AIが成果を出さないのは、
データの準備ができていないから。
Excel・基幹システム・紙帳票・現場のカメラやセンサー。
散らばったデータを、生成AI・AIエージェント・機械学習が
すぐに使える状態に整えます。
「AIを入れたが精度が出ない」
「PoCで止まる」の正体。
同じ顧客・商品が部署ごとに別のファイルで管理され、どれが正しいのか分からない。
基幹システムの数字と、現場の紙帳票・日報・カメラのデータがつながっていない。
表記ゆれ・欠損・重複・PDFのままの文書。そのままではAIが正しく読めない。
AIに社内データを渡したいが、誰がどの情報を参照してよいかのルールがない。
散らばったデータを、
AIが使える1つの基盤へ。
- 01収集・蓄積Excel・基幹システム・紙帳票・現場のエッジAIデータを、自動で1か所に集める仕組みをつくります
- 02クレンジング・構造化表記ゆれ・欠損・重複を整え、項目の定義をそろえて、分析とAIに使える形にします
- 03ベクトル化（RAG）マニュアル・規程・過去の資料をAIが検索できる形にし、社内の根拠に基づいて答えられるようにします
- 04権限・ガバナンス誰がどのデータを見てよいか、AIに何を渡してよいかを設計し、記録が残る運用にします
データを集め、整え、
AIで価値に変える。
※画像はイメージです
「データがある」と「AIが使える」は違う。
いまの状態BEFORE
- どこに何のデータがあるか、担当者にしか分からない
- 部署ごとに定義が違い、同じ数字が合わない
- 集計のたびに手作業でExcelをつなぎ合わせる
- 社内文書がPDFや紙のままで、AIが参照できない
- AIに渡してよい情報の線引きがない
- PoCのデータは用意できても、本番で更新が続かない
AI-Readyな状態AFTER
- データの所在と意味が一覧になっている（データカタログ）
- 項目の定義と表記がそろっている
- 新しいデータが自動で取り込まれ、最新に保たれる
- 文書がAIで検索・参照できる形になっている
- 見てよい範囲とAIに渡す範囲が決まっている
- データの品質を継続して監視・改善できる
棚卸しから運用まで、ワンストップで。
いきなり大きな基盤はつくりません。効果の出やすい業務から始め、段階的に広げます。
現場のAIと、事務のAIを、
ひとつのデータ基盤で。
エッジAI／フィジカルAIプロダクト（aiba・B-RIO・tsumiki）から得られる現場データと、HaiToによるバックオフィスのAIエージェント活用を、ひとつのデータ基盤でつなぎます。
データが整えば、AIは仕事の道具になる。
マニュアル・規程・過去の提案書をRAGで参照し、出典つきで回答。問い合わせ対応や新人教育の負担を減らします。
整ったマスタと権限設計があるから、AIエージェントが正しいデータを安全に扱えます（HaiToと連携）。
カメラ・センサーの記録と業務データを組み合わせ、需要予測や異常の早期発見に使えるデータを継続して蓄積します。
定義を統一したデータから、手作業の集計なしで最新の数字を見られるようにします。
※活用例は一例です。対象業務とデータの状態を伺い、効果の出やすいところから設計します。
AIを「つくる側」だから、
AIが使えるデータが分かる。
エッジAI・生成AI・AIエージェントを自社で開発。AIが実際に使うことを前提に、データの形と粒度を決めます。
採用・営業・基幹業務などの自社システムを自ら開発・運用し、データの統合とAI活用を進めてきたノウハウを提供します。
カメラ・センサーなど現場のデータと、基幹システム・Excelなど事務のデータの両方を扱えます。
約110名のエンジニアが、設計・構築・運用保守まで一貫して担当。基盤を「つくって終わり」にしません。
集める。整える。つなぐ。AIを育て続けられる土台を。
