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データを動かすための3つのレイヤーを提供しています。

データ基盤の設計

AIを使う前に必要な土台を、現場感覚のある設計で整えます

こんな課題をお持ちの企業へ

—データはあるが、散在していて全社的な分析ができない
—BIツールを導入したが、ダッシュボードが使われていない
—DWHを構築したいが、社内にBI人材がいない

支援内容

現状データ資産の棚卸し・要件ヒアリング
DWH/データマート設計（論理・物理）
ETL/ELT パイプラインの構築
BIダッシュボードの設計・構築・ユーザートレーニング
既存BI環境のリプレース・移行支援

想定期間: 2〜6ヶ月（規模による）

対応技術例: Teradata / Snowflake / BigQuery / SQL Server / AWS Redshift / Power BI / Tableau / MicroStrategy

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AI × 業務自動化の実装

特定ツールに縛られず、GPT・Claude・AWS・n8n・Power Automate など最適な組み合わせで実装

こんな課題をお持ちの企業へ

—定型作業に人手がかかりすぎている
—生成AIに興味はあるが、業務への落とし込み方が分からない
—PoC止まりで本番運用に進めない
—特定ベンダーにロックインされたくない

支援内容

業務フロー分析 → 自動化対象の特定
生成AI活用（GPT / Claude / Gemini / AWS Bedrock）によるドキュメント要約・分類・生成
n8n / Power Automate によるワークフロー自動化・API連携
Microsoft 365（Teams / SharePoint / Excel）との統合
AWS（Lambda / Bedrock / Step Functions）を用いたサーバーレスAI基盤構築
ガードレール設計（機密情報の取り扱い・人間承認フロー）
要件に応じた技術選定アドバイス（ベンダー非依存）

想定期間: 1〜3ヶ月

対応技術例: GPT (Azure OpenAI) / Claude API / Gemini / AWS Bedrock / Lambda / Step Functions / n8n / Power Automate / Power Apps / Microsoft 365 / Python

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上流からの伴走

ベンダー選定・内製化支援まで含めた導入戦略の設計

こんな課題をお持ちの企業へ

—DX推進の号令はあるが、何から手を付けるべきか分からない
—ベンダーの提案内容を正しく評価できる人材がいない
—外注一辺倒から脱却し、社内にデータ/AI人材を育てたい

支援内容

データ/AI戦略の策定（現状分析 → ロードマップ作成）
ベンダー選定支援（RFP作成・提案評価・交渉同席）
内製化計画の策定（人材要件定義・育成プラン・体制設計）
PMO / 技術アドバイザーとしてのプロジェクト伴走
経営層向けレポーティング・意思決定支援

想定期間: 3〜12ヶ月（顧問契約型も可）

対応技術例: 技術非依存（特定ベンダーに縛られない中立的な立場で支援）

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