既存の分析基盤を作り直す必要がありますか。

必ずしも必要ありません。判断の軸は、処理が属人化していないか、元データの変更に追随できるか、コストが処理量に見合っているかです。この3点に問題がなければ、分析業務の自動化から着手するほうが効果が出ます。

属人化した処理ロジックは、どう解消するのですか。

AIに既存のコードとクエリを読み解かせ、処理の内容と依存関係を書き出します。そのうえで再利用しやすい形へ整理・変換します。手作業で読み解くと時間がかかり、結果として手が付かないままになります。

移行の途中で業務が止まりませんか。

段階的に移すことで抑えます。既存環境と新環境を並行稼働させ、対象を絞って切り替えを進めます。一度に全部を移すと、問題が起きたときに戻せません。

AIに分析を任せて大丈夫ですか。

任せる範囲を決めることが前提になります。定型の集計、傾向の抽出、レポートの下書きはAIに寄せられますが、指標の定義と施策の意思決定は人が担います。出力の根拠を確認できる形にしておくことが条件です。

データが整っていない状態でも始められますか。

始められます。むしろデータが整っていない状態の棚卸しが最初の工程です。何がどこにあり、どの定義で使われているかを整理しないと、基盤の設計もAIの活用も進みません。

AIデータ活用・分析基盤構築支援

データ

AIデータ活用・分析基盤構築支援

属人化した分析と複雑化した基盤を、AIを使って整理し直す。新規の構築だけでなく、既存環境の刷新と段階的な移行に対応します。

データ

AIデータ活用・分析基盤構築支援とは、データの収集・整備から分析・活用までを対象に、AIを使って分析業務の自動化と標準化を進め、運用を続けられるデータマネジメント基盤を整える取り組みです。

概要

分析業務の自動化・高度化と、データマネジメント基盤の構築・移行を一体で行います。新規の構築はもちろん、既存環境の刷新や段階的な移行にも対応します。

分析のしやすさと運用性を両立した環境を整えることで、意思決定のスピードと質を継続的に高めます。作った人しか触れない基盤にしないことが前提になります。

よくある課題

データは蓄積されているが、分析や活用まで手が回らない
分析業務に時間がかかり、意思決定に十分活かせていない
既存の分析基盤が複雑化し、コストやパフォーマンスに課題がある
データ処理や分析ロジックが属人化し、移行や改善が進まない
データ定義や管理ルールが整理されておらず、定常運用や全社展開、将来の移行に不安がある
AIを使いたいが、参照させるデータが整っていない

アンダーワークスにおける支援実績

項目	規模の目安
支援の範囲	現状の棚卸しから、分析業務の自動化、基盤の構築・移行、運用の定着まで
AIを組み込める業務の一例	既存ロジックの読み解きと変換、定常分析の自動化、示唆の抽出、レポートの生成、ドキュメントの整備
対象企業	エンタープライズ企業が中心。社内外のデータを多く保有する企業のデータマネジメントを支援
継続支援の実績	同一企業で複数フェーズにわたり、データマネジメントを継続して支援
プロジェクト期間	複数フェーズで12〜15か月程度。要件やスコープにより変動します

対象とする範囲は案件により異なります。分析業務の自動化から着手する形も、基盤の移行から着手する形も選択できます。

進め方

現状の棚卸しから運用の定着まで、6つの工程で進めます。

以下は標準的な進め方です。すでに現状の整理が済んでいる場合や方針が定まっている場合など、プロジェクトのスコープとご要望に応じて、着手する工程も進め方も変わります。

STEP 01

現状把握

保有しているデータ、処理フロー、分析業務を棚卸しします。誰がどの作業をどれだけの頻度で行っているかを確認します。

成果物：データ一覧、処理フロー図、分析業務の棚卸し

STEP 02

自動化の対象の選定

頻度と工数から、AIに寄せる業務を選びます。定型で頻度が高い作業から着手すると効果が出やすくなります。

成果物：自動化の対象一覧、優先順位、期待効果の試算

STEP 03

既存ロジックの整理と変換

AIを使って既存のデータ処理と分析ロジックを読み解き、再利用しやすい形へ整理・変換します。属人化を解く工程です。

成果物：整理後のロジック、定義書、変換の記録

STEP 04

基盤の設計と移行

データ定義、権限管理、変更管理を前提に基盤を設計します。既存環境からの移行は段階的に進め、業務への影響を抑えます。

成果物：基盤設計書、移行計画、移行の実施

STEP 05

分析業務の自動化

定常分析、アドホック分析、レポート作成の自動化と高度化を実装します。

成果物：自動化の実装、レポートのひな形、検証結果

STEP 06

運用定着と改善

ドキュメントの整備と運用ルールの策定を通じて、移行後も継続的にデータ活用を高度化できる体制をつくります。

成果物：ドキュメント、運用ルール、改善のサイクル

分析基盤を見直すときの判断軸

基盤を作り替えるかどうかは、コストだけでは決まりません。誰が触れるか、変更に追随できるかまで含めて判断します。

判断軸	見るべき点
処理の属人性	既存の処理ロジックを、作成者以外が読んで直せる状態にあるか
データ定義	同じ名前の項目が、システムごとに違う意味になっていないか
コストとパフォーマンス	処理量に対して費用と実行時間が見合っているか
変更への追随	元データの構成が変わったときに、どこを直せばよいか分かるか
権限管理	誰がどのデータにアクセスできるかが、意図どおりに制御されているか
移行の段階	一度に切り替えるか、並行稼働しながら段階的に移すか
運用の担い手	日々の実行監視と障害対応を、社内の誰が担うのか

本表は検討の枠組みを示すものです。実際の判断では、現状の構成と業務への影響を確認したうえで移行の範囲を決めます。

サービス

OUR SERVICES

サービスの特徴

構築と移行を前提にした、実務に根づく設計

新規構築だけでなく、既存のデータと処理フローを活かした段階的な移行を想定します。既存環境と新環境を並行稼働させて対象を絞って切り替えるため、移行の途中で業務が止まりません。

AIを活用した分析・データ処理の効率化と標準化

既存のコードとクエリをAIが読み解き、処理の内容と依存関係を書き出したうえで、再利用しやすい形へ整理・変換します。手作業で読み解くと時間がかかり、結果として属人化が解けないままになります。

ガバナンスと運用を見据えたデータマネジメント

データ定義、権限管理、変更管理を前提とした設計により、属人化を防ぎます。データ定義書と処理の仕様書を実装から生成して最新に保つ仕組みまで整えます。

よくあるご質問

既存の分析基盤を作り直す必要がありますか。: 必ずしも必要ありません。判断の軸は、処理が属人化していないか、元データの変更に追随できるか、コストが処理量に見合っているかです。この3点に問題がなければ、分析業務の自動化から着手するほうが効果が出ます。
属人化した処理ロジックは、どう解消するのですか。: AIに既存のコードとクエリを読み解かせ、処理の内容と依存関係を書き出します。そのうえで再利用しやすい形へ整理・変換します。手作業で読み解くと時間がかかり、結果として手が付かないままになります。
移行の途中で業務が止まりませんか。: 段階的に移すことで抑えます。既存環境と新環境を並行稼働させ、対象を絞って切り替えを進めます。一度に全部を移すと、問題が起きたときに戻せません。
AIに分析を任せて大丈夫ですか。: 任せる範囲を決めることが前提になります。定型の集計、傾向の抽出、レポートの下書きはAIに寄せられますが、指標の定義と施策の意思決定は人が担います。出力の根拠を確認できる形にしておくことが条件です。
データが整っていない状態でも始められますか。: 始められます。むしろデータが整っていない状態の棚卸しが最初の工程です。何がどこにあり、どの定義で使われているかを整理しないと、基盤の設計もAIの活用も進みません。