NTPの製品ラインアップ

「現場と話が噛み合わない」「データのサイロ化が進んでいる」といった、 DXの初期段階で陥りがちな課題を紐解きます。 デジタル化や自動化を阻んでいる「属人化」や「勘と経験への依存」の 実態を、専門コンサルタントが最前線で整理します。 部門ごとに分断されて全体最適を妨げているデータのサイロ化をチェックし、 情報構造を可視化します。 さらに、類似した製造現場等のBPR(業務プロセス改善)や基盤構築の 他社成功事例も個別にご紹介可能です。 ※貴社の情報構造を整理し、AI導入の成功率を跳ね上げるファーストステップ資料はこちら。

• ビジネスインテリジェンス・データ分析

不動産業界において、優良な物件の自動抽出と、有望な物件候補を WEB上にスピーディーに表示させる仕組みを構築した開発事例です。 クラウド基盤にGoogle Cloud Platform(GCP)を採用し、Vertex AIと BigQueryを組み合わせたスケーラブルなAIデータ基盤を実装しました。 これにより、従来は担当者の知見に依存していた仕入れプロセスの標準化に 成功しています。 結果として、物件の抽出に掛かっていた膨大な工数の80％を削減するという 圧倒的な成果を創出しました。 ※実装・開発フェーズにおける、具体的なシステム構成や成功の秘訣は紹介資料で公開中。

• ビジネスインテリジェンス・データ分析

通信業界の大手企業様に対し、将来的なAI利活用を見据えた包括的なIT戦略の グランドデザイン策定を支援した事例です。 生成AIを現場に導入・活用する上での潜在的な課題を特定し、中長期的な ロードマップを作成しました。 具体的なアプローチとしてAIワークショップを実施し、現場の課題ヒアリングや ガバナンス環境の整備を推進しました。 さらに、専門組織であるCoEの立ち上げ検討や、社内のAI人材を育てるための 教育活動(土壌形成)までを伴走しています。 ※構想・戦略フェーズから深く伴走する、NTPのコンサルティング実績資料をダウンロード。

• ビジネスインテリジェンス・データ分析

「膨大な社内データを蓄積しているものの、実際の業務やAI活用に 全く活かせていない」という企業の課題をクリアにします。 基幹システム(ERP/CRM)やIoTセンサー、画像・音声などの非構造化データを スムーズに統合する環境を構築します。 NTPは、先端の「Data Lakehouse」を提供するDatabricks、およびFivetranの 公式コンサルティング＆SIパートナーです。 予測ダッシュボード(BI)の導入からマーケティングAI支援まで、 リアルタイムにデータを処理できる強固な基盤を作ります。 ※Databricks/Fivetran公式パートナーが提案する、モダンデータ基盤の構成図は資料で確認。

• ビジネスインテリジェンス・データ分析

製造や流通、管理の現場における予測業務やメンテナンスは、熟練者の 経験に頼り切っていませんか？機械学習がその課題を解決します。 機械学習アルゴリズムを駆使し、過去のデータから高度な需要予測を 導き出します。 また、IoTセンサーデータを活用することで、設備の故障予兆を事前に 検知し、トラブルを未然に防ぐ体制を構築します。 これまで現場のベテランに依存していたプロセスをデータ型へと変換し、 業務効率を最大化します。 ※製造・管理現場のDXを加速させる、予測分析AIサービスの詳細はダウンロード資料へ。

• ビジネスインテリジェンス・データ分析

世の中の高すぎる期待や、実証実験(PoC)の繰り返しで停滞していませんか？ 現場のオペレーションに深く組み込まれ、本当に役立つAIを開発します。 ChatGPTやClaudeなどの先端生成AIを、貴社の具体的な業務ワークフローに 合わせて最適化・統合します。 さらに、社内文書や商談音声、マニュアルといった独自の非構造化データを 活用した「カスタムLLM」の構築も可能です。 圧倒的な競争優位性を、貴社専用の大規模言語モデルによって確立します。 ※汎用業務からコア業務まで一気通貫で支援するAI開発ラインアップの詳細は、資料にて公開中です。

• ビジネスインテリジェンス・データ分析

AIを一時的な流行で終わらせず、企業の核として機能させるには、 それを受け入れる組織体制の刷新が必要不可欠です。 NTPでは、AIの利活用を社内で強力に推進するための専門組織(CoE)の 立ち上げを設計・支援します。 これに伴い、既存の業務プロセスをAI前提へと再構築し、安全な運用の ためのガバナンスルールを整備します。 また、社内人材が自立してAIを扱えるよう、実戦的な人材育成プログラムの 策定までをカバーします。 ※企業の未来を担う「CoE組織」の設計思想について、詳しくは紹介資料をご覧ください。

• ビジネスインテリジェンス・データ分析

AI活用の第一歩は、自社の現状を正しく把握することから始まります。 業務、データ、組織の3つの軸から課題を可視化し、進むべき道筋を クリアにします。 AI導入を進める上でボトルネックとなる、業務の属人化やデータの分断、 権限の不確実性を徹底的に洗い出します。 現状をスコアリングしてFit ＆ Gap分析を行うことで、投資すべき優先順位を 明確化します。 さらに、短期・中期のKPIを設定したロードマップを策定し、最適なデータ 統合方針までをトータルで設計します。 ※アセスメントの評価基準やロードマップ策定の具体例が詰まった詳細資料を今すぐダウンロード。

• ビジネスインテリジェンス・データ分析

多くの企業がAI導入を進める中で、形だけのツール導入に終わってしまう ケースが少なくありません。 株式会社NTPは、現場の最前線から未来を設計するアプローチで、 真に機能する基盤づくりを支援します。 変化の激しい現代ビジネスにおいて、AIを使いこなせる組織へと 脱皮することは急務です。 私たちは単なるシステムの構築にとどまらず、ビジネスの構想段階から エンジニアリングによる実装までを一気通貫で伴走します。 現場の実態に即したアプローチにより、ビジネス価値の創出を実現します。 ※組織を劇的に変えるNTPの「AI-Ready」化プロセスの全貌は、 　無料のサービス紹介資料でご確認いただけます。

• ビジネスインテリジェンス・データ分析

本資料では、ファクトベースの終焉と「現場実装型」へのシフトについて 解説しております。 現場実装型エンジニアリング(FDE)やAI-Readyへのロードマップ、 導入事例などについて詳しく掲載。 参考になる一冊ですので、ぜひご一読ください。 【掲載内容】 ■エグゼクティブ・サマリー：AI時代の競争優位性 ■課題：なぜDX/AI導入はPoCで止まってしまうのか ■解決策：現場実装型(FDE)とパランティアモデル ■AI-Readyを構成する3つの要素 ■NTPのソリューション ■導入事例：ヤマハ発動機における具体的な成果 ■結論：実装で差をつける時代 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

• ソフトウェア（ミドル・ドライバ・セキュリティ等）

本資料は、製造業のためのAI-Readyなデータ基盤構築ガイドです。 AI活用のメリットとデメリット、データ連携の成否を分ける「整備」と 「設計」、データ人材不足の深刻化と「脱・属人性」へのシフトなどについて 詳しく解説。 データ基盤開発の迅速化に向けた手法やデータ活用の真の価値を引き出す メタデータ管理についてご紹介しております。 【掲載内容】 ■生成AI活用動向とデータ活用の課題 ■なぜデータ活用が思うように進まないのか ■生成AI時代のデータ基盤に求められる要件 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

• ソフトウェア（ミドル・ドライバ・セキュリティ等）

本資料では、利益率を直結改善する予知保全について解説しております。 保全戦略のリスク・コストや多くの製造現場にとって最大の障壁、 統合的な解決法などについて詳しく掲載。 また、30分の無料アセスメントのご案内についても掲載しておりますので、 ぜひご一読ください。 【掲載内容(一部)】 ■なぜ予知保全が「利益率」を直接改善するのか ■フェーズ別：予知保全プロジェクトを阻む3つの落とし穴 ■実装を阻む「3大ハードル」と専門知識の壁 ■3大ハードルをDatabricksで解決 ■ベテランの「勘」をデジタルで資産化 ■現場を知るプロが「FDE(伴走)」する意義 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

• 文書・データ管理

製造現場において、突発的なライン停止は数千万円規模の損失を招く 致命的なリスクです。 従来の事後保全では故障を防げず、予防保全では過剰な部品交換による コスト増が課題でした。 予知保全は、これらを両立させ稼働率を維持しながらコストを最小化する、 利益率最大化のための戦略的投資です。 経営指標に直結する保全の在り方を詳しく解説します。 利益率を劇的に変える保全戦略の全貌は、こちらの資料でご確認いただけます。

• その他情報システム

予知保全の導入には、フェーズごとに異なる「壁」が存在し、 多くの企業がその途中で停滞しています。 未着手段階での「ROIの不透明さ」、試作段階での「データ品質の低さ」、 そして本番運用時の「膨大な運用コスト」が主な阻害要因です。 これらすべての失敗の根底には、AI活用を前提とした「AI-Readyなデータ基盤」 の不在という構造的課題があります。 各フェーズの対策を明確にすることが成功への近道です。 失敗しないためのプロジェクト推進ロードマップを、ぜひ資料でご覧ください。

• その他情報システム

予知保全の実装には、ITと現場の両面にわたる極めて広範な専門性が 必要とされます。 安定したデータ収集を行う「ネットワーク構築」、サイロ化を防ぐ 「安全なデータ管理」、そして高度なアルゴリズムによる「AIモデル構築」 の3つが大きな壁となります。 これらを自社で個別に最適化しようとすれば、システムは複雑化し、 コストと時間は際限なく膨れ上がります。効率的な実装プロセスの構築が 不可欠です。 実装コストを最小化するための技術的アプローチについて、 資料で詳しく紹介しています。

• その他情報システム

IoTデバイスから得られる膨大かつ多様な生データを、いかに効率よく 価値に変えるかが勝負の分かれ目です。 Databricksのデータレイクハウスは、安価な蓄積(レイク)と、AI学習に 耐えうる高品質な一元管理(ウェアハウス)を統合的に実現します。 インフラ構築の複雑性を排除することで、企業は本来の目的である 「予知・分析」にリソースを集中させることが可能です。 最短ルートでのAI実装を実現する基盤の重要性を解説します。 データ基盤の理想的な構成図については、ダウンロード資料にて 掲載しております。

• その他情報システム

多くの製造現場が直面する技術継承の課題を、AIを活用した デジタル資産化によって解決します。 単なるセンサー値(振動や温度)の解析だけでは、真の異常予知は困難です。 熟練者が「なぜその時、その操作をしたか」という現場のイベントログを 紐付けることで、長年培われた「異変に気づく勘」をAIモデルに組み込みます。 これにより、属人的な技術を組織全体の永続的な資産へと昇華させることが 可能になります。 匠の技をAIに落とし込む具体的な手法を、資料で詳しく解説しています。

• その他情報システム

予知保全の成功には、技術力だけでなく、現場の「文脈」を理解する 泥臭い実行力が必要です。 株式会社NTPは、クボタ等の現場を知るドメイン専門家と、IBM出身の ITプロフェッショナルで構成されています。 綺麗な戦略を描くだけのコンサルティングではなく、現場の最前線に 入り込んで実装までを担う「FDEスタイル」が特長です。 自社にノウハウがない状態からでも、確実にプロジェクトを遂行まで 導きます。 現場主導の伴走型エンジニアリングの詳細は、こちらの資料から ご確認いただけます。

• その他情報システム

従来のコンサルティングにおける「分厚い報告書」への投資を、 現場で稼働するシステム構築へと振り向けます。 多くのプロジェクトでは、過剰な要件定義や報告書作成に予算が消えてしまい、 肝心の実装が疎かになりがちです。 NTPは、現場出身のプロが直接手を動かすことで付加価値の低い中間コストを 徹底的に排除します。 同じ予算でも、実際に現場で利益を生む「動くシステム」への集中投資を 可能にし、投資対効果を最大化します。 従来型手法とのコスト構造比較については、資料で詳しく解説しています。

• その他情報システム

予知保全への第一歩を踏み出すための、現状分析と現実的なロードマップを 提示します。 我々は30分の無料アセスメントを通じ、現状のデータ・インフラ診断から 「突発停止をいくら削減できるか」といった具体的な効果を試算します。 既存の資産を活かしつつ、ベテランの知見をどう資産化するかという 現実的なステップを明文化します。 これは、経営層からプロジェクトの承認を得るための強力な武器となります。 導入に向けた具体的なステップと診断メニューを、資料で詳しくご紹介しています。

• その他情報システム

国内企業のAI活用は「特別な施策」から「標準的なインフラ」へと 急速に移行しています。 2023年度の調査では、約半数の企業がすでにAIを導入または検討中であり、 ビジネスの前提条件となりつつあります。 しかし、検討から実証実験(PoC)へ進む企業が増える一方で、実務での 成果創出が共通の課題となっています。 真のインパクトを生むには、PoCを迅速に突破するための「AI-Ready」な 環境整備が最短距離となります。 新しい国内DX動向とAI活用のロードマップを、ぜひ資料でご確認ください。

• その他情報システム

現場主体のDXは、業務ユーザーの声を迅速に反映し、自発的な改善文化を 醸成できる点が最大の利点です。 現場が主導することで、トライアルがしやすく仮説検証のサイクルが 素早く回るようになります。 また、業務変更があっても担当者が納得感を持って進められるため、 実行力が高いのも特長です。 このように「自ら問題解決に取り組む」企業文化の醸成こそが、 デジタル変革の原動力となります。 現場の活力を最大化するDX推進のヒントを資料にまとめています。

• その他情報システム

全社的なルールがないまま現場がDXを推進すると、システムの乱立や データの分断(サイロ化)を招きます。 データの分断は基幹システム間での連携を困難にし、セキュリティ対策の 不備や管理コストの増大を引き起こす要因となります。 継続的な成果を創出するには、現場の自由度を保ちつつ、データの統合性を 担保する仕組みが不可欠です。 これを解消する解が、データの「AI-Ready」化を支える共通基盤の整備です。 無秩序なシステム化を避け、全社最適化を実現する基盤設計を資料で学べます。

• その他情報システム

データ連携の失敗は、主に「提供データの未整備」と「連携ルールの未策定」 という2点に集約されます。 単にデータを蓄積するだけでは不十分であり、各システム間で活用できる 形式に最適化する「整形プロセス」が必須です。 現状のデータ保持状況を精緻に把握し、活用目的に合致した連携設計を 推進することが成功の近道です。 標準化されていないデータの山を、いかにして価値ある資産に変えるかを 解説します。 円滑なデータ連携を阻む壁の壊し方を、資料で具体的に提示しています。

• その他情報システム

2023年度の調査で、データ利活用における「人材確保」が他項目を 圧倒する突出した課題として浮上しました。 2022年度の45.5％から、2023年度には57.5％へと不足感が大幅に増加しており、 多くの企業で致命的なボトルネックとなっています。 この現状に対し、高度な専門スキルを要する基盤構築を「人材に依存せず」 推進する戦略が求められています。 外部ツールやAIを活用し、省力化された基盤をいかに構築するかを提示します。 専門家不在でもデータ活用を止めないための「脱・属人性」戦略を資料で公開。

• その他情報システム

データの品質が悪いために現場での利用が進まないという課題に対し、 明確な改善プロセスが必要です。 まず利用目的に基づき基準を「定義」し、現状を「測定」して改善度合いを 決定します。 その後、内容に従って「改善」を行い、実運用データへと「適用」する PDCAサイクルを回します。 このプロセスを継続することで、初めてビジネスで実利を得られる 信頼性の高いデータが手に入ります。 データの信頼性を劇的に高める改善プロセスの詳細は資料をご覧ください。

• その他情報システム

業務の多様化に伴いデータ構造が複雑化しており、手作業による管理は すでに限界を迎えています。 手動での保守・運用は人的ミスを招くだけでなく、持続的な活用を困難にする 大きな障壁となります。 人的ミスと管理負荷を排除するためには、外部ツールによる運用の自動化と 省力化が不可欠です。 バッチ処理やレポート用データの更新を自動化し、安定した運用基盤へと 移行するメリットを解説します。 運用コストを削減し、安定稼働を実現する自動化の仕組みを資料で提案しています。

• その他情報システム

データユーザーは「好きなツールで気軽に分析したい」と考え、 管理者は「統制と安定運用」を重視します。 このニーズのギャップ(乖離)は、データの死蔵や活用停滞を招く 共通の課題です。 コンプライアンスを遵守しつつ、非エンジニアでも気軽に利用できる 分析環境を構築することが重要です。 組織全体でデータ活用を促進するために、データの棚卸しと管理体制の 再構築による「活用停滞」の打破を提案します。 組織の壁を取り払い、データ活用を加速させるガバナンスのあり方を資料で解説。

• その他情報システム

市場やニーズの変化が激しい現代、データ基盤構築にもアジャイル手法の 導入が求められています。 初期段階で全てを決めず、短いサイクルで実装と改善を繰り返すことで、 優先度の高い機能から順次提供できます。 フィードバックを即座に反映させるこの手法は、開発スピードを最大化し、 ビジネス価値への直結を可能にします。 柔軟かつスピーディーに進化し続ける基盤構築のプロセスを詳しく ご紹介します。 変化に強いデータ基盤を構築するためのアジャイル開発術を資料で学べます。

• その他情報システム

正確かつ効率的なデータ分析を可能にするには、データ間の関係性を設計する 「データモデリング」が必須です。 業務上の情報を整理し、構造を定義することで、データの重複や不整合を 未然に排除できます。 これが可視化されることで、基盤設計の明確な指針となり、高度なデータ活用の 土台となります。 ビジネスの成果に直結する、高品質なデータの作り方について解説します。 整合性の取れたデータ基盤を構築するための設計図を、ぜひ資料でご確認ください。

• その他情報システム

小規模から柔軟に対応可能なETLツールの活用は、高度なデータ基盤構築の 第一歩です。 専門スキルを要さず、少人数での迅速な導入・運用を可能にし、 手作業による属人化を排除します。 データの抽出・加工・格納プロセスを自動化することで、人的ミスの防止と 運用負荷の軽減を両立できます。 一貫性を保った状態でDWH等へ格納し、分析基盤としての信頼性を向上させる メリットを論じます。 効率的なデータ収集と加工を実現するETL活用のメリットを資料に凝縮。

• その他情報システム

ビジネス価値の創出を左右するのは、データの意味や背景を定義する 「メタデータ」の整備です。 メタデータが適切に管理されることで、データの信頼性と解釈の正しさが 担保され、組織全体の意思決定がスムーズになります。 従来の静的な管理を超え、分析プロセスで情報を動的に更新する 「アクティブ・メタデータ・マネジメント」が重要です。 AI-Readyな組織への最短距離となる、メタデータ管理の3つの分類を解説します。 AIやBIが実務で真に機能するための「メタデータ」の整え方を資料で公開。

• その他情報システム

メタデータは用途に応じて「ビジネス」「テクニカル」「オペレーショナル」 の3つに分類されます。 ビジネスメタデータは業務上の意味を定義し、実用性を最大化し、 テクニカルメタデータは型や関係性を定義し、連携を支えます。 さらにオペレーショナルメタデータで更新頻度や履歴を記録し、 基盤の鮮度を維持します。 これらを軸に据えることで、発見・理解・統制が最適化された信頼の基盤が 完成します。 高度なデータガバナンスを実現するメタデータ分類と管理手法を資料で詳述。

• その他情報システム

AI活用の成果を最大化するには、社内ナレッジを体系化した「知識ベース」 の整備が不可欠です。 FAQやマニュアル、メタデータを統合し、AIが参照可能な共通言語にすることで、 高度な意思決定支援を実現します。 また、過去の経験を活かし未知の課題に適応する「メタ学習」により、 応用力の高い実務支援が可能になります。 属人化を解消し、全社的な業務スピードを抜本的に向上させる仕組みを 解説します。 AIを自律的な思考パートナーに変える、ナレッジ統合の秘訣を資料でご覧ください。

• その他情報システム

メタデータの自社設計・手動運用には、ガバナンスの形骸化や情報の 陳腐化といったリスクが伴います。 これを解消するには、収集・更新を自動化し、AIが即座にアクセスできる 基盤を実現するツールの選定が不可欠です。 Databricks Unity CatalogやAWS Glueなど、主要なメタデータ管理ツール の特長と必要性を解説します。 情報のサイロ化を防ぎ、データ資産を死蔵させないためのベストプラクティス を提示します。 自社に最適な管理ツールを選ぶための比較ポイントを資料にまとめています。

• その他情報システム

部門間で異なる指標の乖離を防ぎ、全社横断的な意思決定を支えるのが 「セマンティックレイヤー」です。 複雑なデータ構造とユーザーの間に共通の意味づけを介在させ、BIツールや AIの出力の整合性を担保します。 専門的なクエリを介さず、各部門が馴染みのある「ビジネス用語」で 直接データにアクセス可能になります。 dbt Semantic LayerやLookerなど、主要な提供サービスについても ご紹介します。 データの民主化を加速させ、意思決定の精度を高める仕組みを資料で解説。

• その他情報システム

専門知識を要した従来の活用から、自然言語による直感的な操作環境への 転換が始まっています。 AIを活用したチャット形式のデータ探索により、非エンジニアでも能動的な データアクセスが可能になります。 現場での意思決定スピードを格段に向上させ、データに基づく業務改善 サイクルの高速化を促進します。 売上データのダッシュボード作成やSQL抽出をAIが補助する、 新しい活用イメージを解説します。 誰もがデータサイエンティストのように振る舞える、対話型UIの衝撃を資料で紹介。

• その他情報システム

生成AIの業務導入において、不可欠となるのが強固なデータガバナンスと セキュリティです。 供給データの管理が不十分な場合、誤った判断や情報漏洩のリスクを招くため、 包括的な設計が必要です。 アクセス制御、認証・認可、暗号化、ログ監視など、安全な融合を支える 具体的なセキュリティ項目を解説します。 組織全体でガバナンスを効かせ、プロジェクトを健全に推進するための 体制図を提示します。 AIとデータ基盤を安全に融合させるためのガバナンス策定手順を資料で公開。

• その他情報システム

AIを実務でフル活用するには、従来のデータ基盤をアップデートし、 特定の条件を満たす必要があります。 不可欠なのは、リアルタイム性、柔軟性、再利用性、そして「意味の接続性」 の4点です。これらを備えた基盤こそがAIとの高度な双方向連携を可能にし、 迅速な業務反映を実現します。 全社員がこの基盤を自在に扱える環境を整え、データドリブン文化の醸成を 加速させる条件を提示します。 AI時代に勝ち残るための、次世代型データアーキテクチャの要件を資料で詳述。

• その他情報システム

AIの出力精度は、入力データの品質と「つながり」の構造に直結しています。 構造化データだけでなく、PDFや画像などの非構造化データをいかに統合し、 意味的文脈を持たせるかが重要です。 不正確なデータは信頼性を低下させ、局所最適な判断を招く要因となります。 データレイクからDWH、データマートへと至る、AI活用のための簡易アーキ テクチャ図を用いて解説します。 AIのポテンシャルを最大限に引き出す、横断的な連携設計の全容を資料で公開。

• その他情報システム

AIの急速な進化はデータ利活用の可能性を広げましたが、その前提は整合性の 取れたデータ基盤にあります。 企業の真の競争力は、AIをいくつ導入したかではなく、実務に即応するデータ をいかに持続的に整備できるかにかかっています。 まずは既存データ基盤の棚卸しやメタデータの可視化を行い、自社の現在地を 正しく把握することから始めるべきです。 信頼の担保された「意味のあるデータ」を組織全体で共有することが、 ビジネス変革の確実な第一歩となります。 変革を加速させるための「現状把握チェックリスト」として資料をご活用ください。

• その他情報システム

株式会社NTPは、現場の前線から未来を設計することをミッションに掲げる プロフェッショナル集団です。 私たちは単なるシステム開発に留まらず、ビジネスの現場に深く入り込む 「当事者意識」を大切にしています。 IT戦略の立案から設計・実装、その後の運用までを一気通貫でリードし、 戦略と実装の間に生じがちな"翻訳ロス"を徹底的に排除します。 製造業とITの両面に深い強みを持ち、実体のある成果をもたらすことに コミットします。 製造業の現場を知り尽くしたエンジニアによる支援体制を資料で詳しく紹介しています。

• その他情報システム

代表の上野は、IBMやヤマハ発動機での新規事業立ち上げなど、 国内外で豊富なDX支援実績を持っています。 特にドイツでの常駐経験を通じ、経営戦略と整合したIT戦略を現地で実行まで 導いた実績は、NTPの強みの核となっています。 アーキテクトとして一貫してプロジェクトをリードしてきた経験から、 技術とビジネスの橋渡しを実現します。 製造業特有の課題を理解し、グローバル基準のモダンなデータスタックを 日本企業の現場へ最適化して提供します。 代表の知見が凝縮された、製造業特化のIT戦略ガイドをぜひお手元に。

• その他情報システム

AI利活用に必須となる業務・データ・組織の整備を支援するのが、 NTPの「AI READY コンサルティング」です。 現状を可視化し、属人化やデータのサイロ化といった「非AI-Ready要因」を 徹底的に洗い出し、あるべき姿を定義します。 業務課題のヒアリングからKPIの定義、優先度に基づいたユースケースマップ 作成まで、伴走型で支援します。 製造業を中心に、AIが真に機能するための土壌づくりを強力にサポートします。 自社が「AI-Ready」かどうかを診断するためのステップを資料で解説しています。

• その他情報システム

AI＆データの利活用に不可欠なモダンデータスタック(Datalakehouse等) の設計・実装を提供します。 当社はDatabricksおよびFivetranの公式コンサルティング/SIパートナー として、最新技術の導入を支援します。 ETL、DWHからAIモデル連携まで、要件を満たす最適なアーキテクチャ パターンを設計・比較検証します。 運用ルールやCoE(専門組織)の立ち上げまで含めた、持続可能な基盤運用を 実現します。 世界標準のツールを活用した、高効率なデータ基盤の構築案を資料で公開中です。

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