か Data Vault か」とツール選定から入りたがる場面で、私たちは「主要なビジネスエンティティの定義」から引き戻します。手法は補完的なツールで、競合ではありません。
Layer A
分散したソースを統合し、命名・粒度・スキーマを揃える。続くレイヤの土台。
バラついた定義を、ひとつの真実に揃える。
Layer B
鮮度・品質・Data Contract を運用に組み込み、BI と AI が同じ定義・同じ鮮度で参照できる状態へ。
壊れる前に気づき、誰が困るかが見える。
Layer C
セマンティックレイヤ・RAG・Eval・権限/PII を最初から組み込み、本番に乗る AI を設計。
プロンプトではなく、構造で精度を上げる。
レイヤは逐次に積む必要はなく、状況に応じて並行・部分的に進められます。実順序は無料診断のあと、課題と内製チームの状況に合わせて設計します。
レイヤ × 伴走の型
3レイヤと3つの伴走の型の、よくある組み合わせを早見表にしました。実際の組み立ては診断後に決めます。
◎ 主に伴走する組み合わせ ○ 状況に応じて対応
スタック選定
ツールは思想で選ぶより、運用に乗るかで選びます。これまでの実装で「効いた」と判断した選択肢の考え方です。
サーバレス・列指向・標準SQL に揃え、運用と採用の両面で再現性のある選択を優先します。AWS 中心の組織では Redshift / Athena も対応します。
モデリングの実質標準。テスト・系譜・ドキュメントが言語の中にあり、複数人運用とレビュー文化を最短で立ち上げられます。
指標定義を一箇所に置き、BI も AI エージェントも同じ定義を参照する設計に。LLM の SQL 生成精度を引き上げる土台になります。
「鮮度を保つ」運用の中核。シンプルに始められる dbt Cloud、複雑なパイプラインに強い Dagster を状況で使い分けます。
主要 SaaS は Fivetran で素早く接続し、内製コネクタが必要な箇所は Airbyte で対応。ETL 自体に労力を割きすぎない構成にします。
指標定義を BI に閉じ込めず、dbt 側に持たせて全消費に同じ定義を配る構成。BI は表示と探索に集中させます。
FAQ
はい。受託開発 から始め、整備が進んだ段階で共同開発・アドバイザーへ移行する組み立てが可能です。最終的に内製化できる状態を、伴走のゴールにします。
既存基盤を活かす Brownfield アプローチを取ります。最初に現状診断（データ品質 / メタデータ / モデル整理 / AI-Ready化 / セルフサービス化 / 運用最適化）を行い、効果の出やすいテーマから着手します。
テーマ・規模で変わりますが、Layer A のゼロからの構築は半年スパン、Layer B のテーマ別改善は3〜6ヶ月、Layer C の AI 統合は半年〜が標準です。30分の無料診断で、優先テーマと期間の目安をその場でお伝えします。
はい。Google Cloud（BigQuery 中心）と AWS（Redshift / Athena 中心）の両方に対応します。組織の既存スキル・契約・コンプラ要件から選定します。
「動いた」と「使える」の差を、最初から運用の設計に織り込みます。具体的には鮮度モニタリング・品質テスト・Data Contract・評価ダッシュボードを Layer B/C に含め、本番運用に乗せるところまでを伴走の範囲にしています。
問題ありません。受託開発・共同開発では実装の主体を私たちが担いつつ、コードレビューと標準化（命名・テスト・系譜）を通じて内製チームのスキルを並行して育てます。
課題と伴走の範囲に応じてご提案します。HPでは金額レンジを掲載していません。30分の無料診断 で論点を整理し、必要になったタイミングで金額をお伝えします。