TOPServicesデータ活用・基盤構築

データ活用・基盤構築

分散したデータの統合にとどまらず、製造現場や業務プロセスに内在する暗黙知や判断ロジックなど、従来のデータ分析では扱えなかった領域を対象に、AI活用を前提としたデータ基盤を構築します。

単に既存データを集約するのではなく、人の業務理解とAIを組み合わせることで、これまでデータ化されていなかった領域そのものを定義・生成し、モデル化まで実行。分析に留まらず、業務に組み込めるレベルまで落とし込むことで、実際に機能するAI活用基盤を実現します。

Capability

  • データアーキテクチャ

    事業戦略やAI活用の目的に加え、業務の実態や判断プロセスを踏まえたデータアーキテクチャを設計。
単なるデータ構造ではなく、「業務がどのように判断されているか」を起点に設計することで、AIによる再現・拡張が可能な基盤を構築します。

  • データ統合基盤

    社内外に分散したデータの統合に加え、従来データ化されていなかった情報(テキスト・図面・画像・業務ログ・判断プロセス等)を収集・変換し、活用可能なデータとして再生成。
データパイプラインの整備だけでなく、「データを生み出す仕組み」を組み込むことで、AI活用の土台を構築します。

  • データ利活用・業務組み込み

    ダッシュボードや分析環境にとどまらず、AIによる意思決定支援や自動化を業務プロセスに組み込みます。データ活用を「見る」から「使う」へと進化させ、実際の業務改善や価値創出に直結させます。

  • データガバナンス

    データ品質、セキュリティ、モデル管理を含めた運用ルールを整備し、継続的なデータ活用とAI高度化を可能にします。組織横断での展開を前提に、内製化や教育も含めた持続可能な推進体制を構築します。

需要予測AIエージェントを核とした、データ変革サービスのフィジビリティ検証を支援パナソニック デジタル株式会社
買い付けデータの戦略的な活用を促す業務支援ダッシュボードで業務の効率化・平準化を同時に実現角上魚類ホールディングス株式会社
エグゼクティブサーチ企業のデータ戦略の刷新とAI活用基盤を構築Egon Zehnder
中国進出をサポートする公式WeChatミニプログラムと顧客データ管理システムを開発FOOD & LIFE COMPANIES
建設現場の事故予測をAIで高度化し、安全水準の底上げを実現大林道路株式会社
顧客独自のデータレイアウトをシームレスに変換し、一元化するデータ連携基盤を構築日本郵便株式会社
需要予測AIエージェントを核とした、データ変革サービスのフィジビリティ検証を支援パナソニック デジタル株式会社
買い付けデータの戦略的な活用を促す業務支援ダッシュボードで業務の効率化・平準化を同時に実現角上魚類ホールディングス株式会社
エグゼクティブサーチ企業のデータ戦略の刷新とAI活用基盤を構築Egon Zehnder
中国進出をサポートする公式WeChatミニプログラムと顧客データ管理システムを開発FOOD & LIFE COMPANIES
建設現場の事故予測をAIで高度化し、安全水準の底上げを実現大林道路株式会社
顧客独自のデータレイアウトをシームレスに変換し、一元化するデータ連携基盤を構築日本郵便株式会社
需要予測AIエージェントを核とした、データ変革サービスのフィジビリティ検証を支援パナソニック デジタル株式会社
買い付けデータの戦略的な活用を促す業務支援ダッシュボードで業務の効率化・平準化を同時に実現角上魚類ホールディングス株式会社
エグゼクティブサーチ企業のデータ戦略の刷新とAI活用基盤を構築Egon Zehnder
中国進出をサポートする公式WeChatミニプログラムと顧客データ管理システムを開発FOOD & LIFE COMPANIES
建設現場の事故予測をAIで高度化し、安全水準の底上げを実現大林道路株式会社
顧客独自のデータレイアウトをシームレスに変換し、一元化するデータ連携基盤を構築日本郵便株式会社
0106

Approach

  • 現状分析

    既存システムやデータフローに加え、データ化されていない業務や属人的な判断領域を特定します。 業務ヒアリングや関連資料調査により、データの有無だけでなく、「何がデータ化されていないか」「データ構造に問題がないか」を明確にします。

  • データ定義

    事業目標や活用目的を踏まえたデータ活用の方向性と優先テーマを定義。分析・AI活用までを見据えたデータ戦略を整理します。AI任せにせず、Human-in-the-loopの考えに基づいて業務知識を持つ人材が介在しながら、データ項目・定義・判断基準を設計します。

  • データモデル設計

    活用目的に沿ったデータモデルを設計し、統合・変換のルールを整理します。将来的な拡張や新たなデータソース追加にも対応できる構造を設計します。

  • データ生成型パイプライン構築

    既存データの統合に加え、業務の中から継続的にデータを生成する仕組みを設計。ログ設計や入力設計、フィードバックループを組み込み、人の業務理解とAIを組み合わせながら継続的に学習・改善できる環境を構築します。セキュリティや権限管理を含めた運用設計も行います。

  • 活用環境構築

    構築したデータ基盤をもとに分析環境を整備し、データを意思決定に活かせる環境を構築します。業務プロセスと連続した活用シナリオを実装します。

    データ基盤分析ソリューション - DataAnalyze AI -
  • 業務組み込み・運用設計

    AIとデータ活用を業務プロセスに組み込み、実運用を前提とした設計を行います。継続的な改善と拡張を可能にする運用体制を整備します。

    価格戦略・需要予測の強化 -リテールAI-

Our Approach

AI CentricBorderless Engineering™

AIを中心に、設計から実装、自律化までをグローバル一体でアジャイルに推進する。

それがMonstarlabの強みです。

  • 顧客との共創

    ユーザー調査や現場でのフィールドワークを通じて、業務理解と顧客理解を深めます。その理解を基に顧客とともに設計・開発を進め、実態に即した実効性の高いプロダクトを実現します。

  • AI駆動開発

    専用のプロンプト設計やコード生成、レビュー自動化など、生成AIを標準プロセスに組み込みます。構想整理から要件定義、設計、開発、テストまで、全工程を高効率かつ高品質に推進します。

  • アジャイル型プロセス

    短いサイクルで設計・実装・レビューを重ねるアジャイル型の進め方を採用します。仮説を素早く検証し、得られた学びを即座に反映することで、不確実性を抑えながら完成度を段階的に高めます。

Why Monstarlab

Our Services

構想設計

  • AI・デジタル活用構想

    AIやデジタル活用の方向性整理から、実装を前提としたPoCやプロトタイピングの設計までを支援します。

基盤構築

  • システムのモダナイゼーション

    老朽化したシステムをAI活用して再設計し、事業成長に耐える新たな基盤へ刷新します。

  • データ活用・基盤構築

    分散したデータを統合し、AI活用や高度な意思決定を支える事業成長に直結する基盤を構築します。

価値創出

  • 顧客体験(CX)の変革

    ブランドや顧客接点全体を俯瞰し、複数のデジタルサービスを横断する体験設計を構築します。

  • デジタルプロダクト開発

    AI駆動開発や、オフショア開発など、あらゆる手段を考慮した高度なデジタルプロダクト開発を実現します。

自律化

  • AIエージェント開発・導入

    業務や意思決定を支援するAIエージェントを設計・開発し、企業内への導入まで支援します。

  • 内製化支援

    ワークショップなど、外部依存にとどまらずAI・デジタル活用を自走できる組織づくりを支援しします。

サービス