製造業
工場 IoT データ基盤の整備
- 課題
- 200 を超える生産ラインのセンサーデータが分散し、品質監視と原因分析がほぼ手作業の状態でした。
- 解決
- クラウドデータ基盤上にリアルタイム取込パイプラインを構築し、観測性・データ品質監視まで一体で整備。
- 成果
- データ品質インシデントが約 80% 減少。AI による異常検知の本格運用が開始。
Data Infrastructure
AIを安全かつ継続的に活用できるデータ基盤・ガバナンス・運用体制を整備し、全社で活用できる状態を実現します。
このサービスの要点
対象課題、成果物、期間の目安。
- 対象課題
- 社内データが部署・システムごとにバラバラ
- データ活用のガバナンス・セキュリティを整えたい
- 主な成果物
- 現状調査報告書・データインベントリ一覧
- 目指す姿のアーキテクチャ図・技術選定書
- ガバナンス運用モデル・監査対応の備え
- 期間の目安
約2か月
案件の規模・要件により前後します。
事例
ご支援事例
Data Infrastructureでご一緒した代表的なご支援例です。業界・成果は守秘の関係上、抽象化してご紹介しています。
金融サービス
ガバナンス対応データレイクハウス
- 課題
- AI 活用と監査要件の両立に苦戦し、データセット整備の属人化も課題となっていました。
- 解決
- 行レベルアクセス制御・リネージ・ライフサイクル管理を備えたレイクハウスを設計・実装。
- 成果
- 監査準備時間 約 70% 短縮、ガバナンス整備済データセット数が約 3 倍に。
小売・流通
MD向け統合データ基盤
- 課題
- POS・EC・在庫が別システムで管理され、MD 判断のためのレポートが日次でしか更新できない状態でした。
- 解決
- 共通データレイヤと整備済みデータマートを構築し、セルフサービス BI を業務部門へ展開。
- 成果
- レポート更新が 1 日 → 1 時間に、現場でのデータ活用件数も約 3 倍に。
課題
このようなデータの問題を解決します
- 部門やシステムによって数値や名称が一致しない
- 必要な情報を毎回表計算で集計している
- データが複数のSaaSや基幹システムに分散している
- 経営会議の資料作成に時間がかかる
- 特定の担当者しかデータの場所や意味を把握していない
- AIを活用したいが、参照できるデータが整っていない
- データ連携が個別対応になり、保守が難しくなっている
- 誰がどのデータを利用できるのか管理されていない
提供価値
データを集めることではなく、利用できる状態をつくります
データを統合しても、項目の意味や更新ルールが不明確であれば、判断やAI活用には利用できません。
どの情報を、誰が、何の判断に使うのかを整理したうえで、データの収集、統合、定義、品質管理、利用方法を設計します。
データを「活用しやすい状態」へ整備
分散しているデータを整理・統合し、AIや業務システムから扱いやすい状態へ整備します。
運用とガバナンスの両立
データ活用のしやすさと、セキュリティ・権限管理・監査対応を、運用負荷も踏まえながら整理します。
自社プロダクトの知見を活用
自社プロダクトの開発・運用で培った知見をもとに、企業ごとの状況に合わせた基盤設計をご提案します。
短期間で堅牢な基盤構築
整備済みのテンプレートと、自社プロダクトで培った知見を活用し、品質を担保しながら短期間で実運用可能な基盤を構築します。
時代認識と構造転換
「ただ集めるだけのデータレイク」ではなく、AIと人が同じ意味・権限・文脈で使える知能基盤へ
DWHやデータレイクにデータを集めても、部門ごとの定義のズレや権限管理の複雑さ、非構造化文書の未整備により、AIや現場業務で安全に活用できない課題があります。
私たちのアプローチ
社内に眠る多様なデータ資産と意味構造化・統制基盤が共鳴し
あらゆるAIと意思決定を安全に支える全社知能基盤へ
ALBACONNECTのData Infrastructureは、単なるデータパイプライン構築やストレージ統合にとどめず、AIと人が正確な根拠をもって意思決定するための「意味構造（オントロジー）とガバナンス」を実装します。基幹データと社内文書を共通の業務対象として結び、アクセス権限・監査証跡・鮮度管理を組み込んだ全社横断の知能基盤を整備します。
- 01 / Enterprise Semantic & Ontology Layer
構造化データ×非構造化文書の意味統合基盤
部門ごとに異なるコード体系やマスタ定義を共通の業務概念へ統合し、関連する規程・文書と紐づけます。 顧客企業の「基幹システム・DWH・部門別SaaSの構造化データ（顧客・商品・受注・在庫・会計のトランザクション）」を起点に、「部門ごとのデータ整形・探索工数の大幅削減（定義が揃った信頼できるデータへ即座にアクセスし分析・開発を高速化）」までを一貫した仕組みとして実装します。
- 02 / Zero-Trust Permission & Lineage Engine
権限継承・データリネージ・監査証跡ガバナンス
元システムの閲覧権限をAI検索・推論時にも厳格に継承し、データの出所と加工履歴を追跡可能にします。 顧客企業の「社内規程・契約・技術資料・議事録等の非構造化データ（ファイルサーバーやクラウドストレージに散在する知識）」を起点に、「セキュリティと統制を守った全社AI展開（機密情報や権限境界を守りながら、複数部門へ安全にAIを展開）」までを一貫した仕組みとして実装します。
- 03 / Reusable Intelligence & Model Ops Platform
全社再利用可能なAIパイプライン・運用監視基盤
複数のAIエージェントや分析アプリケーションが共通利用できるAPI・評価・コスト管理基盤を提供します。 顧客企業の「情報セキュリティ方針・職務分掌・監査ルール（役職・部門別の閲覧権限とデータ保護要件）」を起点に、「新規AI施策の立ち上げ速度と投資効率の向上（案件ごとにゼロから基盤を作らず、共通資産を再利用してROAを最大化）」までを一貫した仕組みとして実装します。
独自基盤 × 業務フロー統合アーキテクチャ
顧客の保有資産と固有の知能基盤が、日々の業務フローで結びつく構造。
STAGE 01 — CUSTOMER ASSETS顧客企業の保有資産・現場文脈
STAGE 02 — PROPRIETARY COREALBACONNECT 独自基盤の接合構造
STAGE 03 — WORKFLOW & ROA VALUE顧客業務フローでの価値発揮
01.1
基幹システム・DWH・部門別SaaSの構造化データ
顧客・商品・受注・在庫・会計のトランザクション
構造化データ×非構造化文書の意味統合基盤
部門ごとに異なるコード体系やマスタ定義を共通の業務概念へ統合し、関連する規程・文書と紐づけます。
03.1
部門ごとのデータ整形・探索工数の大幅削減
定義が揃った信頼できるデータへ即座にアクセスし分析・開発を高速化
01.2
社内規程・契約・技術資料・議事録等の非構造化データ
ファイルサーバーやクラウドストレージに散在する知識
権限継承・データリネージ・監査証跡ガバナンス
元システムの閲覧権限をAI検索・推論時にも厳格に継承し、データの出所と加工履歴を追跡可能にします。
03.2
セキュリティと統制を守った全社AI展開
機密情報や権限境界を守りながら、複数部門へ安全にAIを展開
01.3
情報セキュリティ方針・職務分掌・監査ルール
役職・部門別の閲覧権限とデータ保護要件
全社再利用可能なAIパイプライン・運用監視基盤
複数のAIエージェントや分析アプリケーションが共通利用できるAPI・評価・コスト管理基盤を提供します。
03.3
新規AI施策の立ち上げ速度と投資効率の向上
案件ごとにゼロから基盤を作らず、共通資産を再利用してROAを最大化
持続的学習サイクル（Feedback Governance）
各部門の業務アプリケーションやAIエージェントから還流する判断ログが基盤に蓄積され、全社のデータ資産価値が複利で高まります。
実績
数字で見る、構築・運用支援実績
- データ基盤の構築・運用支援実績
- 30+
- 初期データ統合の標準リードタイム
- 3w
- 重大なセキュリティインシデント発生件数
- 0
対応領域
対応するデータ基盤領域
データの収集・統合から、品質管理、ガバナンス、運用まで、継続的に活用できるデータ基盤に必要な領域を一貫して整備します。
- データ取り込みパイプライン・業務システム連携
- データウェアハウス・レイクハウス構築
- dbtによるデータ変換・モデリング
- データマート・品質ルール・指標カタログ整備
- アクセス制御・リネージ・監査ログ整備
- パイプライン監視・運用設計
進め方
進め方
現状把握から運用ガバナンスまで、6つのフェーズで一貫したプロセスで進めます。
データ収集設計
必要なデータを、必要な形で収集できる状態を整理します。「何を、どこから、どのように取り込むか」を設計するフェーズです。
アルバコネクトのこだわり
取得可能なデータを集めるだけではなく、「どのように活用したいか」から逆算して設計することを大切にしています。
主な活動
- データソース・オーナー・利用状況の棚卸し
- 現行の収集・蓄積・BIツールの調査
- 重要データの品質・欠損状態の評価
- 業務側の運用課題ヒアリング
成果物現状調査報告書・データインベントリ一覧
データ統合・前処理
部署やシステムごとに分散したデータを整理し、意味や形式を揃えながら、活用しやすい状態へ整備します。
アルバコネクトのこだわり
自動化できる部分と、人の判断が必要な部分を切り分けながら、運用負荷を抑えた形での整備を意識しています。
主な活動
- 取り込みパイプラインの構築（Airbyte / Fivetran / 独自実装）
- 業務システムとの連携・APIコネクタ開発
- dbtによる変換レイヤーの構築
- 品質ルール・バリデーションテストの設計
成果物取り込みパイプライン・変換レイヤー・品質テスト
データモデリング
検索・分析・AI活用につながりやすいよう、データ構造を整理・設計します。
アルバコネクトのこだわり
業務上の意味や関係性も踏まえながら、後から関わる方にも扱いやすい構造を目指します。
主な活動
- データモデリング方針の設計
- データマート・整備済みデータセットの設計
- 用語定義・指標カタログ・リネージ整備
- セルフサービスBI・共通データ参照レイヤーの整備
成果物データモデル・整備済みデータセット・指標カタログ
基盤構築
クラウド環境やデータプラットフォームを、将来的な運用も見据えながら整備します。
アルバコネクトのこだわり
過度に複雑な構成ではなく、事業フェーズや運用体制に合った、無理のない基盤設計を重視しています。
主な活動
- 基盤が支えるべき意思決定・AI活用ユースケースの定義
- データ基盤・ストレージ・処理レイヤーの選定
- データウェアハウス／レイクハウスの実装
- コスト・スケーラビリティ設計
成果物アーキテクチャ図・技術選定書・稼働するデータ基盤
ガバナンス・権限設計
データを活用しやすい状態と、適切に管理できる状態の両立を目指します。
アルバコネクトのこだわり
セキュリティや監査対応だけではなく、現場で継続的に活用しやすい運用設計も意識しています。
主な活動
- アクセス制御・リネージ・監査ログの設計
- オーナーシップ・スチュワードシップ体制の整備
- ライフサイクル・保持ポリシーの策定
- 役割・データ単位の権限設計
成果物ガバナンス運用モデル・監査対応の備え
運用フロー整備
データ基盤を継続的に活用・改善できるよう、運用フローや体制を整理します。
アルバコネクトのこだわり
一度構築して終わりではなく、お客様の組織内で継続的に運用できる状態づくりを大切にしています。
主な活動
- パイプライン監視・アラート・SLO設計
- インシデント対応ランブック・オンコール体制の整備
- データ品質・利用状況・コストの定期レビュー
- 業務部門・分析チーム向けのイネーブルメント
成果物運用プレイブック・監視ダッシュボード
スケジュール
標準スケジュール例
キックオフから初期基盤の稼働までの目安は約 2 ヶ月。データの範囲や既存基盤の状況に応じて段階的に整備します。
W1W2W3W4W5W6W7W8
データ収集設計
データ統合・前処理
データモデリング
基盤構築
ガバナンス・権限設計
運用フロー整備（継続）
※既存基盤の有無やデータ量により前後します。初期統合のみ・運用設計のみといった単独ご支援や、規模に応じた延長も可能です。
セキュリティ
セキュリティ・コンプライアンス対応
お客様の情報・データを安全にお預かりするための基本対応です。すべての案件でこの体制を前提とします。
守秘義務・NDA
案件開始前に NDA を締結します。お客様の情報・データは、目的外に利用しません。
アクセス制御
最小権限の原則に基づき、案件メンバー単位でアクセス権を設計・管理します。
データ取り扱い
個人情報・機密情報は、お客様環境内での取り扱いを基本とし、外部移送は事前合意に基づきます。
監査対応
アクセスログ・操作履歴の記録、内部監査・外部監査への対応もご支援します。
チーム
担当チーム
プロジェクトには、戦略・業務・エンジニアリング・データ・デザインの各領域から、案件に応じて最適な専門性を持つメンバーが参画します。画一的なチーム編成ではなく、お客様の状況やフェーズに応じて、必要な経験を持つメンバーを組み合わせます。
戦略・コンサルティング
事業構造の整理、ロードマップ設計、投資判断のご支援
業務・オペレーション
業務フロー設計、現場理解、運用定着のご支援
エンジニアリング
AI / LLM 実装、システム開発、運用設計
データ
データ基盤設計、データモデリング、ガバナンス
デザイン・UX
業務理解からの UI / UX 設計、コミュニケーション設計
よくあるご質問
よくあるご質問
Data Infrastructureのご支援について、よくお寄せいただくご質問にお答えします。
可能です。AWS / GCP / Snowflake / Databricks など、お客様の既存環境を尊重しながら、無理のない形で改善・拡張をご提案します。
Trusted By
累計100社を超える企業様とのお取り組み
戦略構築から実装、データ基盤整備まで、様々な領域でご一緒させていただいた企業様の一部をご紹介します。
ここに掲載しているのは、ご一緒させていただいた企業様の一部です。詳しい実績や事例については、お問い合わせいただけますと幸いです。
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事業成長につながる、AI・システム活用をご支援します。
現在利用しているシステムや表計算を確認し、どのデータから整理・統合すべきかを明確にします。大規模な基盤を最初から構築するのではなく、利用目的と優先順位に応じた段階的な進め方をご提案します。