Service
データサイエンス
「データはある。でも活用できていない」——多くの企業が直面するこの状況は、技術力の問題ではなく設計の問題です。分析ツールを導入しても元データが散在していれば意味がなく、モデルを構築しても業務フローに組み込まれなければ使われません。
よくある失敗は、「分析専門会社に依頼したが社内で実装できなかった」「精度の高いモデルを作ったが現場に定着しなかった」というパターンです。ロジットコンサルティングでは、データ基盤・分析設計・モデル開発・運用監視を分断せず一気通貫で担います。データサイエンティストとして数多くの分析・モデル構築を実務で重ねてきた実績が、技術と現場をつなぐ架け橋になります。
「精度の高いモデル」より「実際に使われ続ける仕組み」を——データ活用の成否は分析の精度ではなく、業務への実装設計で決まります。
Service Menu
3つのサービスメニュー
データ基盤・パイプライン構築
ExcelやSaaSに散らばったデータを整理・統合し、分析・AIが活用できる状態に整備します。データウェアハウスの設計・ETLパイプラインの構築・BIツールとの接続まで、「データを活かせる土台」をゼロから作ります。分析や機械学習の前提となる上流工程であり、多くの場合ここが整っていないことが活用の最大の障壁になっています。
- データウェアハウス設計（BigQuery / Snowflake / Redshift）
- ETL/ELTパイプライン構築（dbt / Airflow）
- BIツール接続・ダッシュボード基盤整備
- データ品質管理・マスターデータ整備
データ分析・可視化
経営判断に直結するKPIの設計から、ダッシュボード構築・アドホック分析・統計的仮説検証まで担います。「数字はあるが何を見ればいいか分からない」という状態から、「毎日見たくなるダッシュボード」と「問いに答えられる分析体制」を整えます。財務・会計データの分析に豊富な実務経験を持ち、財務指標・管理会計の文脈での分析設計が強みです。
- KPI設計・経営ダッシュボード構築
- 財務・売上・コスト分析
- A/Bテスト・統計的検定
- アドホック分析・仮説検証支援
機械学習モデル構築
予測・分類・クラスタリングなど、業務課題に応じた機械学習モデルを設計・構築・本番デプロイします。「PoCはできたが本番で動かない」という失敗パターンを避けるため、モデル開発の段階から本番環境・運用体制を意識した設計を行います。特徴量エンジニアリング・モデル評価・再学習の仕組みまで含め、実際に使い続けられるシステムとして構築します。
- 売上予測・需要予測・顧客離反予測
- 分類・スコアリングモデル
- 特徴量エンジニアリング・モデル評価
- MLOps・本番デプロイ・再学習設計
こんな課題に
データ活用でよくある課題
データが散在していて経営判断に使えない
SFA・会計ソフト・Excelが別々に存在し、集計のたびに手作業でデータを突き合わせている——この状態では分析に時間がかかりすぎて、意思決定のスピードに追いつきません。データ基盤を整備することで、最新データが常に一元化された状態を作ります。
分析担当者がいない・内製化が難しい
専任のデータアナリストを採用できない規模の企業でも、適切なツール選定と基盤設計があれば非エンジニアがデータを活用できる環境を作れます。内製化を目指す場合の伴走支援も行います。
PoC止まりでモデルが本番稼働していない
機械学習モデルを試作したが、精度評価・運用設計・デプロイが未整備で放置されているケースは非常に多くあります。PoC段階から本番を見越した設計を組み込み、実際に業務で動き続けるシステムとして仕上げます。
コンプライアンス上のデータ管理が不安
個人情報・機密情報を含むデータの分析・学習利用には、プライバシーポリシー・データ処理委託契約・利用目的の適正管理が必要です。法的要件を踏まえて、コンプライアンスを満たす設計を分析基盤に組み込みます。
Why LOGIT
ロジットコンサルティングのデータサイエンスが選ばれる理由
データ分析・機械学習の豊富な実績
統計的仮説検証・予測モデリング・クラスタリングなど、データサイエンスの幅広い手法を実務で数多く手がけてきた実績があります。「とりあえずモデルを作る」ではなく、業務課題に対してどの手法が適切かを見極める判断力が、成果につながる分析の前提です。
基盤構築からデプロイまで一気通貫
分析の提言だけで終わらず、データ基盤の整備・モデル開発・本番デプロイまで同一の担当者が担います。「分析会社と開発会社の間で仕様が食い違う」という典型的な問題が生じません。小さく始めて段階的に拡張するアプローチが得意です。
財務・法務の知見をデータ設計に活かす
財務・会計の実務で培った数字の文脈への理解と、個人情報保護法等の法的要件への対応を、データ設計に組み込みます。データ活用の技術的な側面だけでなく、業務上の意味と法的な要件を同時に考慮できる体制が強みです。
なお、特定のクラウドベンダーやツールに依存せず、クライアントの既存環境・スタッフのスキルセット・予算規模に合わせた構成を選定します。オープンソースを最大限活用し、ランニングコストを抑えた設計を基本とします。
データ活用について、まずはお気軽にご相談ください。
相談する