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基本情報

設立: 1980年

採用: Active / 更新: 2026-01-29T11:05:44.324275+00:00

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事例

社内外に存在するデータの利活用に向けた新データ基盤の構築

金融 / 株式会社オリエントコーポレーション

課題: AIやデジタル技術をフル活用して、サービスの高度化と業務改革を進めるために、社内外の多様なデータを迅速かつ安全に集約・活用できるデータ基盤が必要となった。

解決: データ仮想化基盤「Denodo Platform」を採用。データ提供までのリードタイムの短縮と業務部門での自律的なデータ活用が可能なデータ基盤を整備した。

Denodo Platform
成果: 半構造データの活用によるデジタルマーケティングの精度向上, データ連携の自動化による加盟店向け営業活動の業務効率化, スコアリングモデルの精度が5%向上, 従来2〜3カ月かかっていたデータ連携が2週間程度に短縮, 加盟店営業のための外部購入企業データや政府統計を自社データと結合する作業が、従来手作業で月20時間を要していたものがすべて自動化される予定

Anaplanで計画データを一元管理 業務の効率と精緻さが向上

金融 / 三井住友信託銀行株式会社

課題: 事業損益管理や経費予算管理に表計算ソフトを利用しており、多数の部署から集まるスプレッドシートの集計や分析作業の負荷が大きかった。転記ミスのリスクがあり、最新データがどれか分かりにくいという課題もあった。収益シミュレーションも表計算ソフトでは手間がかかり、精度を上げようとするとさらに作業時間が増加していた。

解決: シナリオプランニング及び分析プラットフォーム「Anaplan」を導入し、財務企画部と不動産ファイナンス部で新システムを構築。ローコード開発環境を使って、システムの内製化にも取り組んだ。Anaplan上でデータを一元管理し、各部署が直接入力する形に変更。

Anaplan
成果: 2~3日かかっていた集計作業が数時間で終了, 収益シミュレーションの精度向上と所要時間短縮

ファンド商品の収益分析を精緻化 複雑な費用配賦をローコードで実装

金融 / アモーヴァ・アセットマネジメント株式会社

課題: 様々な国・地域で運用するファンドの収益性をより精緻に把握するためには、資産運用にかかる多様な間接費を数千のファンドに対して適切に配賦する仕組みが必要だった。以前は、資産運用に関わる間接費を一定のロジックに従って各ファンドに配賦する機能がなく、国や部署ごとに手作業で間接費を配賦して収益を分析していた。

解決: シナリオプランニング及び分析プラットフォームの「Anaplan」を活用して管理会計システムを刷新。ローコードで間接費を配賦するロジックを実装し、ファンド単位の収益を精緻に分析できるようにした。

Anaplan
成果: 個々のファンドの収益分析から得られた気づきを基に経営改革のスピード感が高まった。, 新しい管理会計システムのデータは、新商品の損益シミュレーションにも応用する予定。, 収益性分析の最小単位となるファンドごとに営業利益(マージン)を迅速かつ精緻に計算できるようになった。, 事前の仮説と異なる収益性のファンドが20~30%ほど存在することが明確になった。, 経営層や現場の営業部門にとっても多くの気付きがあった。, 収益予測モデルを構築し、2025年8月から新商品の損益シミュレーションを始める予定。, 投資家の方々に対してもコストの透明性が高い商品を提供できると考えている。, コスト構造の課題解決に取り組んでおり、既にいくつかのプロジェクトチームが始動を開始している。

デジタルサービスの安定化を目指し システムと大規模DBをクラウド移行

ネット・サービス業 / 株式会社インフォマート

課題: BtoBプラットフォームの利用企業が増え続け、月末・月初にシステムの負荷が突発的に上昇するなど、24時間365日のシステム運用に課題があった。十分なサーバーリソースを用意しても、時期的な要因でシステムの負荷が突発的に上昇し、ぎりぎりのCPUリソースでシステムを運用しなければならないことがあった。

解決: 柔軟にサーバーリソースを拡張できるよう、基幹システムと大規模データベースを「Oracle Cloud Infrastructure(OCI)」環境に移行。特に、大規模なOracle Databaseサーバーをより高性能なOracle Exadataへ移行した。オンプレミスからクラウドへの切り替えは、月次メンテナンスの短い時間内で完遂した。NSSOLの運用サービスemeraldおよびOracleアドバンストサービスの採用により、障害対応も強化。

Oracle Cloud Infrastructure (OCI)Oracle Exadata Database Service
成果: 運用コストを38%削減, 月末・月初でも安定したサービス提供が可能になった, システムの処理性能も向上した, 移行後のシステムインフラやデータベースには1件のトラブルもなく、非常に安定稼働している

データ仮想化技術でデータ基盤をブラッシュアップし、データ輸送工数の大幅短縮を目指す

建設 / 大成建設株式会社

課題: 全社統一のデータ統合プラットフォームを構築したが、データパイプラインの構築に工数がかかっていた。物理データ基盤でのデータパイプライン開発は、要件整理から実装、提供完了まで20日ほどかかっていた。

解決: 論理データ管理プラットフォーム「Denodo」に「Azure Databricks」を組み合わせることで、社内外さまざまなデータを経営判断や業務効率化などに活用できるシステムを構築した。

DenodoAzure Databricks
成果: データ提供までにかかる工数を大幅に短縮, データパイプライン開発の工数が20日から大幅に短縮

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