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AI・データプラットフォーム

業務システム・基幹システム開発/データ基盤構築/BI・データ可視化/
AI業務自動化・API連携
業務とデータをつなぎ、AIで読み解き、次の意思決定を支える基盤へ。

まずは相談する

分散した業務データを、
現場と経営が使える意思決定基盤へ

AI活用の成否は、モデルを選ぶ前に、社内のデータがどこにあり、どの業務で生まれ、誰が何の判断に使うのかを整理できているかに大きく左右されます。基幹システム、SaaS、表計算、各所のファイルに情報が分かれたままでは、業務を横断した分析や仮説提示につながりません。

ARTORYは、既存システムと日々のオペレーションを調査し、データの入力・連携・参照方法を再設計します。そのうえで、現場が使い続けられるUI/UX、経営判断につながるBIダッシュボード、AIによる分析や仮説提示までを、業務システムやデータ基盤として実装します。

このような課題を解決できます

  • AIを自社システムに組み込み、事業データを分析させたい
  • AIを起点に、既存の業務システムやデータ基盤を再設計したい
  • 必要な指標を自在に絞り込み、数字が変化した原因まで深掘りしたい
  • 入力ルールやデータ収集のオペレーションを設計してほしい
  • システム導入後も、データ活用と業務改善を継続して支援してほしい

データの流れから、
AIが働くシステムまでを設計

  • 既存システムと業務の調査

    基幹システム、SaaS、表計算、各所のファイルと、日々の業務フローを調査。データがどこで生まれ、誰が入力・更新し、どの判断に使われているかを整理します。

  • 業務とデータフローの再設計

    誰が、いつ、何を入力・更新するかを整理。二重入力や入力漏れを減らしながら、受注、顧客、売上などのデータが日々の業務の中で蓄積され、分析やAI活用へつながる流れを設計します。

  • 業務システム・データ基盤の設計

    調査した課題と目的を、情報構造、機能要件、画面設計、モックアップへ展開。必要に応じて構想や企画書の作成から入り、業務システムやデータ基盤として実装します。

  • UI/UX・BIダッシュボード設計

    利用者が迷わず入力・検索でき、数字を見ながら条件を変えて深掘りできる画面を設計。現場の操作と、経営や事業責任者の意思決定を、同じデータ基盤の上でつなぎます。

  • AI連携・業務自動化

    分析、仮説提示、文章化、問い合わせ対応など、AIを使う工程と人が判断する工程を整理。処理に応じてAIモデルと参照データを選び、日常的に使う業務システムへ組み込みます。

  • 利用状況に基づく継続開発

    利用量、蓄積データ、セッションリプレイ、ユーザーテストから、使われていない機能や次に必要な改善を特定。UI/UX、分析軸、データ連携、AI機能を更新し、事業とともにシステムを発展させます。

AI・データ
プラットフォームを
ARTORYに相談する理由

売上や業務データを横断して分析するBIダッシュボード

思考を止めない、インタラクティブなUI/UX

数字を見て、疑問を持ち、条件を変え、さらに深掘りする。その途中に、操作方法を考えさせる違和感を残しません。バラバラに存在するデータを集約し、「今、見るべき数字」を一目で把握できるダッシュボードを構築。期間や項目を直感的に切り替えながら、AIによる診断やアクション提示まで、思考と画面が途切れずにつながるUI/UXを設計します。

AI実装から業務システムの再設計まで

業務システム、基幹システム、API連携を開発してきた経験を土台に、既存システムと日々のオペレーションを調査します。AI機能の追加だけでなく、クラウド化、データフローの再構築、システム全体のリニューアルまで、目的と既存環境に応じて設計・開発します。

使うほど、データとシステムが育つ

システムは、稼働した時点で完成ではありません。利用量が増え、データが蓄積されると、新しく見える課題や「次はこれを実現したい」という要望が生まれます。利用状況をもとに、UI/UX、分析軸、データ連携、AI機能を更新。事業の変化に合わせて、使い続けられる基盤へ発展させます。

事例紹介

ARTORY COREのBIダッシュボードとAI連携画面

散在していた業務データを、AIが判断を支える基盤へ

ARTORYのデータドリブン支援が凝縮されたプロジェクトが、自社基幹システム「ARTORY CORE」の構築と運用です。Notion、Numbers、基幹システム、各所のファイルに分かれていた情報を統合し、売上、労務、CRMなどを横断して分析できる状態を構築しました。

可視化できる情報が増えるほど、人がすべてを認知することは難しくなります。そこでAIが、市況、クライアントごとの取引履歴、自社サービスの販売傾向などを掛け合わせ、ノイズと知るべき仮説を仕分けます。文章化や推論など、処理に応じてAIモデルを使い分け、判断や意思決定につながる形で提示しています。

ARTORY COREの事例を読む
ARTORY COREが提示するAI分析と提案機会

市況・顧客・売れ筋を重ね、
次の提案機会を見つける

市況、クライアントの過去数カ月の取引履歴、自社サービスの販売傾向を横断して分析。売上の変化や休眠状態など、人が見落としやすい動きから「今、このクライアントへ何を提案できるか」という仮説を提示します。分析結果は、普段使う業務画面のサイドパネルや営業戦略の提案フィードへ表示し、そのまま次の行動を判断できます。

ARTORY COREの事例を読む
過去の債務者データを可視化した地図マッピングシステム

過去データを地図にプロットし、
次の顧客を見つける

不動産業の企業向けに、過去の債務者データを地図上にマッピングする業務システムを開発。債務者が集中するエリアを視覚的に把握し、ポスティングやDM送付といったマーケティング活動を高精度で設計できる仕組みです。送付ログと反響を一元管理する機能も搭載し、施策の効果検証から次回戦略への反映までを一気通貫で支援。従来の営業手法を、データと技術で再構築しました。

債務者分布可視化システムの事例を読む
チームの対話を促すSNS型の日報アプリ

日報から、チームの会話を生み出す

スタッフの日報管理を、SNSライクな体験で刷新する業務アプリを開発。チャット感覚で一日の業務を投稿でき、仲間の投稿にコメントやいいねで反応できるUIとして設計されています。日報を「義務的な記録」から「チームの活発なコミュニケーション」へと転換し、組織内の情報流通を加速させる設計です。

日報アプリの事例を読む
統合価値設計&プロデュース

システム要件より前に、
事業の価値から設計したい方へ

何をつくるかがまだ定まっていない場合は、事業やサービスの価値を整理し、実現したい状態から必要な仕組みと表現を設計します。ブランド、Web、システム、発信までを横断して考えたい場合は、統合価値設計&プロデュースをご覧ください。

統合価値設計&プロデュースを見る

料金参考例

  • set4_bg_1

    業務・システム・データ診断

    現在使っているシステム、SaaS、表計算、ファイルと業務フローを調査し、データの重複や分断、入力負荷、判断に必要な情報を整理するプランです。優先して再設計する範囲と、AIを適用できる工程を企画書や要件としてまとめます。

    • ヒアリング・業務フロー整理
    • データ資産の棚卸し・現状診断
    • 課題の優先順位づけ
    • データ基盤・AI活用方針の設計
    • 要件定義・初期企画書の作成

    参考料金

    500,000〜1,500,000 円

  • set4_bg_2

    業務システム・データ基盤開発

    整理した要件をもとに、業務システムとデータ基盤を設計・開発するプランです。分散したデータの統合、クラウド化、API連携、UI/UX、BIダッシュボードまで、必要な範囲を一体で実装します。

    • データ基盤設計・統合
    • 業務システム・データ基盤開発
    • BIダッシュボード実装
    • 既存システムの刷新・API連携
    • UI/UX設計・開発ディレクション

    参考料金

    1,500,000〜3,000,000 円

  • set4_bg_3

    AI・データ基盤の統合開発

    既存システムと業務の調査から、データ基盤、BI、AI機能、運用フローまでを統合するプランです。分析や仮説提示を日常業務へ組み込み、利用状況と蓄積データをもとに継続して機能を更新します。

    • 現状調査・統合構想設計
    • データ基盤構築・統合
    • 業務システム/BI開発
    • AIインテグレーション・自動化
    • 運用定着・効果検証・改善提案

    参考料金

    3,000,000〜10,000,000 円

料金のイメージです。対象となる業務、既存環境、開発範囲に応じてお見積りします。詳しくはお問い合わせください。

さらに詳しい
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AIの使い方や開発範囲がまだ決まっていない段階でもご相談いただけます。現在の業務、システム、データ、ご予算、希望時期を伺い、調査から開発までの進め方と概算費用をご案内します。

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AI・データ
プラットフォームに
関するよくある質問

  • AI導入が初めてでも相談できますか?

    はい。既存システム、業務フロー、データ環境を調査し、AIを使う工程と従来の処理で十分な工程を切り分けます。必要な範囲と優先順位を整理したうえで、実現方法と進め方をご提案します。

  • 既存システムやツールと連携することはできますか?

    APIの提供状況や既存システムの仕様を確認した上で、連携方法をご提案します。直接連携が難しい場合も、データ出力や中間システムの利用など代替方法を検討し、現在の運用に組み込みやすい形で設計します。

  • どのようなデータが必要になりますか?

    必要なデータは、実現したい機能や判断によって異なります。売上、顧客、取引履歴、業務ログなどの所在と状態を確認し、不足している場合は、日々の業務の中で無理なく蓄積できる入力ルールと収集方法から設計します。

  • AIはどこまで自動化できますか?

    自動化できる範囲は、業務内容、データの量や品質、求める精度によって異なります。分析、レポート作成、問い合わせ対応、判断材料の提示などから適用範囲を検証し、人による確認が必要な工程と組み合わせて設計します。

  • 導入後の運用や改善支援もお願いできますか?

    はい。利用状況や蓄積データを確認し、UI/UXの改善、AIが参照するデータの追加、機能開発などに対応します。運用から次の要望が生まれ、システムが事業とともに発展していく状態を目指します。

お問い合わせ

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AIの使い方や必要なシステムが決まっていない段階でも構いません。
現在の業務、データ、実現したいこと、ご予算や時期など、分かる範囲からお聞かせください。

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