AIは、統合された
データ基盤で決まる

プロジェクトの規模や要件により異なりますが、一般的には以下の期間が目安です：

• 小規模（〜数TB）：3〜4ヶ月程度
• 中規模（数TB〜数十TB）：4〜6ヶ月程度
• 大規模（数十TB以上）：6〜12ヶ月程度

要件定義から設計、構築、テストまでを含む期間です。お客様の状況に応じて、段階的な構築も可能です。

それぞれ異なる目的と特徴があります：

• CDP（Customer Data Platform）：顧客データを統合し、マーケティング活用に特化。リアルタイム性が高い。
• DWH（Data Warehouse）：構造化データを保存し、BI・分析に最適化。高速なクエリ処理が可能。
• データレイク：あらゆる形式のデータを保存。AI・機械学習での活用に適している。

お客様のビジネス要件に応じて、最適な組み合わせをご提案します。

段階的かつ安全なデータ移行を実施します：

• 現状分析：既存データの棚卸しと品質評価
• 移行計画：リスクを最小化した移行戦略の策定
• パイロット移行：小規模データでの検証
• 本番移行：段階的な本番移行の実施
• 並行稼働：必要に応じて新旧システムの並行稼働

ビジネスへの影響を最小限に抑えながら、確実に移行を進めます。

お客様の要件により最適な選択は異なります：

• クラウド推奨：スケーラビリティ重視、初期コスト抑制、AI/ML活用予定
• オンプレミス推奨：厳格なセキュリティ要件、既存資産活用、長期的なコスト最適化
• ハイブリッド：両方のメリットを活かした柔軟な構成

最近では、スケーラビリティとコストメリットからクラウドを選択されるお客様が増えています。

はい、構築後の運用サポートも提供しています：

• 運用設計：運用マニュアル、モニタリング設計
• 定期メンテナンス：性能チューニング、セキュリティアップデート
• トラブルシューティング：障害対応、問題解決
• 改善提案：継続的な最適化提案

お客様の内製化支援も行っており、段階的な移管も可能です。

はい、AI・機械学習活用も総合的に支援します：

• AI活用構想：ビジネス課題に応じたAI活用シナリオの策定
• データ基盤設計：AI/ML活用に最適化されたデータ基盤の構築
• モデル開発：機械学習モデルの開発・実装
• 運用基盤：MLOps基盤の構築

データ基盤構築と合わせて、AI活用までの一貫したサポートが可能です。

プロジェクトの規模と内容に応じて、柔軟な料金体系をご用意しています：

• 固定料金：要件が明確な場合、プロジェクト全体を固定料金で実施
• 準委任契約：要件が変動する場合、月額の準委任契約で柔軟に対応
• 段階契約：PoC→本構築→運用と段階的に契約

まずは無料相談で、お客様の状況をお聞かせください。最適なプランをご提案いたします。