AI活用の前に、
“データ化の壁”を超える
AIやBIを導入しても、成果につながらない—その原因は「データ化」にあるかもしれません。
多くの企業が、データ化の段階でつまずき、本来進むべき改善に踏み出せていないのが現実です。
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情報が
散在している
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記録の粒度・
形式がバラバラ
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集計・転記に
時間がかかる
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データ品質が
不十分
データ活用前の整備から
4段階で支援する
DTSのソリューション
データ活用に取り組もうとしても、 実際には「データをどう整えるか」で手が止まってしまうケースが多く見られます。
DTSは、そのつまずきやすい初期段階から伴走し、確実に次のステップへつなげます。
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Level.0
データ化する
紙・口頭・設備・Excel情報を
整理し、小さくデータ化する -
Level.1
つないで見える化
データ統合と
指標の見える化（KPI可視化） -
Level.2
改善を実装する
分析を業務改善や
意思決定につなげる -
Level.3
成果を積み上げる
改善を継続運用し
経営成果へ接続する
課題に応じて、最初の一歩から
全社展開まで支援
データ活用の目的や課題は企業ごとに異なります。
DTSでは、可視化から改善、全社展開まで、目的に応じた支援メニューをご用意しています。
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01ERPデータ活用・
意思決定支援サービス想定支援内容
- 対象データ
- ERP／基幹システムデータ
（mcframe、SAP等）
- 支援内容
- ERPデータ分析
ダッシュボード構築
レポート自動化
効果例
- ・レポート作成工数を50％削減
- ・ERPデータを活用した迅速な状況把握を実現
- ・データに基づく業務改善・意思決定を加速
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02全社データ活用・
改善推進サービスデータを活用した継続的な改善活動を
定着させたい
想定支援内容
- 対象データ
- 部門・システムデータ／全社データ
- 支援内容
- データ統合
データ標準化
データ基盤構築
効果例
- ・データ集計・加工業務を30％削減
- ・部門横断で同じデータを活用できる環境を実現
- ・改善活動の属人化を解消し、継続的な改善を推進
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03製造現場データ活用サービス
製造設備や現場データを
十分に活用できていない
想定支援内容
- 対象データ
- 設備・IoTデータ／センサーデータ
- 支援内容
- データ取集（IoT）
設備異常・歩留まり分析
現場改善支援
効果例
- ・異常検知・原因特定時間を50％短縮
- ・現場課題の早期発見・迅速な対応を実現
- ・データに基づく継続的な現場改善を推進
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04AI活用データ基盤サービス
AI活用に必要なデータ整備・管理が
できていない
想定支援内容
- 対象データ
- AI活用向けデータ
（構造化・非構造化データ）
- 支援内容
- AI向けデータ整備
RAG基盤構築
データガバナンス整備
効果例
- ・必要情報の検索時間を50%短縮
- ・RAG・生成AI活用に向けたデータ基盤を整備
- ・安全かつ継続的なAI活用を実現
お客様に合わせた導入プラン
課題や目的、データ活用の成熟度に応じて、最適な進め方は異なります。
DTSでは、お客様の状況に合わせた導入プランで、段階的なデータ活用を支援します。
導入プラン別の支援イメージ
改善につなげたいお客様
相談したいお客様
Liteプラン
Standardプラン
Advancedプラン
素早く見える化
改善伴走向け
伴走支援
短期間で実現
改善アクションにつなげる
改善の定着・横展開を実現
DTSが選ばれる理由
特定の製品や環境に依存せず、お客様の業務課題や将来構想に合わせてデータ活用基盤を構築。
データの収集・可視化・分析から、導入支援・運用保守まで一気通貫で支援します。
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01
最適なデータ収集・
分析基盤を構築特定の製品や環境に依存せず、お客様の業務課題や将来構想に応じた分析基盤を構築。データの収集から可視化・分析までを一貫して支援し、ビジネス価値の最大化を図ります。
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02
開発・導入・運用を
ワンストップで支援幅広い業界の業務知識と最先端技術を融合し、システムの構想段階から設計・開発、導入、運用・保守までをワンストップで提供。多様な業界ニーズに応じた柔軟な対応力を強みとしています。
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03
専門チーム「CoE」に
よる高度な技術支援各分野のエキスパートが集結した「CoE（Center of Excellence）」が、AWSをはじめとするクラウド・AI・セキュリティなどの専門知識で、最適化と継続的改善をリードします。
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04
導入後も継続的に
伴走する支援体制システム構築後も、定期レビューと改善提案を通じてお客様の成長を長期的に支援。
運用の安定化からDX推進まで、一貫してビジネス価値の最大化をサポートします。
導入事例
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「勘コツ」に頼る技術継承からデータドリブンの意思決定へ
私たちの身の回りの製品に広く活用されているウレタンフォームの製造に、比類なき経験と技術を有するアーケム様。新会社として出発すると同時に与えられたミッションが製造現場のIoT化でした。今回は名張工場でのPasteriot.mi導入にまつわる背景と成果、今後の挑戦についてお伺いしました。詳細はこちら -
データ流通ビジネスからリテールメディアへ
「集めたデータをデータビジネスに活用したいが、まずは市場の反応をうかがうところから始めたい。」
そんな想いから始まった東芝テック様のデータ流通サービス。Snowflakeデータマーケットプレイスを活用したこのプロジェクトは、社内外に新たな風を引き起こしています。詳細はこちら
さまざまな業界・現場で、
データ活用の成果を創出
DTSのデータ活用支援は、業種や部門を問わず、多くの企業で成果につながっています。
実際のユースケースをご紹介します。
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case 01 | 製造業様 勘と経験の品質管理から、
データで回す品質改善へ- 課題
- ・品質異常を早期に発見したい
・不良品の発生を減らしたい- 対応内容
- ・IoT設備データやERPの生産・品質実績データをDWHに統合
・設備稼働状況や品質指標を可視化するダッシュボードを構築
・データに基づく品質改善活動を支援- 効果
- ・品質改善サイクルを迅速化
・不良品の発生を低減 -
case 02 | 製造業様 散在するデータ管理から、
全社で活用できるデータ資産へ- 課題
- ・システムごとに分散してるデータを統合したい
・AI活用に向けたデータ整備を進めたい- 対応内容
- ・業務システムのデータを集約
・データクレンジングおよび品質管理ルールを整備- 効果
- ・部門ごとに分散していた生産・販売・在庫データを横断的に可視化
・AI分析結果に基づく意思決定を支援 -
case 03 | 金融業様 集計作業に追われる業務から、
分析と判断に集中できる環境へ- 課題
- ・分析に時間を割き、迅速な経営判断につなげたい
・属人化した業務プロセスを標準化したい- 対応内容
- ・レポート作成を自動化
・データ加工・集計業務を標準化
・AIを活用した分析モデルを構築- 効果
- ・集計作業等のノンコア業務の削減
・業務プロセスの標準化を実現 -
case 04 | 小売業様 勘頼りの販促から、
データで成果を生む施策へ- 課題
- ・顧客ニーズを把握し販促施策につなげたい
・購買データを新たな収益につなげたい- 対応内容
- ・POSデータを集約・蓄積する仕組みを構築
・購買データを分析できる環境を整備
・データを活用した販促・広告施策を支援- 効果
- ・顧客ニーズの可視化を実現
・データに基づく提案力を向上
ご支援開始までの流れ
お客様の現状やデータ活用状況を整理し、優先して取り組むべきテーマを明確化。
課題に応じた改善方針・ロードマップをご提案し、スムーズなご支援開始まで伴走します。
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STEP01
現状整理・課題ヒアリング
・現状業務や課題感を整理
・データ活用状況を再整理
・優先テーマをディスカッション提供価値
課題の全体像を整理し、
取り組むべき優先テーマを明確にいたします。 -
STEP02
ご提案
・優先課題の具体化
・改善テーマのご提案
・ロードマップ提示提供価値
前に進めやすい形で整理し、
改善実行まで見据えた計画をご提案いたします。 -
STEP03
ご支援開始
・推進体制の確認
・スケジュール整理
・キックオフ実施提供価値
伴走型の支援で成果を生み出し、
お客様の成長を共に実現いたします。
よくあるご質問
初期検討・ご相談について
Q1. まだ課題が整理できていない段階でも相談できますか？
はい、可能です。
「データが散在している」「AI活用を検討しているが、どこから着手すべきか分からない」といった初期段階からご相談いただけます。
現状の業務・システム・データ環境を整理しながら、優先度の高いテーマの明確化やロードマップ策定をご支援いたします。
Q2. どのような業界での支援実績がありますか？
製造業、物流、流通、金融など、さまざまな業界で支援実績があります。
データ基盤構築、BIダッシュボード、生成AI活用、設備データ分析など、業界特性や業務課題に応じたご提案が可能です。
特定の製品ありきではなく、お客様の目的や既存環境に合わせて最適な構成をご提案いたします。
Q3. 小さく始めることはできますか？
はい、可能です。
まずは特定部門や特定テーマに絞って、データの整理・可視化から始めることができます。
効果を確認しながら、部門横断のデータ活用やAI活用、全社展開へ段階的に拡張できます。
データ・システム環境について
Q1. SAP、基幹システム、部門管理Excelなど、複数環境にデータが分散しています。統合できますか？
はい、対応可能です。
ERP・基幹システム・クラウドサービス・Excelなど、複数環境に分散したデータを整理・統合し、横断的に活用できるデータ基盤の構築をご支援いたします。
既存システムを活かしながら、段階的にデータ活用環境を整備することも可能です。
Q2. オンプレミスとクラウドが混在していますが、対応できますか？
はい、対応可能です。
オンプレミス、クラウド、SaaSが混在する環境でも、データ連携・権限管理・運用ルールを考慮した全体設計をご支援いたします。
部門ごとに異なる管理ルールやデータ定義の整理も含め、活用しやすいデータ基盤をご提案いたします。
Q3. 既存のBIツールやDWHを活かすことはできますか？
はい、可能です。
すでに導入済みのBIツール、DWH、ETLツールなどを活かしながら、必要に応じてデータ連携・可視化・分析環境を見直します。
既存資産を前提に、業務で使われる状態まで整備することを重視しています。
Q4. どのようなシステム環境での支援実績がありますか？
A. ERP・BI・ETL・DWH・AI関連製品など、幅広いデータ活用基盤に対応しています。
既存環境を活かしながら、お客様に適した構成をご提案いたします。
主な対応プロダクト例
・Snowflake
・Informatica
・DataSpider
・HULFT Square
・Tableau
・Power BI
・Databricks
・AWS
・Azure
・mcframe
・SAP
・その他ETL／BI／AI関連製品
AI活用について
Q1. AIを使って予兆保全、需要予測、品質分析などを実現できますか？
はい、対応可能です。
設備稼働データ、販売実績、品質データなどを活用し、異常検知、需要予測、不良傾向分析などのAI活用をご支援いたします。
PoCで終わらせず、実運用や定着を見据えた形で、データ整備から分析基盤構築、改善活動への活用まで伴走いたします。
Q2. 生成AIやRAGを活用したいのですが、何から始めればよいですか？
まずは、活用したい業務と対象データを整理することが重要です。
社内文書、マニュアル、問い合わせ履歴、業務ナレッジなどを確認し、AIが参照しやすい形に整備します。
データ品質、権限管理、ガバナンスを考慮しながら、生成AIやRAGの活用基盤づくりをご支援いたします。
セキュリティ・ガバナンスについて
Q1. 機密データをAIや分析に利用する際、情報漏えいが心配です。対策できますか？
はい、対応可能です。
お客様のセキュリティポリシーに合わせて、閉域環境、アクセス制御、ログ管理、データ暗号化などを考慮した構成をご提案いたします。
クラウド／オンプレミス双方に対応し、生成AI利用時のデータ保護や外部学習防止にも配慮した設計が可能です。
Q2. データ活用を進める一方で、ガバナンスや監査対応も求められています。対応できますか？
はい、対応可能です。
データカタログ整備、利用ルール策定、操作ログ管理、権限設計などを通じて、ガバナンスや監査対応を考慮したデータ活用基盤をご支援いたします。
「活用を促進しながら、統制も担保する」ことを前提に、運用設計までご提案いたします。
製造業向け
Q1. 設備ごとにメーカーや接続仕様が異なりますが、データを活用できますか？
はい、対応可能です。
設備メーカーや接続仕様が異なる環境でも、取得可能なデータを整理しながら、段階的にデータ活用を進めることができます。
既存設備を活かしつつ、データ収集・可視化・分析環境を整備し、稼働監視、異常検知、品質分析などにつなげます。
Q2. 工場ごとに設備、運用ルール、データ形式が異なります。横断的に分析できますか？
はい、対応可能です。
工場ごとに異なる設備構成や運用ルールがある場合でも、指標やデータ定義を整理することで、横断的に比較・分析できる環境を構築できます。
工場単位の改善に加え、生産性比較や品質傾向分析など、全体最適を見据えたデータ活用をご支援いたします。
Q3. 設備データを活用したいのですが、必要なデータが十分に取得できていません。
そのような段階からご相談いただけます。
現場では、「どのデータを取得すべきか分からない」「設備ごとに取得項目が異なる」といった課題も多くあります。
現状の設備環境や業務課題を整理しながら、必要なデータの選定、取得方法の検討、収集基盤の整備まで段階的にご支援いたします。
活用したい