AIデータ分析
競争力のあるデータ基盤を、あなたの会社に。
競争力の源泉をどう作るか。まず散在するデータを集めて整え、蓄え続ける「活動DB層」を作ります。その上で、現場改善・不良品検知などの分析が競争力を生み出します。分析で終わらせず、課題発見からシステム開発・運用保守までひとつながりで支援します。
ARCHITECTURE
競争基盤構築の構想について
すべてのプロダクト・サービスは、この共通の競争力OSのどこかを担うプロダクトファミリーです。AIデータ分析 が担うのは、図のハイライト部分（活動DB層）です。
IPLoTの支援領域
上の競争基盤モデルに対して、各プロダクト・サービスが担う領域です。
| 層 | 担当するプロダクト・サービス |
|---|---|
| UI構造層（ノウハウを見る窓） | Brain Pro／シフトリー（予実管理）／AI業務システム開発 |
| 知識層（AIに教える中身） | アイプロマニュアル／AIストラテジスト研修／ナレッジループ導入支援 |
| 活動DB層（データを蓄える） | AIデータ分析／ヨミトル君／カキコム君／卸売業向け基幹システム |
| エージェント層（AIが動く） | IPROくん／メンタくん／AI業務システム開発 |
| 構造全体の設計・適用 | ITコンサルティング（全体の設計）／HRobo（人事・人材へ4層を適用）／ナレッジループ導入支援（導入全体） |
AIデータ分析 の担当範囲：活動DB層
CHALLENGE
データがあっても動けない理由
設備ログ・検査記録・受発注・在庫。データは溜まっているのに、それを使った打ち手が出てこない——。IPLoT のデータ分析サービスは、データを蓄える基盤づくりから始め、ゴールから伴走するオーダーメイド分析と現場が自走できるツールで、その数字を成果につなげます。
データが活きない4つの壁
- データが基幹・SaaS・Excel・紙に散在し、分析できる形で蓄えられていない
- 分析できる人材がいない——データサイエンティストの採用は高コストで採用難
- BI ツールで「見える化」はしたが、肝心の打ち手につながらない
- 分析が属人化し、誰も再現できない・引き継げない
─ DATA ANALYSIS
その先の“打ち手”まで。
OVERVIEW
サービス全体像——活動DB層を作り、その分析で競争力を生む
共通アーキテクチャ（上の図）に沿った2つの活動で構成します。データを蓄える「活動DB層」を作る活動と、蓄えた記録から競争力を生み出す分析です。進め方は、ゴール設定から伴走する伴走型と、AIが自動で回すツールから選べます。
データを蓄える——活動DB層を作る
基幹・SaaS・Excel・紙・センサーに散在するデータを集めて整え、全社が同じ数字を見られる「活動DB層」として蓄え続ける基盤を作ります。
競争力を生み出す——蓄えたデータの分析
蓄えた記録を根拠に、現場改善・不良品検知・故障予測などの分析で打ち手を出し、会社の競争力につなげます。
進め方の選び方（自走 or 伴走）
データが散在している
蓄え方（基盤づくり）ごと任せたい → 伴走型
何を見るか決まっていない
論点整理から始めたい → 伴走型
現場で自走したい
定型の分析をAIで自動で回したい → ツール
共通の成果物
図表＋推奨アクション付きレポート
FOUNDATION ・ 01 データを蓄える
活動DB層を作る——データをどう蓄えるか
分析が進まない一番の原因は、手法ではなくデータが各所に散らばっていることにあります。基幹・SaaS・Excel・紙・各部署に点在する数字を集め、整え、全社が同じ数字を見られる状態に変える。この分析の前段を、オーダーメイドで丸ごと引き受けます。
分析できる基盤をつくる6ステップ
散らばったデータを集める
基幹・SaaS・Excel・紙・各部署の数字を一か所に集約。手作業の転記をやめる
名寄せ・統合する
別々の台帳の同じ取引先・品番を突き合わせ、一つに束ねる
クレンジングする
欠損・表記ゆれ・重複を直し、数えられる・分析できる状態に整える
統一フォーマットを決める
列の意味と型をそろえ、全社で同じ物差し（スキーマ）に統一する
整い続ける仕組みにする
収集〜整形を自動化し、毎回手作業で直さなくて済むパイプラインに
全社で同じデータを見られる状態に
全社が同じ正しい数字を見て、分析できる土台が完成する
METHOD ・ 02 競争力を生み出す分析（伴走型）
ゴール設定から成果までの進め方
全社で同じ、整ったデータを土台に、ここからはコンサルがオーダーメイドで伴走します。ツールに乗らない、何を見ればいいか分からない。そんな案件を、ゴール設定から成果まで併走します。
結果が出る分析の6ステップ
ゴールを定義
下したい意思決定・KGI を言語化（「何が分かれば動けるか」）
イシューツリーで分解
論点を MECE に分解し、解くべき問いを構造化する
筋の良い仮説を立てる
インパクト×検証容易性で、検証する仮説に優先順位をつける
データで検証する
整えた基盤の上で、可視化・統計検定・モデルで仮説を確かめる
知見をまとめる
分かったこと・有意性・推奨アクションをレポート化する
ビジネス成果へ
打ち手の実行・効果測定・改善まで伴走する
TOOL ・ AI自動データ分析
AIが分析からレポート作成まで自動で回す
「ビジネスの目的は？」という問いに答えるだけで、AIが分析スクリプトの生成・実行・レポート化まで自動で進めます。専門家でなくても、再現可能な分析が現場で回ります。業界を問わず使えます。
目的を選ぶ
設備改善／故障（不良）予測／金額・工数予測
アプローチを決める
要因重視（なぜ起きるかを解明）か、精度重視（予測精度を最大化）か
目的変数を確認
例：故障発生・不良率。残りの列を説明変数として扱います
分析スクリプトを自動生成
再現可能な Python を、命名規約に沿って自動生成
実行して可視化
散布図・ヒストグラム・統計検定／混同行列・ROC・特徴量重要度
AI がレポート化
知見・有意性・推奨アクションまで Markdown で出力
2つのモードと成果物
要因重視
可視化・統計検定で真因を解釈（t 検定・Mann-Whitney・ANOVA＋効果量）
精度重視
RandomForest 等で予測精度を最大化。特徴量重要度で要因も把握
成果物
再現可能な .py＋図表＋推奨アクション付きレポート
現場運用
スクリプトを編集して再実行。自社データで継続的に改善
事例：不良品検知・故障予測による現場改善
CASE 01 ・ 化学メーカー様
要因重視——不良の真因を特定する
不良率が下がらず、真因が特定できない。温度・圧力・振動などで不良発生を可視化・統計検定し、「振動が閾値を超えると不良が急増する」ことを突き止め、工程パラメータを是正しました。
CASE 02 ・ 部品メーカー様
精度重視——壊れる前に予防保全
設備の突発停止を減らしたい。RandomForest で故障を予測し、特徴量重要度から「使用年数×稼働時間」が主因と判明。予兆段階での予防保全に切り替えました。
WHY IPLoT
データ整備から一貫対応
こんなときに、伴走型
- データが各所に散在し、整える工数が出せない／レポートのたびに集計し直している
- 何を分析すれば意思決定できるかが、まだ言葉になっていない
- 「どれが正しい数字か」の言い争いを、もう終わらせたい
- 一度きりで終わらせず、整い続ける仕組みごと残してほしい
進め方
棚卸し・ゴール合意
どこに何があるかを把握し、下したい意思決定と KGI をすり合わせる
基盤づくり
収集・名寄せ・クレンジング・統一フォーマット化・パイプライン確立
分析・検証
整った基盤の上で仮説検証・可視化・モデリング
レポート・打ち手
知見と推奨アクションを提示する
定着・改善
運用に乗せ、整い続ける仕組みとして継続改善する
IPLoT が選ばれる理由
基盤づくりごと引き受ける
散らばったデータの収集・整理・統合・パイプライン確立を丸ごと代行
コンサル×AI 実装
論点設計から分析・実装・運用まで一気通貫で伴走
体系化した方法論
研修事業で磨いたイシューツリー・仮説検証で「問い」から設計
成果まで伴走
「見える化」で終わらせず、整った基盤の上で打ち手と効果まで
IPLoT METHOD
課題発見から運用保守まで、ひとつながりで。
他社が「開発」や「運用保守」だけを切り出して請けるのに対し、IPLoT は ①課題発見・コンサルティング ②生成 AI を活かした開発 ③稼働後の運用保守 を一体で提供します。下の図は、各サービスがこの 3 本柱のどこを担うかを示したものです。
3 つで 1 つ。課題発見 → 開発 → 運用保守
課題発見・コンサルティング
「何を作るか」の前に「本当の課題は何か」。社内教育 36 講座を体系化した標準手法で、現場の課題を構造化します。
開発
生成 AI を最大限に活用し、要件定義から実装までを高速・低コストで形にします。
全工程を IPLoT だけで受注する必要はありません。お客様や既存のベンダー様と担当範囲・記録の共有方法を合意し、情報をつなぎます。
一般的な開発会社との違い
| 観点 | 一般的な開発会社 | IPLoT |
|---|---|---|
| 入り口 | 言われたものを作る（要件ありき） | 課題発見・コンサルティングから入る |
| コンサルティング | 担当者の経験頼み・属人的 | 標準手法（社内教育 36 講座）＋ Brain Pro で再現性 |
| 開発 | 工数の積み上げで高コスト | 生成 AI を活用して開発コストを圧縮 |
| 運用保守 | 壊れたら直す受け身対応 | メンタくんが能動的に監視・改善提案 |
| 提供形態 | 工程ごとに分断され、つなぎ目で抜け漏れ | 課題発見〜運用保守をひとつのチームで一体提供 |
※「一般的な開発会社」は、工程を分業した場合に一般に起こりうる事象を指すもので、特定の企業を指すものではありません。
FAQ
よくある質問
設備ログ・検査記録・受発注・在庫・生産実績など、日々の業務で自然に貯まっているデータがあれば始められます。CSV や基幹システムからの抽出で構いません。分析用に整えられている必要はなく、欠損や表記ゆれを含んだ生データのままで大丈夫です。散らばっている場合は、収集・整理（データ基盤づくり）から引き受けます。
データの蓄え方から整えたい・何を見るべきかから決めたいなら伴走型、定型の分析をAIで自動で回したいならツールが目安です。「何から分析すべきか」の段階からのご相談で構いません。
可能です。レポートの提示までで区切っていただいて構いません。そのうえで改善の打ち手が見えた場合は、要件定義・システム開発・運用保守まで同じチームで引き継げます。
データの量と範囲によります。ツールは月額でご利用いただけ、伴走型は初回分析で数週間程度が目安です。範囲を絞ったスポット分析にも対応しています。詳細はお問い合わせください。
問題ありません。ツールは問いに答えるだけで分析からレポート化まで進みます。伴走型では分析はこちらで行い、結果は「何が起きているか」「次に何をすべきか」を業務の言葉で報告します。スクリプトごとお渡しするため、社内で再現・継続することもできます。
