AI戦略を実現するデータ利活用基盤
概要
Resolana（レゾラナ）は、シーイーシーが独自開発したフルマネージド型のデータ利活用基盤です。生成AIやAIエージェントなどの先端技術は、業務効率化から新規事業の創出まで、企業の競争力を大きく左右する重要な要素となっています。しかし、AIを本格的に活用するためには、信頼できるデータを継続的に収集・蓄積し、組織全体で活かせる仕組みが不可欠です。
当社が提供する データ利活用基盤 は、モビリティDX・製造業DX・スマートシティ・家電IoTなど、多様な領域における実績とノウハウをもとに、企業のAI活用を強力に支援します。データ分析結果からの経営判断の指標となるレポート作成や、作業現場での手順をサポートするAIエージェントなどを実現する上で、十分かつ利用可能なデータ整備にご利用いただけます。また、データ分析においては、継続的実施と定着を実現することで、データに基づいた新たな価値創出や組織課題の解決を目指すデータドリブンな企業活動に寄与します。
AI活用とデータ利活用基盤
機能概要図
データ利活用基盤と個別開発比較
| データ利活用基盤「Resolana」 | 個別開発 | |
|---|---|---|
| 導入方針 | 業務に合わせた仕様で、運用は外部委託したい | 業務に合わせた仕様で、運用も自社で行いたい |
| ユーザー | 情報システム部門／データ利活用ユーザー | 情報システム部門 |
| 提供内容 | データ利活用環境の構築：○ 運用・保守代行：○ データ分析代行：○ |
データ利活用環境の構築：○ 運用・保守代行：× データ分析代行：× |
| 要件への対応度（自由度） | 高い（カスタマイズで柔軟に対応） | 高い |
| コスト | 安価 | 高価 |
| 運用開始までのスピード | 早い | 遅い |
データ分析プロセスにおけるデータ利活用基盤導入例
導入フロー
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01導入前ヒアリング
利用目的・業務課題の確認、想定ユースケースの共有（例：設備異常検知、品質分析）、PoCのスコープ・評価指標（KPI）の合意。
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02PoC（概念実証）
小規模データでの接続・分析環境構築、実データを用いた検証と効果測定、利用部門からのフィードバック収集。
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03本格導入準備
本番環境の構成設計（クラウド／オンプレミス）、データソースの拡張・接続設定、必要なカスタマイズの実装。
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04本番環境構築・移行
権限設定・セキュリティポリシー適用、ユーザートレーニング（管理者・利用者向け）、運用マニュアル・FAQの整備。
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05運用開始・サポート
本番運用開始、利用状況のモニタリング・改善提案、定期的なアップデート・機能追加。
関連リンク
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