01
散らばったデータの統合と分析基盤の構築
業務システム・SaaS・スプレッドシートに分散したデータを1つの基盤へ集約し、命名・粒度を揃え、BIで分析できる状態にします。
まずは「一つの場所に、揃った形で」集める。
02
DWHモデリング診断・棲み分け再設計
既存DWHを世界標準のベストプラクティス（Data Vault 2.0 × Kimball × セマンティックレイヤ）で診断し、レイヤとモデリングの棲み分けを再設計します。
数字が合わない・遅い・誰も理解できないDWHを、再設計で立て直す。
03
AI-Ready化（セマンティックレイヤ導入）
「同じ指標が場所ごとに違う」を解消。dbt Semantic Layer（MetricFlow）でメトリクス定義を一元化し、BIもAIエージェントも同じ定義を参照する状態を作ります。
指標定義を一箇所に集約し、AIの幻覚を防ぐ防護壁を設計する。
04
社内データを使った自律型AI／エージェント基盤の整備
生成AIを試したが本番運用に乗らない、RAG・エージェントを安全に動かしたい——セマンティックレイヤ経由でAIに正確なデータを渡し、評価とガバナンスを運用に組み込みます。
「セマンティックレイヤ × MCP」でエージェントの幻覚を構造的に防ぐ。
05
データメッシュによる組織のデータ運営モデル変革
中央データチームのボトルネック解消、Data as a Productの部分適用から始め、ドメイン所有・連合ガバナンスへ段階的に移行します。
フルメッシュは慎重判定。まずData as a Productから部分適用するのが現実解。
業種別
業種別の効きどころ
同じ「データ基盤の整備」でも、業種によって便益のレバーは大きく違います。商談では業界平均ベンチマークを参考値として扱い、必ずお客様自身の数字でROIを試算します。
物流・3PL
配送効率とSLA違反金削減
FADR（初回配送成功率）・配送効率・SLA違反金・倉庫労働効率がデータ基盤の主要レバー。
- FADR改善
- ルート最適化
- SLA違反予兆検知
- 燃料コスト削減
Time-to-Value: 最速（2〜3ヶ月）
SaaS
Churn削減とUpsell機会発見
Churn率・Upsell機会・CAC効率化・Time-to-Value短縮・Pricing最適化がレバー。プロダクト利用データから拡大余地を特定。
- NRR / Churn分析
- 離脱予兆検知
- Upsell機会発見
- CAC / LTV計測
Time-to-Value: 3ヶ月程度
製造業
不良品率削減と予知保全
不良品率・設備稼働率・在庫適正化・エネルギーコスト・品質トレーサビリティが物理的な数値に直結するためROIが見えやすい。
- 異常検知
- 予知保全
- 需要予測
- 稼働パターン最適化
Time-to-Value: 3〜4ヶ月
小売・EC
マージン向上とCVR改善
コントリビューションマージン・在庫回転・値引きロス・CVR・データ収益化がレバー。マージン上昇の50〜60%は顧客データ活用から。
- パーソナライゼーション
- 需要予測
- 価格最適化
- サプライヤー向けインサイト
Time-to-Value: 2〜3ヶ月
業種別の数字は業界平均ベンチマークです。ROIは商談でお客様自身の数字から個別試算します。
各ソリューションを支える技術領域は Capabilities、進め方は 3ステップ、伴走の型は 料金 をご覧ください。