データの民主化 × AI-Ready
人にも AI にも使えるデータを整え、運用まで伴走します。
姿勢
外部依存ではなく、内部能力を。
コードを納品するのでなく、データで意思決定できる組織を残す。
課題
デモは動くが、本番で鮮度・粒度・抜けが表面化する。
プロンプトでは届かない。データ側の設計が必要。
PII・権限・監査が後回しで本番投入が決まらない。
スプレッドシートやツール導入だけでは限界が見えてきた。
伴走の型
超伴走型
設計・一部実装を週次で並走し、最終的に内製チームへ移管することを前提にした支援スタイルです。
支援の範囲は、課題と内製チームの状況に合わせて。料金について
論点を一緒に整理し、優先順位を共有します。