Why data
どんな取り組みも、データが整っていないと前に進めない。
業務改善も、BI も、AI も、最終的な成果はデータの状態に左右されます。私たちはその「整える仕事」を専門に引き受けていきます。
机の上は、こんなふうに散らかっています
紙
納品書 2024-03
手書き・印影かすれ
Excel
売上_最新_最終_v3.xlsx
担当しか分からないマクロ
メモ
値引きルールのメモ
本人の頭の中だけ
システム
販売管理（オンプレ）
CSV を手動エクスポート
メール
添付_顧客リスト.csv
どれが最新か不明
Excel
売上_2023Q4(コピー).xlsx
正本が分からない
システム
在庫管理（SaaS-A）
得意先名が全半角混在
Excel
得意先マスタ_山田用.xlsx
個人フォルダに保存
Excel
得意先マスタ_鈴木用.xlsx
山田版と内容が食い違う
CSV
旧基幹_dump_20221130.csv
文字コードが SJIS
システム
会計システム
取引先 ID が別体系
メモ
口頭で引き継いだ基準
記録が残っていない
メール
Slack のスクショ
数値が画像のまま
紙
FAX 注文書
OCR 未対応・束で保管
Excel
経費精算_2024.xlsx
数式が壊れている
システム
勤怠システム
氏名表記が他と不一致
紙
稟議書ファイル（紙）
キャビネットに死蔵
CSV
POS_ログ.csv
1 行目にゴミ行
フォーマットも置き場所もバラバラで、重なり合ったまま。 つながっていないから、集計も分析も AI 活用も、その手前で止まってしまいます。
How we work
Phase 0 から 5 へ。データを整える順番で。
一気にすべてを整えるのではなく、棚卸しから順に進めます。各フェーズで現場に使える成果を残しながら、データを継続的に整えられる運用へつなげていきます。
- PHASE0
データ棚卸し・診断
現場とシステムを横断して、どこにどんなデータがあり、どれだけ整っていないのかを洗い出します。すべての出発点となる、現状把握のフェーズです。
- PHASE1
帳票・Excelの構造化
紙の帳票、ローカルExcel、メール添付ファイル。構造化されていない情報を、データベースで扱える形式に変換します。
- PHASE2
表記ゆれ・名寄せ
「(株)A商事」と「A商事株式会社」を同一として扱えるよう、取引先・商品・人物などのマスタを統合し、表記の揺れを解消します。
- PHASE3
データ品質ルール設計
必須項目・データ型・値の範囲・欠損補完など、業務に合わせた品質ルールを設計し、自動チェックの仕組みに落とし込みます。
- PHASE4
データ基盤・パイプライン
整えたデータを継続的に流す ETL/ELT パイプラインとデータウェアハウスを設計し、再現性のある運用に載せます。
- PHASE5
活用への接続
整ったデータを、BI ダッシュボードや自動レポート、業務システムへ接続します。ご要望に応じて、AI 活用（予測モデル・RAG/LLM）への橋渡しも行います。
Industries
業種を問わず、現場の泥臭いデータと向き合います。
製造業を中心に、データ整備を必要とするさまざまな現場に伴走してきました。
製造業
検査記録 / 工程データ / 設備ログ
よくある整理例
- 拠点ごとにフォーマットが異なる手書き検査票を、統一スキーマに集約
- 設備ログと不良データを突合し、不良率を拠点横断で比較できる形に
ヘルスケア・医療データ
業務記録 / 報告書 / 利用者データ
よくある整理例
- 施設ごとに Excel 管理だった利用者記録を名寄せ・統合
- バラバラな様式の報告書データを構造化し、月次集計を自動生成
Capabilities
データを整える、6 つの専門領域。
棚卸し・帳票の構造化・名寄せ・欠損検知・マスタ統合・パイプライン構築まで。必要な領域だけを組み合わせて、現場の業務にそのまま活かせる形で導入します。
データ棚卸し・診断
Before ─ 整理前
社内外のデータ源を洗い出し、品質・鮮度・利用可能性を評価します。
帳票・Excelの構造化
Before ─ 整理前
紙の納品書
※手書きメモ「次回まとめて」
紙の帳票やローカル Excel を、OCR やパーサーを使って構造化データに変換します。
表記ゆれ・名寄せ
Before ─ 整理前
取引先・商品・人物のマスタを統合し、表記の揺れと重複を解消します。
欠損・異常値の検知
Before ─ 整理前
ルール・統計・機械学習を組み合わせて異常を検知し、補完ロジックまで設計します。
マスタ統合
Before ─ 整理前
複数システムにまたがるマスタを統合し、共通 ID で横断的に参照できる状態にします。
ETL/ELT パイプライン
Before ─ 整理前
整えたデータを継続的に流す、再現性のあるパイプラインを構築します。
Partner
パートナー
共にデータ整備・AI 活用に取り組んでいるパートナー企業です。
株式会社ユビタス様