Cubastionは、ディーラー管理から社内ポータル、セキュア基盤まで、業務を止めずに確実に稼働するエンタープライズアプリケーションを設計・実装・運用します。
ERP、販売管理、会計、現場のExcel——。企業には、かつてないほど多くのデータが蓄積されています。しかし、それぞれのシステムが個別に作られ、つながっていないために、データは分断されたまま眠っています。レポートは手作業で集計され、数字は部門ごとに食い違い、経営は不完全な情報のまま判断を迫られる。「データはあるのに、使えない」——これは、多くの日本企業が直面している現実です。
日本企業のIT投資の約80%は、既存システムの維持運用に費やされています（IPA DX白書）。新しい業務システムへの変革は「数年計画」「業務停止リスク」「予算超過」が常態化し、稼働前にプロジェクトが頓挫するケースも珍しくありません。
経済産業省は「DXレポート」において、複雑化・老朽化・ブラックボックス化した既存システムが残存した場合、2025年以降、最大で年間約12兆円（現在の約3倍）の経済損失が生じる可能性を指摘しています。いわゆる「2025年の崖」です。その本質は、レガシーシステムにデータが閉じ込められ、活用できないことにあります。データを使える状態にすることは、もはやITの課題ではなく、経営の課題です。
（出典：経済産業省「DXレポート ～ITシステム『2025年の崖』克服とDXの本格的な展開～」2018年）
受発注・在庫・会計・顧客などのデータがシステムごとに分断され、つながっていません。全体像を見ようとすると、人手でデータを集めて突き合わせる必要があります。
形式・粒度・マスタが統一されておらず、同じ「売上」でも部門によって数字が異なります。前処理に多くの時間がかかり、分析の信頼性も揺らぎます。
データはあっても、見たい形で可視化されていなければ、現場や経営の判断は変わりません。Excelの手作業レポートでは、鮮度もスピードも追いつきません。
生成AI・需要予測・異常検知といったAI活用は、整備されたデータがあって初めて成立します。基盤が整っていなければ、AIは期待した成果を出せません。
Cubastionは、データを「集める・整える・使える」状態にし、AIにつなげるまでを一貫して支援します。
API・DB・ファイル、そしてAS/400などのレガシーを含む多様なデータソースを統合し、パイプライン（ETL）とデータウェアハウス／データレイクを構築します。クラウド（Azure／AWS）にも対応します。
Power BI・Tableauなどを用い、KPIや業務状況をリアルタイムに可視化します。部門で食い違わない「単一の真実（Single Source of Truth）」を実現します。
現状把握（記述）から将来予測、最適化（処方）まで。需要予測・異常検知・機械学習を、整備されたデータの上で実装します。生成AIの活用は、「AI・生成AIサービス」と連携して実現します。
レガシーやCRMからの大規模データ移行、データクレンジングを、短期間かつ安全に実施します。
マスタ整備・品質ルール・アクセス権限・監査を整え、信頼でき、守られたデータ基盤を維持します。
派手なAIの前に、まず使えるデータ基盤を整えます。土台が、すべての成果を左右します。
特定の業務・レポートから着手し、効果を確認しながら段階的に対象を広げます。
Power BI・Tableau・Databricks・Informatica・各種クラウドなど、お客様の環境と目的に合った技術を選びます。
将来の生成AI・予測・分析を見据え、再加工が不要な基盤を設計します。整備されたデータ基盤は、生成AIの精度も支えます。
Cubastionは、データ統合・データ基盤構築・BI・移行を一貫して手がけるデータエンジニアリングの実践知を有し、その知見を体系的に公開しています。三菱ふそうトラック・バス様の統合顧客データベース（ICDB）では、8,500万件を超える顧客データを統合して情報基盤を合理化し、ストレージコストを50%削減しました。こうした大規模なデータ統合・基盤構築を、本番環境で支えています。2006年の創業以来、400件以上のプロジェクトをすべて納期内に完遂しています。横浜拠点の日本語対応専任チームが、データの現状把握から基盤構築・運用・AI活用まで一貫して担当します。
いきなり全社のデータ基盤を作る必要はありません。Cubastionでは、現在のデータの分断状況・品質・活用度を可視化し、優先順位と進め方を整理するデータアセスメントを実施しています。まずは、いま見えていない・使えていないデータからお聞かせください。
