01 / MAP
流れを可視化する
データの発生源、利用者、更新頻度、機密区分、現在の手作業を一つの流れとして整理します。
02 / DATA PLATFORM & MLOPS
データを、
使い続けられる基盤に。
データを集めるだけでなく、品質、権限、コスト、監視、変更対応まで含めて、分析とAIが継続的に動く基盤を設計します。
OUR POSITION
強いデータ基盤は、大きな構成ではなく、責任範囲と運用方法が明確な構成です。
SCOPE
必要な深さから、実装まで。
技術ありきで進めず、現場の制約、既存システム、説明責任、運用体制を確認して支援範囲を設計します。
よくある課題
- 部門やシステムごとにデータが分断されている
- 処理の再実行、障害調査、品質確認に時間がかかる
- AIモデルを更新しても再現性や監査性を担保できない
支援内容
- クラウドアーキテクチャ・データモデル設計
- ETL/ELT・ワークフロー・品質検証の実装
- モデル管理、評価、推論、監視のMLOps設計
主な成果物
- データ・権限・保持期間を含む要件定義
- 構成図、データフロー、IaC、運用設計
- 監視、SLO、障害対応、移行・切替手順
PROCESS
判断できる状態を、段階的につくる。
02 / DESIGN
責任を設計する
データ所有者、品質基準、権限、障害時対応を決め、技術構成へ落とし込みます。
03 / OPERATE
運用で確かめる
監視と再実行手順を整え、実際の運用負荷とコストを確認しながら改善します。
START A CONVERSATION
まず、解くべき問いを一緒に整理します。
仕様が確定していない段階でも構いません。現状、制約、期待する成果を確認し、適切な進め方を提案します。