AIXC - AI Experience Center

データ分析

データパイプライン構築からBIダッシュボード、予測分析まで。データを経営資産に変える実践ノウハウ。

データ分析
データ経営へのはじめの一歩
データ活用 業務改善 品質向上

データ経営へのはじめの一歩

AIを真に機能させるためのデータ環境の整備。国際標準DMBOKの11領域に準拠し、データサイロの解消から品質整備、活用、AI変革へと至る4つのステップにより、次世代のデータ活用への変革を確実に支援します。

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攻めのデータ活用、  まずは現状診断から。
データ活用 業務改善 品質向上

攻めのデータ活用、  まずは現状診断から。

効果的なデータ投資を進めるには、自社の現在地を正しく特定する必要があります。「AI Ready 診断」を通じて組織のデータ成熟度を客観的に評価し、課題をクリアに。リソースを最適に配分すべき注力領域を明確にすることで、迷いのない段階的なデータ活用への移行を支援します。

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データがバラバラで全体像が見えない
データ活用 業務改善 Fivetran

データがバラバラで全体像が見えない

システムの分断によってデータが孤立すると、全社的な意思決定のスピードが損なわれませんか。クラスメソッドは国際標準のフレームワークに則り、まずはデータを一箇所に集約する統合基盤を設計・構築。経営判断の確実な足がかりとなるデータ環境の確立を支援します。

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基盤はあるのに数字が信頼できない
データ活用 品質向上 業務改善

基盤はあるのに数字が信頼できない

ータの正確性や管理に課題が残る状態を改善します。DMBOKに準拠した品質や安全管理の仕組みを整備することで、組織全体が安心して同じ数値を使える体制を作ります。

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データは整ったのに活かせていない
データ活用 業務改善 品質向上

データは整ったのに活かせていない

BIツールを導入しても、現場が実務で活かせなければIT投資の価値は発揮されません。私たちは、DWH・BI・データモデリングの各領域からアプローチし、ただデータを集めるだけでなく、経営や現場が迷わず次のアクションを起こせるスマートな活用基盤への刷新を支援します。

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AIで意思決定プロセスを変える
データ活用 自動化 業務改善

AIで意思決定プロセスを変える

データ基盤を活かし、次なる「AIによる意思決定の高度化」へ。クラスメソッドは、DMBOKに基づく確かなガバナンスと生成AIを融合。高度な技術力を背景に、経営判断の質を高め、自走できる組織の構築を共に支えます。

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設計から実装まで一緒に走ります
データ活用 業務改善 品質向上

設計から実装まで一緒に走ります

戦略と技術が乖離しやすい大規模なデータ変革こそ、構想から実装までを繋ぐパートナーが必要です。クラスメソッドは高度な技術実装力を背景に、設計から定着まで一貫して変革を加速。経営の意思決定スピードを高める強固なデータ基盤を共に築きます。

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【AIサーベイ】第1回:国内企業536社の回答から見えたAI活用のリアル。
AI Experience Center

【AIサーベイ】第1回:国内企業536社の回答から見えたAI活用のリアル。

2026.07.09

3万人のアプリユーザー離脱を防ぐために青山商事が短期間で実現した臨時コールセンターの舞台裏
AWS Amazon Connect コスト削減

青山商事株式会社

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「AI-Starter」導入で生成AI活用を促進し社内利用率75%を達成。RAGによる業務効率化も実現
AI-Starter 生成AI技術支援 食品・飲食

キューサイ株式会社

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月間1,200件の問合せ対応をAI活用で効率化。現場の知見を注入したチャットボットでFAQ正答率86%を実現
生成AI技術支援 エネルギー・資源 問い合わせ負荷

株式会社オプテージ

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生成AI活用ワークショップで基礎知識を習得し、チャットアプリ「AI-Starter」の活用を推進
AI-Starter 生成AI技術支援 金融

三井住友トラストクラブ株式会社

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顧客の業務に特化し回答するRAGチャットボットサービスを開発。回答精度は最大99%に向上
チャットボット開発支援 生成AI技術支援 IT・インターネット

PSソリューションズ株式会社

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DAMヘルプデスクへの問合せ内容の要約を生成AIで自動作成 オペレーターの負担軽減と記録品質の平準化を実現
生成AI技術支援 ゲーム・エンタメ 問い合わせ負荷

株式会社第一興商

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RAGチャットボットで高精度の回答を実現 AWS上での生成AI開発の知見獲得により社内活用を加速
AWS 生成AI技術支援 機械・自動車

株式会社キッツ

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「京セラロボティックサービス」におけるAWSマルチアカウントプラットフォームやGoogle Cloud機械学習基盤の構築に向けた3年間の開発ストーリー
AWS Google Cloud 機械・自動車

京セラ株式会社

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