02 基盤構築 - 株式会社グラフ Gruff, Inc.

データ基盤構築ご支援

散在するデータを統合し、AI・分析に活用できる基盤を設計・構築。独立資本の中立的な立場だからこそ、特定ベンダーやプロダクトに依存しない、拡張性と持続性を兼ね備えたアーキテクチャを実現します。

データ基盤で、こんな課題はありませんか

データがサイロ化している
部門ごとにExcel、SaaS、基幹システムとデータが分散。横断的な分析や経営判断に必要なデータが一箇所に集まらない。

BIやAIを入れたが活用できない
ツールだけ導入しても、元データの品質や構造に問題があれば成果は出ない。「ダッシュボードが信用できない」状態に。

ベンダーロックインが心配
特定のクラウドや製品に依存した設計では、将来の拡張や乗り換えが困難に。中立的な視点での設計が求められている。

グラフが設計するデータ基盤の全体像

散在するデータソースを統合し、分析・AI活用まで一気通貫で支えるアーキテクチャを設計します。

ご支援スコープ

✔︎ 現状調査・データアセスメント

既存システムの構成、データの所在、品質、利用状況を棚卸し。現場ヒアリングを通じて「何が使えて、何が足りないか」を可視化します。

✔︎ アーキテクチャ設計

ベンダー中立の立場で、クラウド選定からデータレイク・DWHの構成、ETL/ELTパイプラインの設計まで。将来のAI活用を見据えた拡張性のある設計を行います。

対応環境：AWS / GCP / Azure / Snowflake / BigQuery / Redshiftなど

✔︎ データパイプライン構築

各種データソースからの取り込み、クレンジング、変換、ロードまでのパイプラインを構築。データの鮮度と品質を自動で担保する仕組みを整備します。

✔︎ 運用設計・自走支援

構築して終わりではなく、運用ルール策定・監視設定・ドキュメント整備・ハンズオン研修まで。お客様の組織が自走できる状態を目指します。

プロジェクトの進め方（例）

STEP 1｜ヒアリング・現状調査（2〜4週間）
既存システムとデータの棚卸し。業務フローの理解と課題の言語化。

STEP 2｜アーキテクチャ設計（4〜6週間）
要件定義とクラウド選定。データモデル設計とパイプライン方式の決定。

STEP 3｜構築・テスト（8〜16週間）
段階的に構築し、データ品質テストを実施。小さく始めて確実に動かす。

STEP 4｜本番移行・運用定着（4〜8週間）
本番切替とモニタリング。研修・ドキュメント整備で自走体制を構築。

グラフにデータ基盤を依頼するメリット

ベンダー中立の設計力
独立資本で特定ベンダーとの資本関係がないため、AWS・GCP・Azure・オンプレミスを公平に評価。お客様の要件に最適な構成を提案します。

戦略から運用まで一貫支援
基盤構築だけでなく、構築後のAI開発・BI整備・組織育成まで同じチームで対応。フェーズごとにベンダーが変わるコミュニケーションロスがありません。

エンタープライズ実績
金融・製造・小売・通信・運輸など主要産業トップティア企業での元請け支援実績。大規模データ・厳格なガバナンス要件にも対応します。

ご支援内容・役割分担例

お客様

既存システム・DB情報の提供
業務要件・データ活用方針の共有
ステークホルダー間の意思決定
運用体制の整備（担当者のアサイン）

グラフ

現状調査・データアセスメント
中立的なアーキテクチャ設計
データパイプライン構築
テスト・品質検証・本番移行
運用マニュアル・監視設定
ハンズオン研修・ナレッジ移管

よくある質問

Q. プロジェクト期間の目安はどのくらいですか？
規模や要件によりますが、小規模なデータ統合であれば3〜4ヶ月、全社横断のデータ基盤構築であれば6〜12ヶ月が目安です。段階的に構築し、早期に価値を実感いただける進め方をご提案します。

Q. 既存のシステムやDBをそのまま活かせますか？
はい。既存資産を最大限に活用する方針です。全面リプレイスではなく、既存システムの上にデータ統合層を構築するアプローチが多く、業務への影響を最小限に抑えます。

Q. クラウドはどこを推奨していますか？
特定のクラウドを推奨することはありません。お客様の既存環境・セキュリティ要件・コスト・チームのスキルセットを総合的に評価し、最適な選択肢をご提案します。マルチクラウドやハイブリッド構成の実績もあります。

Q. 構築後の運用もお願いできますか？
対応可能です。構築後の運用保守・改善を継続的にご支援する「AI・DX運用支援」サービスもご用意しています。最終的にはお客様の組織が自走できる状態を目指し、段階的にナレッジを移管します。

Q. データ基盤の構築とBI・AIの導入は同時にできますか？
同時並行でのご支援も可能です。基盤構築と並行して、すぐに活用できるデータマートから先行してBI整備やPoCを進めるケースも多くあります。

化学プラントにおける設備損傷のAI判定

課題

本プロジェクトでは、プラント内損傷の特定が担当者の技量や経験に依存していた状況を改善するため、AIを活用した損傷判定モデルの構築を行いました。損傷の見逃しを防ぎながら、不要な点検によるコスト増加を抑えるバランスを重視し、複数のモデルの開発と評価を実施しました。

アプローチ

損傷を見逃さないための再現率を最重要指標に据え、同時に無駄な点検を生む偽陽性を削減するバランスを追求
Google CloudのVertex AIを採用し、データ件数が極端に少ない損傷機構に対しても、層化分割や不均衡対策を導入し、安定した学習を実現
ベースモデルを構築・ベンチマークを設定後、複数アプローチによるモデル改善と、社内関係各所への調整によりデータ収集を実施

成果

モデルを通じて複数のAIモデルを構築し、プラント損傷に対して最適なモデルを選定
運用方針として、データ件数に応じてAIモデル単独とドメインの知見をもとにしたAI&ドメイン知識を融合した判定ルールを策定

期間

6ヶ月

OIO-ID基盤 — 生成AIによるID拡張ソリューション

OIO-ID基盤は、自社の顧客IDに外部オーディエンスデータを掛け合わせ、生成AI×独自アルゴリズムで顧客理解を拡張するソリューションパッケージです。Cookie・行動履歴への依存を前提とせず、顧客データだけでは把握できない趣味嗜好やトレンドを反映したパーソナライズを可能にします。

背景：なぜID基盤の「拡張」が必要なのか

多くの企業がすでにID基盤を保有しています。会員データ、購買履歴、アクセスログ——しかし、そのデータから見えるのは「何を買ったか」「どのページを見たか」という過去の行動に限られます。

一方で、マーケティングの現場で本当に必要なのは「この顧客がいまどんなトレンドに関心を持っているか」「どんなライフスタイルなのか」といった、行動ログの外にある情報です。

加えて、以下の環境変化がこの課題をより深刻にしています。

GDPR・改正個人情報保護法など、プライバシー規制の厳格化。 ユーザーデータの取得・活用に対する法的制約が年々強まっている
AppleのIDFA制限、GoogleのサードパーティCookie段階的廃止。 プラットフォーム側がトラッキング手段そのものを制限している
新規事業・新商品でのデータ不足。 行動データが蓄積されるまでパーソナライズが機能しないという構造的な問題がある

OIO-ID基盤は、こうした課題に対して「既存IDを捨てて作り直す」のではなく、「既存IDに情報を足す」アプローチで対応します。

OIO-ID基盤の概要

OIOはOffered Items Optimizationの略称です。売りたい商品や分析したいコンテンツを起点としてユーザー分析を行い、アイテムサイドから最適化する設計思想に基づいています。

OIO-ID基盤は、この設計思想をIDマーケティングに実装したソリューションパッケージです。自社の顧客IDに「趣味嗜好」「ライフスタイル」「バズ/トレンド」などの情報を付加した「拡張ID」を生成し、マーケティングとデータ活用の両方に接続します。

仕組み

1. 顧客データの統合

会員顧客データ、広告・アクセスログ、VoC・リサーチデータなど、社内に散在する顧客関連データを統合します。

2. オーディエンスデータの取得

SNS（X等）やWebサイトなど外部のオーディエンスデータを取得します。趣味嗜好、ライフスタイル、バズ/トレンドといった、自社データでは捕捉できない情報がここに含まれます。

3. 生成AI×独自アルゴリズムによる拡張

顧客データとオーディエンスデータは、形式も粒度も異なるため、そのままでは突合できません。OIO-ID基盤では、生成AIと独自アルゴリズムを組み合わせてこの二つを類推・拡張し、接続します。この処理により、自社の顧客IDに外部由来の属性情報が付加された「拡張ID」が生成されます。

4. マーケティング・データ活用への接続

拡張IDの出力先は二つあります。一つはLINE・メール・MAツール等を通じたマーケティング施策の実行。もう一つはデータ分析や商品開発へのインサイト提供です。レコメンドだけに閉じず、顧客理解の基盤として事業全体に還元できます。

従来手法との違い

従来のレコメンドの多くは、ユーザーの過去の行動（閲覧・購買履歴）を起点としています。OIO-ID基盤は、売りたい商品やコンテンツを起点としてユーザーを分析する、逆方向の設計です。

観点	従来のユーザーベース手法	OIO-ID基盤
起点	ユーザーの過去の行動	商品・コンテンツ
依存データ	Cookie・行動ログ・購買履歴	顧客データ＋外部オーディエンスデータ
拡張手法	なし（既存データの統計処理）	生成AI×独自アルゴリズムによる類推・拡張
コールドスタート	対応困難	対応可能
プライバシー	トラッキングが前提	トラッキング不要

既存のレコメンドシステムやMAツールとの併用も可能です。大量の行動データがある領域は従来手法をそのまま活かし、OIO-ID基盤はデータが足りない領域・新しい顧客層への展開を補完する形が効果的です。

特長

トラッキング不要の設計
ユーザーの個人追跡を前提としないため、GDPR・改正個人情報保護法・IDFA制限といった規制に対して設計レベルで対応しています。

コールドスタートへの対応
行動データの蓄積を必要としないため、新規事業や新商品の立ち上げ初日から稼働可能です。

ID圏外への到達
外部オーディエンスデータを活用することで、自社IDを保有していないユーザー層にもリーチできます。

出力先の汎用性
マーケティング施策（LINE・メール・MAツール等）とデータ活用（分析・商品開発）の双方に接続可能です。

導入実績

ID顧客基盤を活用した別サービスへの送客

クライアント様の基幹ID顧客基盤を活用し、別サービスへの送客を支援しました。

課題
ID顧客の趣味嗜好やトレンド、ライフスタイルを把握し、グループ内別サービスへ送客したい。ただし、顧客データとオーディエンスデータはそのままでは突合できない。

施策
OIO-ID基盤を導入し、生成AI×独自アルゴリズムで拡張IDを構築。拡張IDを活用したメールマーケティングを実施。

結果

指標	従来手法	OIO-ID基盤
CVR	基準値	約200%

従来の経験則によるレコメンドと比較して、CVRが約2倍に向上しました。顧客データだけでは見えなかった趣味嗜好やトレンドを拡張IDで捕捉したことが、精度向上の直接的な要因です。

ご支援実績

全てクライアント直取引（プライム請け）で提供しています。

想定される活用場面

既存事業から新規事業への相互送客。 グループ企業間やメディアからECへの送客など、IDが共有されていない環境での活用。

新商品の発売直後。 購買データの蓄積を待たずに、初日からパーソナライズされたレコメンドを実行。

グループ内クロスセル。 拡張IDが付与した趣味嗜好・ライフスタイル情報を活用し、購買履歴ベースとは異なる接点を創出。

顧客インサイトの深化。 マーケティング施策だけでなく、トレンド情報やライフスタイル情報をデータ分析や商品開発に活用。

プライバシー要件の厳しい業界。 金融、医療、教育など、トラッキングレスの設計が前提として求められる領域。

グラフについて

OIO-ID基盤は、産業現場でのデータサイエンス受託開発を重ねてきたグラフが設計・開発しています。

代表原田博植

[画像：原田氏プロフィール写真]

シンクタンク、外資ITベンチャー、リクルートにて、データベースの収益化に貢献。データサイエンス組織の立ち上げを成功させ、リクルート初のチーフデータサイエンティストに就任。多数の成長事業におけるデータベース改良やアルゴリズム開発施策を歴任。

日経データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー受賞
経済産業省第四次産業革命に向けた競争政策の在り方に関する研究会委員
著書：データサイエンティスト養成読本

支援体制

創業以来、国内主要産業のトップティア上場企業に対し、全てクライアント直取引で支援してきました。小売・放送・通信・製造・教育・運輸・創薬など多様な業界での受託開発実績があり、OIO-ID基盤の設計にはこれらの現場で得た実務的な知見が反映されています。

よくあるご質問

Q. 既存のレコメンドエンジンやMAツールを入れ替える必要がありますか？

いいえ。OIO-ID基盤は既存システムと併用できます。従来の仕組みが得意な領域はそのまま活かし、OIO-ID基盤はデータが足りない領域やID拡張の部分を補完します。

Q. どのようなデータが必要ですか？

最低限必要なのは会員顧客データと商品マスタです。広告・アクセスログやVoC/リサーチデータがあれば精度が向上します。サードパーティCookieや行動トラッキングデータは不要です。

Q. 自社にデータサイエンティストがいなくても導入できますか？

はい。ディスカッションから実装までグラフのデータサイエンティストが一貫して支援します。事業側の意思決定者とグラフが直接対話できる体制をお願いしています。

Q. 効果はどの段階で確認できますか？

PoC段階で見通しが立ちます。実績では、PoC中に従来手法比CVR約200%の成果が出ています。

Q. 業界の制約はありますか？

ありません。小売・放送・通信・製造・教育・金融など幅広い業界でご支援実績があります。

Q. 代理店を通す必要がありますか？

グラフは全てクライアント直取引で支援しています。

お問い合わせ

OIO-ID基盤の適用可否や想定スケジュールなど、各社に合わせた情報を準備いたします。

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