データマネジメントコンサルティング
貴社のデータをAI-Ready（LV3）へ。
散在するExcel・非構造化データを、AIが理解・活用できる形に変換します。
なぜ今、AI-Readyが問われているのか
8割
DX人材が「不足」
IPAの調査によれば、DXを推進する人材が不足していると回答した企業は8割超（2025年）
多数
AI導入後に「精度が出ない」
高額なAIツールを導入しても、入力データが生データのままでは精度が出ず、プロジェクトが停滞するケースが続出
根本
原因は「データの質」
ツールや人材の問題ではなく、AIが読めるデータになっていないことが真因。これが「AI-Ready化」の必要性
AIは道具、データが血液。血液が汚れていれば、どんな道具も機能しない。
— 半田 裕明（代表取締役）JDMC登壇より
こんなお悩み、ありませんか？
ExcelやPDFが各部門に散在していて、AIに学習させるデータが整っていない
テーブル定義書がなく、データの意味を把握している人間が限られている
ChatGPTやBIツールを導入したが、クエリ精度が悪くて使い物にならない
DXプロジェクトにアサインされた人材が、自社のビジネス・データ構造を把握できず停滞している
部門間でデータの定義や呼称がバラバラで、横断分析ができない
「AI-Ready化しましょう」と言われたが、何から手をつければいいか分からない
それは、データが「AI-Ready」になっていないことが原因です。
ただし、AI-Ready化は一筋縄ではいきません。現場には必ず「3つの壁」が立ちはだかります。
AI-Ready化を阻む「3つの壁」
実際にやろうとすると、多くの組織がこの壁に直面します
組織の壁
- ▶推進体制・責任者が決まらない
- ▶部門間の利害調整が進まない
- ▶データオーナーシップが曖昧
→ LV0フェーズのアドバイザリーで対応
データ構造化の壁
- ▶Excel・PDF・紙が混在し構造がバラバラ
- ▶テーブル定義書が存在しない・属人化
- ▶AIが読み込めない形式のまま放置
AIに理解させる壁
- ▶DB化はしたがリレーションの意味が未定義
- ▶TextToSQLのクエリ精度が低い
- ▶RAGに食わせても的外れな回答が返る
AI-Readyデータ化フレームワーク
3つの壁を順番に突破することで、データはAIが本当に活用できる状態へ変わります
現状把握・構想
あるべき姿を描く
データ活用プロジェクトの最初にして最大の難所は「始め方」です。現状のデータ環境を診断し、AI-Readyになった姿（あるべき姿）を言語化。経営層・IT部門・現場部門のステークホルダーを説得して回る合意形成プロセスを伴走します。
▶ 現状診断
AI-Readyレベル（LV0〜3）を診断し、優先課題を特定
▶ あるべき姿の設計
業務文脈に即したデータ利活用のロードマップを策定
▶ 合意形成の伴走
経営・IT・現場に向けた説得資料の作成と説明を支援
※ 1週間の無料AI-Readyアセスメントはこのフェーズのエントリーポイントです
第1の壁：組織の壁
推進体制が決まらない・部門間の利害調整・データオーナーシップの曖昧さ
生データ
有識者が読めばわかる
Excel・PDF・紙・ログファイルが各部門に散在。担当者個人の知識に頼ることでかろうじて読めているが、AIは理解できない。
第2の壁：データ構造化の壁
フォーマット不統一・テーブル定義不在のため、AIが読み込める形式に変換できない
解決策：アノテーション設計・フラット化・テーブル定義書の整備
第2の壁：データ構造化の壁
フォーマット不統一・テーブル定義不在・AIが読めない形式のまま
構造化データ
DB化・メタデータ付加済
データベースに格納され、SQLで集計できる状態。しかしテーブル間の関係性や業務上の意味が定義されておらず、AIが文脈を理解できない。
第3の壁：AIに理解させる壁
テーブル間のリレーション・業務上の意味が未定義のため、TextToSQLやRAGの精度が出ない
解決策：DBML定義書・概念モデリング・データ辞書標準化
第3の壁：AIに理解させる壁
リレーション・意味が未定義でTextToSQL/RAGの精度が出ない
AI最適化
AIが理解・活用できる
高品質・意味付け済みのデータ。カタログ整備・辞書標準化・スチュワードシップ体制により、AIがビジネス文脈を正確に理解してクエリ・分析できる状態。
✓ TextToSQL精度向上
テーブル定義とリレーションが明確でAIが正確なSQL生成
✓ GraphRAG対応
グラフDB+意味定義によりAIが文脈を理解した回答
✓ データ陳腐化を防止
スチュワードシップ体制でビジネス変化に追従
✓ AI導入を加速
LLM/BIツールが即座に活用できるデータ品質を確保
LV0〜LV3のすべてのフェーズに伴走します
LV0：アドバイザリーでのあるべき姿設計・合意形成から、 第2の壁（データ構造化）・第3の壁（AIに理解させる）の突破まで、一貫して支援します
なぜ私たちは「速く」「確実に」できるのか
15年+の実践知
製造業大手・大手SI・広告テック企業での実装経験。机上の論ではなく、現場で血肉となったデータマネジメントの知見をそのままプロジェクトに投入します。
JDMC登壇・最大関心実績
日本最大規模のデータマネジメント団体JDMCにて「AI-Readyデータ化の障壁とグラフDBが導く構造的突破口」を登壇。92名応募・最大関心セッションを獲得した唯一のフレームワーク。
Mode-ai（AIR-DML）でスピード化
自社開発のビジネスアーキテクチャエンジン「Mode-ai」によるDBML自動生成で、概念モデリング〜メタデータ定義のフェーズを大幅短縮。他社より高速にLV3へ到達できます。
業種別 AI-Readyアプローチ
貴社の業種を選択して、具体的な手順を確認してください
製造業設備稼働ログ・点検報告書・設計図面
事例を見る
医療・ヘルスケア電子カルテ・画像診断データ・論文
事例を見る
小売・EC顧客問い合わせログ・商品レビュー
事例を見る
運輸・物流配送経路データ・交通状況データ
事例を見る
メディア・エンタメSNS投稿・動画・音声データ
事例を見る
金融・保険顧客面談記録・取引テキスト・ニュース
事例を見る
IT・テック技術ドキュメント・サーバーログ・設計書
事例を見る業種が見当たらない場合は お気軽にご相談ください
1週間 AI-Readyアセスメント
「どこから手をつければいい？」その疑問に1週間で答えます。
現状のデータ環境をヒアリングし、AI-Readyレベル診断＋優先課題＋アクションプランを提供。
- 現状のAI-Readyレベル（LV1〜LV3）を診断
- 優先課題トップ3と推奨アクションプランを提示
- ヒアリング1〜2回＋診断レポート提出（1社1回限り）
費用：無料（初回限定）
支援プロセス
4つのフェーズで、AI-Readyデータ基盤を構築します
ビジネス・コンテキストの解明とモデリング
事業がどう動いているかを「動画（プロセス）」として構造化
事業概念モデリング
顧客・商品・契約等のエンティティと関連性を概念モデル図として可視化（Mode-ai活用）
ステークホルダー・オーバーレイ
「誰がどのデータを生み、誰が恩恵を受けるか」のステークホルダーマップでボトルネックを特定
優先順位付けとロードマップ
ROIと実現性からどのデータから着手すべきか、短期・中長期の実行計画を策定
既存資産を活かしたアーキテクチャ拡張
「スクラップ＆ビルド」ではなく、既存資産を尊重した現実的な設計
ハイブリッド/レガシー共生設計
オンプレミスや既存システムを前提に、データレイク・API層を最適にアドオン拡張
データガバナンス体制設計
誰がデータスチュワードを担い、どうメタデータ管理を回すか。体制と役割を設計
構築と運用の分理
立ち上げ期の構築チームから運用組織へのナレッジ移管計画を立案
マルチレイヤーの流通路（パイプライン）実装
実データだけでなく、意味を定義するメタデータも同時に流通させる
実データ＆メタデータの同時同期
DBMLを用いた「意味の定義」をAIと人間双方に流通させる仕組みを構築
高信頼なデータオーケストレーション
セキュリティ・バッチウィンドウ等の個社制約をクリアした堅牢なデータ流通路を実装
TextToSQL・GraphRAG対応
AIが正確にクエリできるよう、コンテキストを保持した状態でのデータ提供を実現
自律的運用へのトランスフォーメーション
仕組みを動かし、組織に根付かせる
データスチュワードシップの定着支援
現場担当者が自律的にデータを管理・改善できるプロセスを伴走支援
フィードバックループの構築
AIの結果やビジネス変化をモデルに再反映する継続的改善サイクルを確立
AI-Readyデータ化 1パッケージ
LV1の生データをLV3のAI最適化データへ。準備期間を含め約4ヶ月・合計約1.6人月のコンパクトな体制で伴走します。
アドバイザリー
0.1人月
PM / PMO
0.7人月
データアーキテクト
0.2人月
データエンジニア
0.6人月
- ✓データ利活用ロードマップ
- ✓データガバナンス方針書
- ✓データ推進体制図
- ✓実行計画書（WBS）
- ✓合意形成ドキュメント
- ✓進捗報告書
- ✓概念・論理データモデル定義書（AIR-DML）
- ✓マスタデータ管理設計書
- ✓アーキテクチャ設計書
- ✓ETL/ELTジョブ定義書
- ✓データパイプライン運用マニュアル
- ✓BIダッシュボード
※ 工数・体制はプロジェクト規模・業種により調整します。詳細はお問い合わせください。
データミネーションパートナーズの強み
「上流の概念」と「下流の実装」の双方向性
概念モデル図があるからこそ、DBMLによるメタデータ流通が意味を持ちます。 ビジネスの動きと技術実装を往復しながら、LV1→LV3への確実な変換を実現します。
JDMC登壇実績・製造業/広告/SIでの実践知
日本最大規模のデータマネジメント団体JDMCで92名応募最大関心を獲得した「AI-Readyデータ化フレームワーク」を武器に、 製造業大手・大手SI・広告テック企業での実践経験を活かしたコンサルティングを提供します。
なぜ今、AI-Readyデータ化が必要なのか
多くの企業でDXプロジェクトにアサインされた人材が、自社ビジネス構造・データ構造を理解できず、プロジェクトが停滞しています。 生成AI・TextToSQL・GraphRAGといった技術は急速に進化していますが、入力データがLV1の生データのままでは、精度が出ません。
当社は「実行フェーズにおける知見の空白」を埋めるスペシャリストです。 体制面（誰が・どのチームが）と技術面（何のツールで・どの手順で）を具体的に示し、 停滞したプロジェクトに確かな推進力を取り戻します。
まずは1週間の無料アセスメントから
「どこから手をつけていいかわからない」を解消します。
現状のデータ環境をヒアリングし、AI-Readyレベルを診断・報告します。