クラウド&データ活用

クラウド&データ活用

AI技術の進展により企業が保有するデータの価値が高まる中で、
データ整備と戦略的な活用に向けた取り組みが重要になっています。

エンタープライズ企業が直面する課題

近年、エンタープライズ企業、特に製造業はグローバル競争の激化、サプライチェーンの複雑化、熟練人材の不足など、かつてない変化の波に直面しています。IoTやAIを活用したスマートファクトリー化が進む一方で、真にデータドリブンな経営・現場変革を実現できている企業は限られています。

部門・システムごとにデータが分散し、統合・活用が困難

データ品質やガバナンスの課題により、分析結果の信頼性が低い

データ基盤は構築されたが「使われる仕組み」になっていない

データ人材の不足や、内製化に向けたスキル育成が追いつかない

弊社は、こうした構造的課題に対し、「データが経営・現場・顧客価値に直結する状態」
を目指して支援を行っています。

データ活用のステップ

まずは、設備・生産ライン・品質検査などのデータをセンサー、PLC、MES、IoT機器などから収集し、デジタルデータとして蓄積します。 例:温度、圧力、稼働時間、不良率、作業ログなど

収集したデータをデータレイクやデータウェアハウスに統合し、形式を揃えて利用しやすい状態にします。
の段階では、ETL処理(抽出・変換・ロード)やデータクレンジングが重要です。

整備されたデータを使い、ダッシュボードやBIツールでリアルタイム可視化します。これにより、現場・管理層が共通の指標を基に意思決定できるようになります。 例:OEE(設備総合効率)の可視化、不良発生率のトレンド分析など

統計分析や機械学習を活用して、異常検知、予知保全、需要予測、最適化などを実施します。
ここで初めて「データから価値を生み出す」段階に到達します。

分析結果を現場の改善や制御システムにフィードバックし、自動制御や自律運転(スマートファクトリー化)を実現します。
この段階では、人とAIの協働による継続的改善が進みます。

弊社では、アジャイルコーチ組織を中心に、企業のアジャイル導入と定着を多角的に支援しています。
目的・組織の成熟度・プロジェクト特性に応じて、最適な支援形態を組み合わせます。

データ基盤・分析環境の共通化を進め、各部門が迅速かつ安全にデータ活用を進められる仕組みを実現します。


  • クラウドデータ基盤構築 (データパイプライン、DWH、BI)
  • ホストシステムのクラウド移行
  • ML Ops基盤の構築 等

ワークショップを通じてユーザーにとって「本当に価値のあるデータ活用とは何か」を明確化します。短いサイクルで成果を検証しながら、業務に根ざしたデータ活用を促します。


  • 工場生産設備のIoTデータのクラウド集約
  • 需要予測データの可視化
  • 設計検証データの検索システム 等

IaCの導入等により、環境構築・設定をコードで管理し再現性と統一性を確保します。標準化されたプラットフォーム運用と継続的な改善を支える基盤を実現します。


  • クラウド構築のIaC整備
  • マルチクラスター環境管理基盤の構築
  • ソフトウェア開発スタックの標準化とパッケージ化 他

内製化を目指すチームに対して、クラウド技術、データエンジニアリングのハンズオントレーニングを提供。チーム自らが継続的に改善・開発できる体制づくりを支援します。


  • クラウドネイティブ開発基礎トレーニング(コンテナ、コード管理、CI/CD等)
  • プラットフォームエンジニアリングトレーニング(DASAプログラム)
  • データ活用トレーニング

クリエーションラインの強み

製造業やEコマースの複雑なシステム構成・データ特性を踏まえ、高品質なデータ基盤の設計・構築を多数支援しております。ビッグデータ、ストリーミング、クラウドDWHなど幅広い技術領域に対応。

インフラ構築からフロントエンド、バックエンド、データ連携まで一貫して対応できるため、開発効率と連携の柔軟性が向上します。技術間の橋渡し役として課題発見や改善提案も迅速に行え、プロジェクト全体のスピードと品質を高めます。

データエンジニアに加え、アジャイルやプラットフォームエンジニアリングのスペシャリストとも連携した支援が可能となります。データ基盤の構築にとどまらず、データ活用に向けた戦略立案からPoC・本番展開まで、専門性の高いチームで成功を支えます。

技術パートナー

業界をリードするテクノロジーパートナーと連携し、最新技術を活用した最適なソリューションを提供しています。

Google Cloud

AWS

Microsoft Azure

Snowflake

Confluent

MongoDB

Neo4j

dotData

Support Process

支援のステップ

現状のデータ活用状況と、目指す姿を丁寧にヒアリングします。

ビジネスゴールに紐づく具体的な課題と、実現までのステップを整理。

課題解決に最適なアプローチ・体制・スケジュールを提案します。

目的・価値・進め方を共有し、共創体制を確立します。

透明性の高いコミュニケーションとアジャイルな進行で、確実な成果創出を実現します。


アジャイル×AI×クラウドで、開発を“成果”に変える

変化を前提としたアジャイル開発、開発効率と品質を高めるAI駆動開発、そしてクラウドとデータを活かした基盤設計。
3つの技術力を融合し、事業に寄り添いながら継続的な価値創出を支援します。

あなたの課題を一緒に解決しませんか?

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