データの有効活用は、顧客理解の深化や業務効率化、新規ビジネスの創出など、経営戦略推進の基盤となる存在です。いまや「データから価値を生み出す力」こそが、企業の持続的な成長と企業競争力の差を決定づける時代になっています。
「データから価値を生み出す」ためには、明確なデータ戦略と、それを実現する最適なデータアーキテクチャの構築が欠かせません。多くの企業が生成AIやデータ活用に取り組む一方で、「AI活用を見据えたデータ戦略」が不十分なため、期待する成果を得られていないのが実情です。D.Forceの「データ戦略・データアーキテクチャ設計サービス」は、ビジネス目標と連動したデータ戦略の立案からデータアーキテクチャ設計まで、生成AI時代のデータ活用の上流工程から運用まで包括的に伴走支援します。データ活用／データ基盤／AI／クラウドについて横断的かつ卓越した知見と豊富な実務経験を持つ業界屈指のコンサルタントが中立的な立場から、「お客様の利益」を最優先し、「ビジネス成果ありき」で最適な提案を行い、データドリブン経営を加速する基盤作りをサポートします。
- AI活用を効果的に推進できるデータ戦略と実行ロードマップを再構築したい
- 半構造化、非構造化データの生成AI活用ニーズに対応する、柔軟で拡張性のあるデータアーキテクチャを設計したい
- 社内に散在するデータを統合し、利活用しやすいデータ基盤とアーキテクチャを設計したい
- データの民主化を社内でより進展させるために、データ戦略と運用方針を刷新し、さらに進化させたい
- データドリブンな事業課題の解決や、データカンパニーを目指した新規事業の創出を推進したい
上記以外にもデータ戦略、AI活用を進めるためのデータアーキテクチャに関する課題についてお気軽にご相談ください。
データ活用の注目度が高まり、大量のデータを収集できる環境が急速に整備された一方で、「データを使うこと自体」が目的化し、ビジネス課題や現場ニーズの整理が不十分なまま、データ収集や基盤・ツール導入が先行するプロジェクトが増えています。 その結果、投資に対して十分なビジネス成果が生まれない、現場で活用されないといった課題が多くの企業で顕在化しています。
D.Forceは、データありきではなく「ビジネス成果ありき」。ビジネス戦略やビジネス目標に沿って、「競合優位性の確立」「生産性の向上」等の具体的なゴールの達成を見据えて、データ戦略を立案します。
まずは、データ活用と生成AI活用を「無理なく無駄なく」実現するために、優先順位を明確にした段階的なアプローチをご提案します。次に、データ活用による収益向上や業務効率化、顧客体験向上といった具体的な成果につながる「データ戦略」と「組織のデータ成熟度向上」をロードマップに描きます。さらに、ロードマップに基づいた各種施策・アクションの実行までD.Forceコンサルタントが伴走型で継続的にご支援します。
ビジネスと技術が急速に変化する中、「データを貯めるだけ」の基盤では生成AI時代のデータ活用には対応できません。実際に、多くの企業で、ただ貯められた低品質なデータが生成AIの精度を低下させたり、「現場で使われない」「却って業務が非効率になる」といった状況を引き起こしています。
D.Forceは、成果に直結するデータ戦略の策定に加え、実装から運用まで顧客に伴走するサービスを提供する会社として、データ活用現場やデータ基盤運用で蓄積したナレッジを生かして「運用まできちんと回る」ことを見据えたデータアーキテクチャを設計できることが強みです。
具体的には、クラウドインフラなどの「基盤アーキテクチャ」と、AIがデータを正しく解釈し効率的に処理するための「データ設計」を不可分な要素として統合的に設計します。こうした統合設計に基づいて、生成AI向けの非構造化データ管理やRAG（検索拡張生成）等での活用を見据えた設計はもちろん、それらが実際に稼働するデータパイプラインまでをワンストップで支援し、将来の拡張性を担保しながらビジネス価値を生むデータアーキテクチャを実現します。
過去の取引関係や特定ベンダー・サービスへの依存によって、選択肢が不必要に狭まり、「本当に最適なソリューション」が見えない、導入できない状態になっている企業は少なくありません。その結果、自社にフィットしない製品・サービスを使用し、技術的な制約や余計なコスト負担を抱えてしまうケースも見られます。さらに運用やノウハウを外部に頼りきりになることで、社内に知見やスキルが蓄積されず、自走力が育たないという弊害にもつながっています。
D.Forceは、データ基盤を専門とする独立型のコンサルティング会社です。特定の製品やサービスを抱えず、不必要なベンダー誘導を一切行わない「完全中立」の立場から、「お客様の利益」を最優先に最適な解を導き出します。
主要なデータ活用／データ基盤／AI／クラウドサービスについて横断的で卓越した知見と豊富な実務経験を持つコンサルタントが、多様な選択肢を俯瞰しつつ、「お客様の利益」を最優先に、要件や制約条件に基づいて最適な技術・サービスを選定します。これが、業界内でも類を見ないD.Forceの独自の強みです。
データ戦略を実現するためには、安全性と利便性を両立したガバナンスが効いたデータアーキテクチャが不可欠です。 しかし実際には、部門ごとに異なる定義や基準、権限設定の不整合や過度なセキュリティ要件によってデータ共有が進まない、活用スピードが停滞するといった課題がよく見られます。結果として、データ活用、AI活用の成果を十分引き出せない企業も少なくありません。
D.Forceは、データマネジメントを専門領域とし、戦略策定からアーキテクチャ設計、実装、運用までを一貫して支援できる国内でも数少ないコンサルティングファームです。D.Forceならではの総合的な知見・経験を生かし、安全性と利便性を両立する“攻めと守り”のガバナンスを実現します。
具体的には、全社で共通利用できる高品質なデータと基盤を整備し、「使える」データ環境を構築することで、施策実行までのリードタイムを短縮する「攻めのガバナンス」をアーキテクチャに組み込みます。 同時に、生成AI特有のハルシネーション、著作権侵害、情報漏洩といったリスクに対処する「守りのガバナンス」も徹底。AI倫理やセキュリティ要件をシステムで担保し、現場が迷わず安全・スピーディーにデータを活用できる環境を実現します。
ご支援範囲
1）データ戦略立案
ビジネス戦略や目標と連動し、生成AI活用などのトレンドを踏まえてデータ戦略の策定を行います。現状のデータアーキテクチャの成熟度評価から始まり、AIやデータ基盤の技術動向も加味して、御社固有の競争優位性につながるデータ戦略を立案します。社内データ統合活用、データの民主化推進、生成AIの活用効果を高めるための非構造化データ活用、データカンパニーへの変革などの目標につながるデータ戦略を策定します。
2）データアーキテクチャ設計
データ戦略を実現するためのデータアーキテクチャを設計します。データの収集・連携・統合・配信・AI活用に至るまで全体最適化された設計を行います。データ戦略やデータアーキテクチャは時間・経験とともに成熟化させていくもの。スモールスタートで始め、新たな技術やトレンドを取り入れながら、段階的に成熟度を高めていくプロセスを伴走いたします。
対応領域- 生成AI対応データレイクハウス、データウェアハウス設計
- リアルタイムデータ処理基盤設計(AI活用対応)
- データパイプライン設計
- データカタログ、メタデータ管理
- 生成AI活用におけるデータセキュリティ・プライバシー対応
- 顧客データ統合基盤
3）データマネジメント組織・ガバナンス設計
データアーキテクチャを支える組織体制とガバナンス業務の設計を行います。データオーナーシップ、AIデータ品質管理、生成AI活用におけるデータ倫理・セキュリティ等の運用ルールを含めた包括的な設計をご提供します。完全独立性を保ち、特定のクラウドサービスに偏らず多様な実績を積んで知識や技術を蓄積しているため、すべてのプラットフォームへの対応が可能です。
ご支援プロセス（進め方）
※下記は一般的な流れです。プロジェクトのスコープやお客様内のご状況によってアレンジいたします
ヒアリング・現状分析
ビジネス目標,データ活用課題,制約条件についてヒアリング
既存データ資産,データ基盤,組織体制の現状分析
データ活用・AI活用の成熟度評価とボトルネック特定
戦略・アーキテクチャ設計
ビジネス価値に基づくデータ戦略の立案
データアーキテクチャ設計
データアーキテクチャを実現する技術選定
実装計画・体制設計
詳細な実装計画とマイルストーンの設定
データ戦略実現のためのプロジェクト体制,役割分担の設計
パートナー選定・調達支援(必要に応じて)
実行・運用
実装フェーズでの実務実行・伴走支援
運用開始後のアーキテクチャ最適化支援
新たな技術動向やデータ活用要求を踏まえた継続的な改善提案
対応可能技術・プラットフォーム
- クラウドプラットフォーム
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- Amazon Web Services**: Amazon Redshift、Amazon Athena、AWS Glue、Amazon Kinesis、Amazon EMR、AWS Lake Formation等
- Microsoft Azure**: Microsoft Fabric、Azure Synapse Analytics、Azure Data Factory、Azure Databricks、Azure Data Lake、Azure OpenAI Service等
- Google Cloud**: BigQuery、Dataflow、Cloud Data Fusion、Looker等
- データプラットフォーム・AI活用基盤
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- Snowflake、Databricks、dbt等の次世代データプラットフォーム（生成AI対応）
- Apache Spark、Apache Kafka、Apache Airflow等のOSS基盤（AI活用対応）
- 各種BIツール、生成AI分析ツールとの連携設計
Q 「データ戦略」には、どのようなものが含まれますか。その定義や範囲について教えてください。
データ戦略とは、企業の経営ビジョンや事業目標を達成するために、データを「資産」として最大限に活用するための指針のことです。経営戦略とIT施策の間にあるギャップを埋め、データ活用を持続的にビジネス価値を生み出す取り組みにするために欠かせません。
まずは、ビジネスの課題解決に必要なデータ活用テーマ策定から利用データの定義、技術・ガバナンス・組織の「成熟度目標」を定めます。これらは、企業が目指す方向性（データの民主化、データカンパニーへの変革など）を実現するための羅針盤となります。
データ戦略を定めた後に、グランドデザインに展開します。策定したデータ戦略に基づき、データを収集・利用するための技術的アーキテクチャ、品質やセキュリティを守るガバナンス、そして、データを使いこなすための組織体制や人材育成計画までを設計する「グランドデザイン」を描き出し、実行フェーズへと落とし込みます。
Q D.Forceはデータ戦略策定のどの工程から支援できますか？
D.Forceは、データマネジメントの専門家としてデータ戦略を策定する支援をします。
お客様社内で策定されたビジネス戦略や業務方針に沿って、データを活用してどのように実現するかを検討する工程（ビジネス戦略を実現するためのデータ活用テーマと利用データの定義を定め、戦略的に取り組む方法を定める工程）から支援をします。そのため、業界およびお客様サイドの業務に関する深い知見にもとづいて、ビジネス戦略そのものを策定するコンサルティング業務は対象外となります。
Q 「データアーキテクチャ」には、どのようなものが含まれますか。その定義や範囲について教えてください。
データアーキテクチャとは、データ戦略を実現するために、データが「どこに」「どのような形で」存在し、「どのように」流れて活用されるかを定義したデータの全体設計図（ブループリント）です。
単なるデータベース設計やシステム構成図にとどまらず、ビジネスプロセスとITシステムを繋ぐための次のような要素を含みます。
【データモデル（構造）】
データの意味、定義、データ同士の関係性を整理したもの（概念・論理・物理モデル）
【データ統合・流通（フロー）】
システム間でデータをどのように収集、加工、連携させるかの仕組み。データウェアハウスや外部にどのように統合、共有するか設計したもの
【データ基盤（テクノロジー）】
データを蓄積・処理するための技術選定と構成（DWH、データレイク、データファブリック、データメッシュなど）
【データガバナンス（ルール）】
セキュリティ、品質基準、マスタデータ管理、ライフサイクルなどの管理ルール
これらをデータ戦略を実現する視点で設計することで、システムの分断（サイロ化）を防ぎ、AI活用やDXをスムーズに進めるための土台となります。
Q 「データのサイロ化」とは具体的にどのようなことでしょうか。どのようなケースで発生することが多いですか。
「データのサイロ化」とは、社内のデータが部署やシステムごとに分断され、互いに連携・共有できずに孤立している状態のことです。穀物を貯蔵する独立した倉庫（サイロ）が並ぶ様子に例えられます。
発生しやすいケース
・ツールの個別導入：部署ごとに異なる製品を導入し、データ形式やID体系などが統一されていない場合
・組織の縦割り：部署間の壁が厚く、データを共有する仕組みや文化がない場合
・M&Aや技術負債：買収によるシステム混在や、古い技術を利用したシステム（レガシー）が技術的・データ構造的にモダンなシステム基盤と連携できない場合
データのサイロ化は「全社横断のデータ活用」の阻害要因となり、経営判断の遅れや意思決定の精度低下にもつながります。
Q 社内のデータを統合して活用できるようにするにはどうすればよいですか？
昨今は多様な顧客接点からさまざまな形式でデータを取得できるようになってきました。半構造化データ、非構造化データから有用な顧客情報、行動データを取り出して、既存の構造化データ（データベースなどの整理されたデータ）と一元的に分析、活用できるようなアーキテクチャにすることが求められます。従来から重視されてきたデータの正規化に加えて、構造化されていないデータをどのように活用できる状態にするかが新たな課題となっています。データ統合できるようなデータアーキテクチャの設計、メタデータ管理、これらを利活用しやすいデータ基盤の構築が不可欠です。
Q 生成AIで安全に社内データを分析するためのセキュリティ対策とは？
データのセキュリティを守るには、従来はロールベースまたは属性ベースのアクセス制御、暗号化、匿名化処理等のデータマスキング、データベース監査などの対策が取られていました。
生成AI活用におけるセキュリティ対策では、これらのプラクティスに加えてAI倫理を守るためのデータガバナンス対策が必要になります。AI倫理委員会のような組織と協力して、プライバシー保護や説明可能性、偏見・バイアス、国際規制対応などの対策を検討します。データ倫理ガイドラインの策定と運用設計も併せて行います。
Q データの民主化を進めるためのデータアーキテクチャとは？
「データの民主化」とは、一部の専門家だけでなく、社内のあらゆる人が必要なデータに容易にアクセスし、業務に活用できる状態のことです。誰もがデータを扱える環境を整えることで、現場レベルでの迅速な意思決定とイノベーションの促進を可能にします。
データの民主化を進めるには簡単に、安く利用できるデータ活用ツールやシステムと、専門家でなくても理解しやすいデータセットが必要です。幅広い属性の方々に利用していただくには学習コストを低減して、低コストに行き渡らせる必要があるからです。
データの民主化を進めるための生成AI活用も注目が高まっています。しかしながら、正しいデータを抽出して解釈できる確率は、何も対策を施さないと高くなりにくく、期待したほどの有効性を得られていない例が大半といっていいでしょう。生成AIが有効に働くにはデータ構造を生成AIに伝えて、目的に合ったリッチな文脈を持つデータを整備する必要があります。こういった情報も多く発信されていますが、難度が高く作業負担も重くなりやすい傾向があります。D.Forceでは現実的に実現できるデータアーキテクチャと、その実現方法も提示します。
Q 生成AIの活用効果を高めるためのデータのリッチ化とは何ですか？
データのリッチ化とは、生成AIの精度と有用性を向上させるため、データの質・量・多様性を向上させる取り組みです。
具体的には、外部データとの連携、非構造化データからのデータ抽出、メタデータの充実、データ系譜の明確化、構造化・非構造化データの統合などを行い、生成AIがより正確で価値の高い結果を出力できるよう支援します。
Q データ戦略とAI戦略の違いは何ですか？
データ戦略は組織全体のデータ資産の管理・活用に関する包括的な計画であり、AI戦略はAI技術を活用したビジネス価値創出に特化した戦略です。生成AI時代においては、この2つの戦略に一貫性を持たせて、データをAI活用の観点から最適化する「AIデータ戦略」の策定が重要になります。
Q 他社のデータ戦略コンサルティングとの違いは何ですか？
D.Forceでは、データから価値を生み出すために、オーバースペックとならない実行可能な最適解をご提案できる点が最大の特徴です。D.Forceがデータマネジメントの上流から運用まで幅広い専門性と実務経験を持っているからできることです。
大手コンサルティング会社と比べて、専門性の高いメンバーが過大ではないご予算でご支援する点もメリットです。
Q プロジェクトの期間と費用の目安を教えてください。
プロジェクトの期間と費用は、組織の規模、既存システムの複雑さ、目標とする成果レベルによって大きく異なります。一般的には、戦略立案フェーズが2〜6か月、アーキテクチャ設計が3〜6か月程度が中心ですが、現状整理のご状況やプロジェクトスコープによります。
費用については、初回ヒアリングで詳細な要件をお聞きした上で、適切なお見積もりをご提示いたします。
