DB基盤構築代行サービス
AIのための、
データ基盤。
Web上に分散する非構造・不統一なデータを、AIによって収集・理解・統合し、 継続的に更新される高品質なデータ基盤として構築します。 単なるデータ取得ではなく、AI時代のデータインフラを設計します。
開発事例
SennpAI — AI駆動型 日本留学マッチングプラットフォーム
日本全国2,100校以上の大学・語学学校と108,200名以上の教授データを集約・構造化し、AIが学生の背景と教授の研究分野を自動マッチング。最適な進学先と指導教官の組み合わせを提案するデータ基盤を構築しました。
データを集めるだけでは、資産にならない。
収集、構造化、統合、継続更新、そして活用接続まで。
AIや分析に使える状態まで整備して初めて、データは資産になります。
収集
Web上や社内外に分散するデータソースから、目的に適したデータを取得する。
構造化
非構造テキストや表記ゆれをAIが理解し、機械処理可能な形式へ変換する。
統合
異なるソース・フォーマットを横断して統合し、再利用しやすいデータモデルへ整える。
継続更新
一度の取得で終わらず、継続的に更新・品質管理される基盤として維持する。
活用接続
分析、AI開発、業務システムなど、実際の活用先へそのまま接続できる状態にする。
なぜAI活用にはデータ基盤が必要か
AIモデルだけでは価値は出ません。
Black AIは「データを集める」のではなく、
「継続的に活用可能な資産へ変換する」という立場で設計します。
一般的な状態
Black AIが構築する状態
データが分散している
一元化されたデータ基盤
非構造・表記ゆれのまま
AIで構造化・正規化済み
単発の手動収集
継続的な自動更新
生データのまま蓄積
活用可能な資産として整備
属人的な整形作業
スケーラブルな運用設計
データが分散している
一元化されたデータ基盤
非構造・表記ゆれのまま
AIで構造化・正規化済み
単発の手動収集
継続的な自動更新
生データのまま蓄積
活用可能な資産として整備
属人的な整形作業
スケーラブルな運用設計
Black AIのアプローチ
収集だけでなく、目的の定義から活用先への接続まで。
データ基盤構築を一貫して設計します。
目的起点のデータ定義
何のためにデータを整備するのか、事業目的から逆算して必要なデータ要件を定義します。
AI による意味理解と正規化
単なるテキスト抽出ではなく、AIがデータの意味を理解しながら構造化・正規化を行います。
ソース横断の統合設計
異なるデータソースを横断して統合し、分析やAI開発に使いやすいデータモデルを設計します。
継続運用を前提とした設計
更新頻度・信頼性・品質管理を考慮し、一度作って終わりにならない運用設計を行います。
活用先まで見据えた整備
構築した基盤を分析ツール、AI開発環境、業務システムへ接続可能な状態まで整えます。
構築プロセス
目的定義から活用接続まで。データの流れに沿って段階的に基盤を構築します。
何のためのデータかを明確にする
どこから、何が取れるかを見極める
継続取得できる収集フローを構築する
AIが意味を理解し、使える形に整える
横断して使えるデータ基盤を構築する
鮮度と信頼性を維持し続ける
分析やAI開発へ、そのままつなぐ
要件整理・目的定義
何のためのデータかを明確にする
データソース調査
どこから、何が取れるかを見極める
収集設計・取得
継続取得できる収集フローを構築する
構造化・正規化
AIが意味を理解し、使える形に整える
統合・DB設計
横断して使えるデータ基盤を構築する
更新運用・品質管理
鮮度と信頼性を維持し続ける
活用接続
分析やAI開発へ、そのままつなぐ
各フェーズの詳細
要件整理・目的定義
何のためのデータかを明確にする
分析、検索、推薦、営業支援、AI学習など、活用目的に応じて必要なデータの粒度・範囲・更新頻度を定義します。目的が曖昧なまま収集を始めると、使えないデータが蓄積されるリスクを防ぎます。
データソース調査
どこから、何が取れるかを見極める
Web上や社内外の各種ソースを調査し、取得可能性、更新性、粒度、信頼性を見極めます。取れるデータと必要なデータのギャップを事前に把握し、実現性のある設計につなげます。
収集設計・取得
継続取得できる収集フローを構築する
スクレイピング、API連携、ファイル取り込みなど、データソースに適した手段を設計します。単発取得ではなく、継続的に取得・更新できるフローとして構築します。
構造化・正規化
AIが意味を理解し、使える形に整える
非構造テキスト、表記ゆれ、フォーマット差異をAIで理解しながら整理し、分析や機械処理に適した構造へ変換します。手作業では対応しきれない量と複雑性にも対応します。
統合・DB設計
横断して使えるデータ基盤を構築する
複数ソースから取得・構造化したデータを統合し、再利用しやすいデータモデルとDB設計を行います。検索、分析、AI学習など、複数の活用先を想定した設計にします。
更新運用・品質管理
鮮度と信頼性を維持し続ける
更新頻度の管理、欠損・重複・異常値の検知と補正、データ品質のモニタリングを行い、継続的に信頼できるデータ基盤として維持します。
活用接続
分析やAI開発へ、そのままつなぐ
構築した基盤を、BI・分析ツール、検索システム、RAG、AIエージェント、業務システムなどの活用先へ接続できる状態に整備します。基盤を作って終わりにせず、価値を生む先までつなぎます。
このサービスで得られること
データの収集から活用接続まで一貫して設計することで、以下の価値を提供します。
分散データを一元化できる
Web上や社内外に散らばるデータを、一つの基盤に集約・統合します。
非構造データをAIで扱える形にできる
テキスト・PDF・Webページなど、機械処理しにくいデータをAIが構造化します。
継続的に更新される基盤になる
単発のデータ取得ではなく、継続的に鮮度と品質が維持される基盤を構築します。
分析やAI開発にそのまま接続できる
整備されたデータは、分析・AI学習・RAG・業務システムへ直接接続可能です。
属人的な情報収集から脱却できる
手作業の収集・整形を自動化し、スケーラブルで再現性のある運用に移行します。
対応データ・ユースケース
業種を問わず、さまざまなデータソースと活用目的に対応します。
上記は一例です。御社の事業目的やデータ環境に応じて、最適な構成をご提案します。