データ基盤で判断と行動をより速く、確からしく
勘や経験で動いていた判断を、データで支える。集計を待たず、その日の数字で動ける。そんな状態を、お客様と一緒に組み立てます。
こんな方へ
データ基盤は、社内の各システムに散らばったデータを、継続して集め、整え、必要な人や仕組みに渡すための共通の土台です。
データ基盤が存在する理由は、データに基づいた判断と行動のスピードと確からしさを上げるためです。
このスピードと確からしさは、経営判断だけでなく、現場のオペレーション、機械学習を使ったプロダクト機能、新規施策の効果検証など、データを使うあらゆる場面の質に直結します。
データ基盤は構築して終わりではなく、この 4 段階を継続して回すことで上の効果が出ます。多くの企業では、どこかが止まったまま動かなくなります。
新しいデータソースの追加に毎回数週間〜数ヶ月かかると、施策の打ち手が遅れて事業機会を逃す
接続情報が担当者の端末にしか残らないと、本人が休んだときに連動する業務（営業・経理・サポート）の時間が消える
手動 CSV 連携で月初漏れが起きると、会議当日まで気付かず経営会議の数字への信頼が落ちる
生データ・中間・マートの責務が混ざっていると、改修のたびに副作用が読めず開発と保守の費用が膨らむ
ソース側の列追加や名称変更を吸収する層がないと、下流が壊れて期初・月次のタイミングで打ち手が間に合わない
同じ KPI の集計ロジックが複数あると、営業と経営の数字がずれてデータへの信頼が揺らぐ
BI で誰でも触れる状態だけだと、数字の解釈が分散して合意形成に余分な時間がかかる
レポート 1 枚出すのに毎回エンジニア依頼が必要だと、判断を待つあいだに現場の時間が消える
業務システムや機械学習への提供窓口がないと、取り出すたびに個別実装が増えて新規施策のリードタイムが伸びる
障害に気付くのが利用者の問い合わせだと、ダッシュボードと数字への信頼が崩れる
誰がどのデータを見られるかを後から見直せない設計だと、監査・規制対応のたびに時間が削られる
クラウド費用の原因が追えないと、無駄なキャッシュアウトが続く
データ基盤に「ひとつの正解」はなく、お客様ごとに取れる手段も達成すべきゴールも違います。kdot はそれを前提に、他社の事例や流行の構成をそのまま当てはめるのではなく、お客様にとってのベストを一緒に設計します。
何を最大化し、どう続けるかは、組織と事業段階で変わります。経営・現場・IT それぞれの立場から、ゴールと運用の前提を引き出して合意します。
規制、組織体制、予算、人材スキル、既存資産を診断した上で、その中で機能する手段を組み合わせます。
環境ごとにベストを組むには、技術への深い理解と選択肢の広さが必要です。kdot は技術と事業の両側に広く通じ、最新のスタックから既存資産との共存案まで、現場で機能する組み合わせを提示できます。
現代のデータ基盤に必要な選択肢を、プロジェクトの制約に合わせて組み合わせます。
対象事業のどこに、時間・お金・信頼・機会のインパクトをどの規模で出すかをステークホルダー間で合意し、暗黙の前提や見落としがちな制約まで言語化します。ここでの整理の精度が、後続フェーズで取れる選択肢と、サービス全体で得られるビジネスインパクトの大きさを決めます。
データ基盤の 4 段階構成（取り込み・整形・蓄積・提供・運用）でどう実現するかを決め、既存システムを止めずに段階移行する順番もここで合意します。設計と判断の経緯がそのまま、本番後の保守コスト・改修自由度・障害耐性に表れます。
優先ユースケース 1〜2 件に絞って、データが流れて画面で見える最小のセットを動かし、現場で実際に使えるものと顕在化するリスクを把握します。これらを本格展開の設計に反映することで、後段の手戻りを抑えます。
優先ユースケース全体に、業務を止めずに段階的に広げます。本番化で終わりにせず、現場の日々の判断と行動がデータに基づいて動くところまで遂行します。
社内主導で運用が回り、変化にも追従できる状態に引き渡します。この変化への追従力こそが、データ基盤が長期にわたってビジネスインパクトを生み続ける条件になります。
このサービスで取り組んだ事例です。
効果検証を提供する分析会社との取り組みです。同社は分析者の人数に比例してしか売上と利益を伸ばせない事業の形を、効果検証をプロダクトとして提供することで変えようとしていました。手法とモデルは同社のまま、社内では作れなかった、データと機械学習の重い推定を製品として動かす部分を開発支援会社のKDOTに任せました。推定を案件ごとの手作業ではなくシステムで回せるようになったことで、同社は人数に比例しない形で売上と利益を伸ばすことを狙えるようになりました。
不動産・宿泊領域の新規事業会社との取り組みです。同社ではWebの計測データや公開データ、日々の業務で生まれるデータを蓄積していましたが、それぞれが分かれており、改善策や同社の顧客への提案を考える材料にできませんでした。開発支援会社のKDOTは、Web計測、広告、検索のデータを分析用の基盤へ集め、サイトをまたぐ指標の計算規則をそろえました。さらに対話型AI（人工知能）のClaudeからMetabaseのデータを調べられるようにしました。現場担当者は、事業全体から地域や物件、Web上の行動へ確認範囲を絞り、自分の問いに沿って比較条件を変えながら、次の施策や同社の顧客への提案を組み立てられるようになりました。
広告クリエイティブの良し悪しを予測するAIを、自社プロダクトとして提供する企業との取り組みです。同社には推論の精度を評価する基盤がなく、改善が手探りで進み、今のモデルが十分な水準に達しているかを把握しにくい状態でした。開発支援会社のKDOTは、機械学習のモデルを学習からリリースまで継続的に改善する基盤（MLOps基盤）を設計し、同社のエンジニアがそれを自ら実装しました。導入後、同社は実験の計画からデプロイまでを効率よく進められるようになり、新しいモデルの出来を見極めたうえで改善を自分たちの手で続けています。
広告枠の価格設定モデルを開発する分析会社との取り組みです。分析会社はこのモデルを、アドネットワークを運営する配信事業者に提供しています。配信事業者は、自社の環境で自社のデータと統合して分析を実行し、新しいモデルを自ら検証できるようにしたいと考えていました。それにはモデルを配信事業者のシステム上で稼働させる基盤が必要でしたが、分析会社はそれを社内で開発できませんでした。KDOTは分析会社側のチームに参画し、この基盤をチームで設計・構築しました。分析会社はモデルを分析結果として納品するだけでなく、稼働させる基盤まで含めて納品できました。あわせて、社外からの要望に応じてモデルを相手の環境へデプロイできる基盤を自社の資産にできました。分析会社はこの基盤を継続的に提供するサービスも配信事業者に提案しています。
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