株式会社SORAMICHI(本社:東京都港区、代表取締役社長:川本 広二)は、企業のデータ基盤を生成AI活用の前提となる「AI-Ready」な状態へと転換する「AI-Ready」データ基盤導入・活用支援サービスの提供を開始したことをお知らせいたします。

本サービスは、戦略策定からモダンデータスタックの構築、AI/MA施策の実行・運用までを一気通貫で支援し、「データを持つ時代」から「データでビジネスを変える時代」への転換をサポートするものです。

本サービスの特長は、Snowflake/Databricks/dbt/各種ETL・ELTツールといったモダンデータスタックを幅広く取り扱えることに加え、自社エンジニアがデータ基盤の設計からシステム構築・実装までを担う点にあります。さらに、MA/CRM施策の企画・実行に強みを持つ当社ならではの「施策×基盤構築」の両輪により、構築した基盤を確実に事業成果へと繋げます。

提供の背景

主要指標 — KEY FIGURES

84.4%
国内の生成AI市場は2023年から2028年にかけて年平均84.4%で成長
8,000億円
2028年には約8,000億円規模に達すると予測

国内の生成AI市場は2023年から2028年にかけて年平均84.4%で成長し、2028年には約8,000億円規模に達すると予測されています(出典:IDC Japan「IDC Worldwide AI and Generative AI Spending Guide」、2024年11月発表)。一方で、生成AIのPoC(実証実験)が本番運用に至らない企業は依然として多く、その主因の一つが「生成AIが基幹システム・社内データと繋がっていない」というデータ基盤の壁です。こうした背景から、当社は生成AI活用の前提となるデータ基盤の構築と活用を一体で支援する本サービスの提供を開始しました。

このようなお悩みはございませんか?

手段が目的化している

「とりあえずAIツールを入れる」「流行りのAIを使う」など、ツール導入自体がゴールになってしまっている。

データがサイロ化している

MA・CRM・基幹システムのデータがバラバラに管理され、顧客の全体像(360度ビュー)が見えない。

生成AIに対応できない

既存のDWHが構造化データ(表)しか扱えず、画像・テキスト等を活用する生成AIに対応できていない。

投資対効果が見えない

解約率・在庫ロス・営業効率といった経営課題に、データ投資がどう効くのか説明できない。

最適なスタックが選べない

Snowflake か Databricks か、AWS か GCP か。数ある選択肢から自社に最適な構成を判断できない。

作って終わりになっている

基盤を構築したものの運用・改善が回らず、PoCから先に進まないまま形骸化している。

サービス内容

ビジネス戦略策定から、実装・PDCAまで一気通貫でご支援します。

現状診断・システム化計画

既存システム・データ品質・業務フローのボトルネックを調査し、投資対効果を明確化したシステム化計画書とロードマップを策定。

モダンデータスタックの選定

中立的な立場で、コスト・規模・AI親和性等の要件に最適なツール構成を比較・選定。Snowflake・Databricks・dbt・各種ETL/ELTツールなど幅広い技術の取扱いに加え、選定した構成の構築・実装まで自社エンジニアが対応。

AI-Readyな基盤構築

Snowflake/Databricks等を用いて構造化データと非構造化データの両方を扱えるレイクハウスを自社エンジニアが設計・構築し、ELTパイプラインの開発、dbtによるデータモデリングまで実装して生成AI活用の土台を整備。MA/CRM連携やBI・Reverse ETLまで対応。

AI/MA・CRM施策の実行・自動化

構築した基盤を土台に、生成AI/RAGの実装、MA/CRMツールと連携したOne-to-One施策の設計・実行・自動化までを支援。分析結果をレポートで終わらせず、売上・LTVなど事業成果に直結するアクションへ接続。

保守運用・PDCA伴走

パイプラインの監視・チューニングによる安定稼働の保証、AIモデルの精度劣化(ドリフト)監視や再学習(MLOps)、定例会での施策モニタリングと改善までを伴走。

<対応する主要技術スタック(例)>

領域

役割

主な対応ツール例

データ統合(ETL/ELT)

サイロ化したデータの自動収集・API連携

Fivetran/Airbyte/trocco

データ基盤(レイクハウス/DWH)

AI-Readyなスケーラブル基盤の設計・構築

Snowflake/Databricks

データ変換・品質

SQLベースのデータモデリングとリネージ管理

dbt

BI・可視化

事業KPIのダッシュボード化

Tableau/Looker/Power BI

生成AI・LLM

RAG/AIエージェントの中核エンジン

OpenAI/Anthropic/Gemini

CX・MA連携

顧客接点へのリアルタイム連携・施策実行

Braze/KARTE/Salesforce

従来のデータ基盤導入との違い

「システムありき」ではなく、「ビジネス課題」から逆算するアプローチをとります。

項目

従来の基盤導入

SORAMICHIのAI-Readyアプローチ

出発点

「どのツールを入れるか」という手段先行

「解決したい経営課題」からの逆算

対象データ

構造化データ(表)が中心

図版構造化+非構造化データ(画像・テキスト)

ツール選定

特定ベンダー・製品ありき

中立的な立場で最適なスタックを比較・選定

支援範囲

構築(実装)で終了しがち

戦略策定から実装・運用・PDCAまで一気通貫

成果指標

システムの稼働

継続的なビジネス成果の創出

SORAMICHIが選ばれる理由

戦略から実行・運用まで一気通貫

一般的なコンサルティング会社とは異なり、戦略の上流だけでなくデータ基盤のシステム構築・実装・運用・改善までを自社で伴走し、「作って終わり」にしません。

中立的な立場での最適構成提案

データ活用・CRM/CX・Web開発・デジタル広告まで、業界トップレベルの取扱いソリューション数を活かし、特定ベンダーに依存しない最適な構成をご提案します。

MA/CRM施策×データ基盤構築の両輪

一般的なマーケティング支援会社は施策のみ、SIerはシステム構築のみに留まりがちです。当社はKARTE資格者数国内No.1、プレイド社「Innovative CX Partner」2年連続受賞などMA/CRM施策で豊富な実績を持ちながら、Snowflake/Databricks等によるデータ基盤のシステム構築まで自社エンジニアが担います。「施策」と「基盤構築」を1社で完結できることが、他社にはない差別化ポイントです。

<提供領域の比較>

領域

一般SIer

一般コンサル

一般マーケ会社

SORAMICHI

生成AI戦略・構想

×

×

AI-Readyなデータ基盤

(AIと基幹システム連携)

×

×

生成AI実装(RAG/AIエージェント)

×

×

マーケ・営業の刷新(MA/CRM施策)

×

×

社内業務の刷新(人事/経理/CS)

×

×

〇:対応可能 ▲:限定的 ×:非対応

ビジネス課題起点の逆算設計

どのデータが必要か、どのAIモデルが有効か、KPIと測定方法は何か。経営課題から逆算して構成を設計します。

継続的なPDCA伴走

システム保守・MLOpsから施策のモニタリング・改善まで、ビジネスパートナーとして持続的な成長サイクルを支えます。

【サービス詳細】https://www.sora-michi.co.jp/dxsolution/ai_ready

<株式会社SORAMICHI 会社概要>

株式会社SORAMICHI(ソラミチ)は、戦略 × データ × AIで、企業変革を実行まで伴走するコンサルティング集団です。

豊富なコンサルティング経験をもとに、戦略・データ・AIを踏まえた目指すべき姿を描き、課題解決に向けた最適なソリューションを提供し、実行まで一気通貫で支援します。

データ基盤構築から、BI・機械学習、生成AI活用、AIエージェント構築、CX・CRM戦略、KARTE/Braze運用、広告・SEO、Web・システム開発、保守運用までを統合的に提供しています。

所在地:〒105-0004 東京都港区新橋1-1-13 アーバンネット内幸町ビル 4F CROSSCOOP 新橋(受付 3F)

設立:2017年5月

代表取締役社長:川本 広二

会社URL:https://www.sora-michi.co.jp/

FACT BOX ・ 要点整理

  • 出典:PR TIMES
  • 分類:サービス開始
  • 関連組織:SORAMICHI / Snowflake / Databricks