Core Service — Data Foundation
データ基盤整備・
データ体系化支援
AIやシステムの力を最大限に引き出すには、データが整っていることが前提条件です。
企業に散在するデータを整理・体系化し、AI活用の確かな土台を構築します。
こんな課題はありませんか？
基幹システム・CRM・Excel・SharePointのデータが別々に存在し、部門をまたいだ分析・活用ができない
同じ「顧客」「商品」でも部署ごとに定義が違い、数字を突き合わせると必ず齟齬が生じる
生成AI・RAGを導入したが、現場で使える精度に届かない。原因の特定も難しく、追加投資の判断ができない
PoC段階では動いても、本番データに当てると回答精度が大きく落ちる
業務ナレッジが担当者の頭の中にしかなく、退職・異動のたびに知見が失われる
体系化したいが、どこから手をつけるか社内でわかる人間がいない
データ体系化の4レベル
企業のデータ成熟度に合わせて、段階的に整備します。現状を診断し、貴社に必要なレベルから着手します。
データ統合
複数のシステム・ファイルに散在するデータを収集し、一か所で扱えるよう整理・集約します。 重複・欠損・フォーマットの統一もこの段階で行います。
意味の統一（MDM）
「顧客」「商品」「組織」といったコアデータの定義を組織全体で統一。 Master Data Management（MDM）により、部署をまたいで「同じことば」を使える状態にします。
関係性の定義
「顧客Aが購入した商品BはカテゴリCに属する」——データ間の意味的なつながりを構造化します。 データモデリングとナレッジグラフ設計により、AIが文脈を理解できる土台を作ります。
オントロジー化
業務ドメインの概念・関係性・ルールを機械が理解できる形式で定義。 RAGや自律型AIエージェントが「正確に推論」するための最上位基盤です。
支援の進め方
STEP 01
データ現状診断
どのシステムにどんなデータが存在するか、定義の乱れや重複の状況を把握します。AIで何をしたいかの目的と照らし合わせ、整備すべき優先領域を特定します。
STEP 02
体系化設計
目的・業種・データ規模に応じて、MDM・データカタログ・ナレッジグラフ・オントロジーの組み合わせを設計。段階的な整備ロードマップを策定します。
STEP 03
整備・実装
設計に基づき、データ統合・MDM導入・ナレッジグラフ構築を実施。AI活用（RAG・エージェント）との接続まで含めて一気通貫で対応します。
STEP 04
運用・継続改善
データは業務とともに変化します。定期的なカタログ更新・オントロジーの拡張・AI精度の検証を継続的に支援し、データ基盤を育て続けます。