売上とは、何を指すのか。
受注額・請求額・計上売上のどれを使うか。
最短
1か月
でPoC可能！
AI × 社内データ｜データ基盤構築支援
いまある社内データを、 AIが「理解して使える」 データへ。
データ基盤を作り直すことなく、
企業固有のデータの意味・関係性・業務ロジックをAIにつなぐ。
既存の資産を活かして、御社のデータ活用を次のステージへ。
AI・DXコンサルティングとシステム実装・運用までワンセットでご支援します
※PoCの期間は、対象範囲・データ環境・接続条件により異なります。
YOUR DATA. AI READY.MEANING BEFORE TECHNOLOGY
ただつなぐのではなく、意味までつなぐ。Semantic Layer × Business Logic × Governance
既存データ資産を活かす～ 全面移行を前提にしない ～
着実な費用対効果～ ユースケースから小さく始める ～
処理の精度とガバナンス～ 根拠も権限もしっかり管理 ～
OUR APPROACH
いまある資産に、新しい価値を。
いまある資産に、新しい価値を。
いまあるデータ基盤は、そのまま活かす。
AI時代に必要な“意味のレイヤー”を、その上に足す。
01 EXPERIENCE
AIに聞くだけで、
社内データから答えが返ってくる。
Copilot、ChatGPT、社内AIチャットから、必要なデータを取得・分析。データの意味や業務ルールに基づいて、知りたいことを自然な言葉で確認できる環境をつくります。
「今月、失注リスクの
高い案件は？」
定義された判定ルールと必要なデータをもとに、AIが情報を整理します。
- どの案件を優先してフォローすべきか
- どの情報・条件からそう判断したのか
- 売上への影響額はどの程度か
- 過去の傾向と比較して何が変化しているか
※上記は活用イメージです。失注リスクなどの評価には、判定ルールや必要な履歴データの整備が必要です。将来予測や提案の確実性を保証するものではありません。
「売上」という一言にも、
企業ごとのルールがある。
AIが参照するのは、テーブルやカラムの名前だけではありません。担当者の頭の中にある定義や計算方法まで整理し、企業固有の“意味のレイヤー”として構築します。
キャンセルは、除外するのか。
キャンセル・返品などの除外条件を定義。
受注日と計上日、
どちらを基準にするのか。
集計に使う日付と対象期間を明確に。
顧客は、法人単位か。
それとも契約単位か。
顧客の集計単位と、重複の扱いを整理。
粗利は、
どの式で算出するのか。
計算式と、原価に含める費用の範囲を統一。
どのステータスを、
有効な商談とするのか。
自社の営業プロセスに合わせて条件を設定。
02 HOW IT WORKS
AIと社内データの間に、
「意味」をつくる。
AIとデータベースを「接続する」だけではなく、
AIが企業データを「正しく理解できる状態」をつくります。
生成AIと既存のデータ基盤の間に、セマンティックレイヤーを中心とした“意味のレイヤー”を構築。必要に応じてオントロジー、メタデータ、データカタログなども組み合わせ、意味・関係性・計算ロジックをAIが参照できるようにします。
意味と業務ロジックを整理
データ同士の関係、指標の定義、計算方法をモデル化。AIが参照する共通ルールを整備します。
権限の範囲で問い合わせ
利用者や用途に応じたアクセス制御を設計。AIにデータを丸ごと渡すのではなく、必要な範囲を取得します。
回答の根拠を確認できる
参照したデータ、適用した定義や条件、集計結果を確認できるように設計し、検証可能性を高めます。
いま使っているAIと、データ基盤を活かす。
連携・構築対象の例
AI / チャット
データ基盤 / DB
※接続可否・接続方法は、製品・プラン・ネットワーク・セキュリティ要件に応じて確認します。全面移行を前提とせず、必要に応じて参照用データマート、データ連携、品質改善なども整備します。
03 START WITH A USE CASE
データ基盤からではなく、
ユースケースから始める。
まず全社のデータを統合する必要はありません。現在の業務とAIで実現したい活用を整理し、効果が見込めるユースケースに必要なデータ・意味・業務ロジックから整備します。
「今月、失注リスクの高い案件を
AIに聞けるようにしたい。」
この問いに必要なデータと定義から、モデル化。
Use Case→Semantic Model→AI→検証→拡張
一つのユースケースで価値を確認し、ほかの問い合わせや部門へ。
短期間のスプリントを繰り返し、効果を確認しながら次の投資を判断できます。
04 COMMON CHALLENGES
AIによるデータ活用で、
こんな課題はありませんか？
AIが、自社データの
「意味」を理解できない。
接続はできても、回答や数字が期待と違う。自社固有の言葉の意味、テーブルの関係、KPIの算出方法がAIに伝わっていない可能性があります。
企業固有の定義とルールを整備し、
推測に頼らないデータ活用へ。
AI活用のためだけに、
データ基盤を作り直したくない。
新しいプラットフォームへの全面移行には、時間もコストも社内調整も必要。これまで整備してきたデータ資産を、そのまま活かしたい。
全面移行を前提とせず、
既存基盤に必要なレイヤーを追加。
データ基盤をつくったものの、
現場で使われない。
基盤を整備すること自体が目的になると、実際の業務価値との距離が生まれます。何を変えるのかが曖昧なまま、投資だけが先行してしまう。
「誰が、どの業務で、何を知りたいか」
から設計し、現場で効果を検証。
AIに、どこまで社内データを
見せてよいか分からない。
便利さと同時に、企業としての統制も必要。利用者ごとの閲覧範囲、機密情報の扱い、回答の根拠が管理できるか、不安がある。
必要な人が、必要なデータだけを。
権限と利用状況を管理する設計に。
05 WHY THIS APPROACH
既存資産を活かし、小さく始め、
使うほど価値が高まる。
既存のデータ基盤を活かす
DWH、データマート、社内DBを活用。全面移行を前提にしないことで、移行に伴うコストや導入負荷を抑え、必要な整備に投資を集中できます。
短いスプリントで検証する
具体的なユースケース単位で開発・検証を反復。本当に使えるか、精度は十分か、業務価値があるかを確かめながら段階的に進めます。
データの「意味」までつなぐ
指標の定義、計算式、データ同士の関係、企業固有のルールを整備。条件が曖昧な質問は確認するなど、根拠のない推測を減らす設計にします。
特定のAIに閉じない
Copilot、ChatGPT、社内AIなど、ご利用環境に合わせて接続。AIサービスが変わっても、企業固有のデータ定義を再利用できる構成を目指します。
便利さと、統制を両立する
「誰が、どのデータを、どの定義で使うのか」を設計。アクセス権限、利用範囲、問い合わせの記録を整え、企業として一貫した利用を支えます。
データの意味が資産になる
一度整理した顧客・売上・KPIの定義は、別の質問や部門にも展開。対応するBIやAIエージェントでの再利用まで見据え、活用の土台を育てます。
業務部門にとって集計待ちを減らし、
判断とアクションに時間を使う。
判断とアクションに時間を使う。
IT・データ部門にとって問い合わせへの個別対応から、
再利用できる共通基盤へ。
再利用できる共通基盤へ。
経営にとって投資と効果を確かめながら、
AI活用の範囲を広げる。
AI活用の範囲を広げる。
06 OUR PROCESS
ご支援の進め方
まず、御社のシステムとデータ活用の現状を把握。
「AIとデータを使って、
どの業務を変えるか」を明らかにし、設計・実装・検証・運用へとつなげます。
AI・DXコンサルティングとシステム実装・運用までワンセットでご支援します
- STEP00
御社のシステムとデータ活用の現状を把握
既存のシステム・データ基盤、データの所在や連携状況、現在の集計・分析業務を確認。利用中のAI、アクセス権限、セキュリティ要件も把握し、活かせる資産と課題を整理します。
成果物例システム・データ構成の整理／データ活用状況／課題・制約の一覧 - STEP01
ユースケースの整理
現在の業務とデータ活用状況をヒアリング。時間がかかる分析・集計や、AIで実現したい意思決定を整理し、効果と実現性から着手するテーマを選びます。
成果物例ユースケース一覧／優先順位／対象データの整理 - STEP02
データ・業務ロジックの整理
必要なデータソース、テーブル・カラム、関係性、KPI、計算方法、アクセス権限を確認。足りないデータ連携や品質改善も含め、構築範囲を定めます。
成果物例セマンティックモデル／データ定義／業務ルール・権限設計 - STEP03
プロトタイプ構築
セマンティックレイヤーとAIを接続し、限定した範囲で検索・分析できるプロトタイプを構築。ご利用中のAIやネットワーク環境に合わせて設計します。
成果物例AIチャット連携／データ検索・分析機能／セマンティックレイヤー - STEP04
実データ・実業務で検証
代表的な質問と正解データを使い、取得・計算・回答の精度、権限、速度を検証。現場での使いやすさや工数削減効果も確かめ、不足する定義やルールを改善します。
成果物例検証結果／改善事項／業務効果の評価 - STEP05
運用・段階的な拡張
価値を確認できたテーマから、本番運用や他部門へ展開。定義の更新、品質確認、運用体制を整えながら、対象データ・質問・AIの範囲を広げます。
成果物例運用ルール／段階的な展開計画／追加ユースケース
※各工程の範囲や成果物は、ご相談内容に応じて決定します。業務部門・IT部門と連携し、必要な確認事項を整理しながら進めます。
07 ABOUT US
私たちがご支援します
経営・業務・テクノロジーをつなぎ、御社のAI活用を前へ。
代表者紹介
有賀 啓介
KEISUKE ARUGA
株式会社ブーツ 代表取締役／横浜市AI/DXアドバイザー
- 東京大学工学部卒
- 三井物産にて、AI/DX領域の事業開発（先進AIスタートアップ・米国IT企業との共同事業を主導）および経営企画部にてグループ全体のDX推進を担当
- アクセンチュア戦略コンサルティング部門にて、エレクトロニクス・通信・消費者サービス・金融・官公庁など業界横断で大手企業のDX支援を担当
- 医療系DXスタートアップ執行役員COOを経て、株式会社ブーツを設立
株式会社ブーツ
| 会社名 | 株式会社ブーツ（boots, Inc.） |
|---|---|
| 代表 | 有賀 啓介 |
| 事業内容 | DX・AI活用に関する経営コンサルティング、AIアプリケーション/システム開発、人材育成・研修 |
| 認証 | ISO/IEC 27001（ISMS）認証取得 |
CASE STUDIES
AI・DXのご支援事例
メディアで紹介された取り組みをご覧いただけます。
日経電子版記事を読む
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｢生産性･業務品質の倍増｣を掲げた狙いとは？
※外部サイトを新しいタブで開きます。
データ活用基盤構築の実績・事例は無料相談にて。
無料相談はこちら08 FAQ
よくある質問
検討段階の疑問も、
お気軽にご相談ください。
Q.既存のデータ基盤を変更する必要はありますか？
全面的な載せ替えを前提にしていません。現在の環境を活かし、必要に応じて参照用データマートやデータ連携などを追加する構成をご提案します。
Q.社内データが十分に整理されていなくても相談できますか？
はい。実現したいユースケースから逆算し、どのデータや定義から整えるべきかを整理します。最初から全社データを整備する必要はありません。
Q.利用中のCopilotやChatGPTを使えますか？
現在のAIサービス、契約プラン、接続機能、セキュリティ要件を確認し、利用可否と適切な構成をご提案します。
Q.小規模なPoCから始めることはできますか？
はい。具体的なユースケースを一つ選び、対象データや利用者を限定して構築・検証し、効果を確認してから拡張する進め方を推奨しています。
Q.セキュリティやアクセス権限にも対応できますか？
既存の権限とセキュリティ要件を確認し、利用できるデータの範囲、認証・認可、問い合わせ記録などを設計します。既存権限が自動的に引き継がれる前提にはせず、構成ごとに確認します。
Q.費用や導入期間はどのくらいですか？
対象ユースケース、データの状態、接続・セキュリティ要件によって異なります。対象範囲を絞ったPoCは最短1か月で実施可能です。初回相談で状況を伺い、必要な期間とお見積もりをご提案します。
Q.AIが間違った数字を答えることはありませんか？
誤回答を抑えるための仕組みを、設計段階から組み込みます。
AIに自由にSQLを書かせるのではなく、事前に定義したKPI・業務ルールに基づいてデータを取得する構成とし、回答には集計に使用したSQLや計算前提を「根拠」として表示します。
また、定義されていない質問には推測で答えず「回答できない」と返す設計とし、想定質問での検証を重ねながら精度を高めていきます。
※すべての回答の正確性を保証するものではありません。
SERVICE GUIDE
まずは、社内検討に使える資料から。
サービスの特徴、システム構成イメージ、進め方、想定ユースケースをまとめた資料を、社内での検討や関係者への共有にご活用ください。
フォームよりお申し込みください。
ご入力のメールアドレスへ、担当者より資料をお送りします。
資料については原則1営業日以内にお送りします。
LET’S TALK
AI × 社内データ活用、
まずはお話ししませんか。
無料相談受付中。
まだ構想が固まっていなくても大丈夫です。
現在の環境と課題を伺い、実現できることと最初の一歩を一緒に整理します。
- 自社で使えるユースケースを知りたい
- 既存のデータ基盤を活かせるか確認したい
- AIの回答精度やガバナンスに課題がある
- まずは小さなPoCから始めたい
データベースの製品名や構成が分からなくてもご相談いただけます。
接続情報・パスワード・機密データの入力は不要です。
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