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データ× AI（データ活用最適化）

SaaSやExcelに散在するデータをSnowflakeやBigQueryへ自動集約。AI活用の基盤となる「綺麗なデータ（データマート）」を整備し、手作業での集計をなくして経営判断を加速させます。

  • Airbyte
  • Amazon (Seller Central/Ads)
  • Cloud Functions
  • Datahub
  • dbt
  • GitHub Actions
  • Google BigQuery
  • Google Spreadsheet
  • Hightouch
  • IAM
  • kintone
  • Looker Studio
  • Microsoft 365 (Excel)
  • Notion
  • Python
  • Salesforce
  • Shopify
  • Snowflake
  • SQL
  • Tableau
  • Trocco
  • Yahoo!広告・ショッピング
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PREVIEW

データ×AI（データ活用最適化）

データ統合基盤の構築 | Aurant Technologies
Data Integration Platform

Building the
Data Foundation.

SaaS時代のサイロを解消する。散在するデータを一つの統合基盤に集約。
Snowflake・BigQuery等を活用してETLパイプラインを設計し、
各システムからデータを吸い上げ、AI活用の「燃料」となる統合データレイヤーを構築します。

Google BigQuery Snowflake Amazon (Seller/Ads) Yahoo! kintone Salesforce Google Spreadsheet Microsoft 365
The Bottleneck

データは「ある」のに、
ビジネスに使えない。

便利なSaaSを導入すればするほど、データは分散し、全体像が見えなくなります。
手作業での集計が限界を迎えていませんか？

データのサイロ化

AmazonやYahoo!の売上、Google広告のレポート、kintoneの案件管理。ツールごとにデータが閉じ込められ、顧客IDもバラバラで名寄せができない。

Excel・スプレッドシートの限界

毎月各部署からCSVを集め、Excel職人が手作業で加工・結合。属人化が激しく、担当者が休むと数字が出ない上、ファイルが重すぎて開けない。

AI活用への準備不足

「AIで予測したい」と思っても、学習に必要な過去データが整理されておらず、泥臭いデータクレンジングから始めなければならない。

Our Solution

モダンデータスタックによる
自動化パイプライン

SaaS Excel Amazon ETL DWH Snowflake/BQ BI/Dash AI Model
STEP 01

あらゆるデータを
「Snowflake / BigQuery」へ集約

Amazon・Yahoo!のEC売上、Google広告、kintone、そして社内に散らばるスプレッドシートやExcelまで。これらを自動抽出し、SnowflakeやGoogle BigQueryへ統合します。サーバーレスでスケーラブルなデータウェアハウスを構築します。

  • API制限を回避する差分更新の実装
  • Google Workspace / Office 365 連携
STEP 02

AI活用のための
データマート整備 (dbt)

ただデータを集めるだけでは使えません。ELTツールの「dbt」を活用し、生データを分析しやすい形（データマート）へ自動変換。AIモデルが学習しやすい「綺麗なデータ」を継続的に生成する仕組みを作ります。

  • データの品質チェック（テスト）の自動化
  • データリネージ（系統）の可視化
Raw Data Clean Data AI / BI

アーキテクチャ・納品物

貴社の規模と予算に合わせ、最適なデータスタックを選定します。

01. データウェアハウス構築

  • DWH設計・構築 Snowflake / BigQuery
  • データカタログ整備 Notion / Datahub
  • アクセス権限管理設計 IAM

02. ETLパイプライン開発

  • データ転送設定 Trocco / Airbyte / Cloud Functions
  • データ変換ロジック dbt / SQL
  • ジョブ管理・監視 GitHub Actions

03. データ活用アプリケーション

  • BIダッシュボード Looker Studio / Tableau
  • Slack通知Bot Python
  • リバースETL（SaaSへの書き戻し） Hightouch
Case Study

導入事例

小売・EC / 売上規模 30億円

Amazon・Yahoo!・自社ECの
在庫・売上データをリアルタイム統合

Amazonセラーセントラル、Yahoo!ショッピング、ShopifyのAPIから売上・在庫データをSnowflakeへ自動同期。モールごとの利益率をSKU単位で可視化し、発注精度の向上と欠品リスクの低減を実現。

在庫分析工数
0時間自動化
利益率改善
8%向上
建設・不動産 / kintone × Excel

kintoneとExcel管理表を統合し
予実管理を脱属人化

kintoneの案件アプリと、経理部がMicrosoft 365(Excel)で管理していた実行予算表をBigQuery上で統合。表記ゆれをdbtで正規化し、全社の工事進捗と原価状況を横断的に把握できるダッシュボードを構築。

集計待ち時間
即時（元・月末のみ）
データ信頼性
100%単一情報源化
SaaS / マーケティング

Google/Yahoo広告・SFA統合による
LTV分析基盤

Google広告・Yahoo!広告のコストデータと、Salesforceの契約データを統合。スプレッドシートで管理していた目標予算と比較し、チャネル別のROAS（広告費用対効果）やLTVを日次でモニタリングできる基盤を整備。

CPA改善
20%コスト減
意思決定速度
週次定例で即断

よくあるご質問

ExcelやGoogleスプレッドシートのデータも連携できますか？
はい、可能です。Google WorkspaceやMicrosoft 365と連携し、特定フォルダ内のファイルを自動でDWHへ取り込むパイプラインを構築します。手動アップロードの手間をなくし、最新のマスターデータを自動反映させることができます。
SnowflakeとBigQuery、どちらを選ぶべきですか？
既存のクラウド環境（AWSならSnowflake、GCPならBigQueryが親和性が高い）や、データの共有要件（Data Sharing）によって選定します。どちらもサーバーレスで高性能なため、貴社の要件に合わせて最適なコストパフォーマンスが出る方をご提案します。
kintoneのようなローコードツールとの連携は可能ですか？
得意分野です。kintoneはAPI制限（1日1万回など）が厳しいため、差分更新やWebhookを活用した効率的な連携パイプラインを構築し、API制限に抵触しない安定稼働を実現します。
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よくあるご質問

A

標準的なケースでは、ヒアリングから本番稼働まで約2〜3ヶ月程度です。プロジェクトの規模や複雑さによって変動しますが、段階的な導入も可能です。

A

はい、可能です。Salesforce、kintone、freee、各種クラウドサービスなど、APIを持つシステムであれば連携できます。まずはお気軽にご相談ください。

A

Google Cloud Platform / AWS / Azure上に構築し、エンタープライズレベルのセキュリティを確保。必要に応じてオンプレミス構築やプライベートクラウド対応も可能です。

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