SORAMICHI、戦略策定から実装・運用まで一気通貫で支援する「AI-Ready」データ基盤導入・活用支援サービスを提供開始

SORAMICHI

2026年8月17日 12時00分

株式会社SORAMICHI（本社：東京都港区、代表取締役社長：川本広二）は、企業のデータ基盤を生成AI活用の前提となる「AI-Ready」な状態へと転換する「AI-Ready」データ基盤導入・活用支援サービスの提供を開始したことをお知らせいたします。

本サービスは、戦略策定からモダンデータスタックの構築、AI／MA施策の実行・運用までを一気通貫で支援し、「データを持つ時代」から「データでビジネスを変える時代」への転換をサポートするものです。

本サービスの特長は、Snowflake／Databricks／dbt／各種ETL・ELTツールといったモダンデータスタックを幅広く取り扱えることに加え、自社エンジニアがデータ基盤の設計からシステム構築・実装までを担う点にあります。さらに、MA/CRM施策の企画・実行に強みを持つ当社ならではの「施策×基盤構築」の両輪により、構築した基盤を確実に事業成果へと繋げます。

■提供の背景

国内の生成AI市場は2023年から2028年にかけて年平均84.4％で成長し、2028年には約8,000億円規模に達すると予測されています（出典：IDC Japan「IDC Worldwide AI and Generative AI Spending Guide」、2024年11月発表）。一方で、生成AIのPoC（実証実験）が本番運用に至らない企業は依然として多く、その主因の一つが「生成AIが基幹システム・社内データと繋がっていない」というデータ基盤の壁です。こうした背景から、当社は生成AI活用の前提となるデータ基盤の構築と活用を一体で支援する本サービスの提供を開始しました。

■このようなお悩みはございませんか？

手段が目的化している

「とりあえずAIツールを入れる」「流行りのAIを使う」など、ツール導入自体がゴールになってしまっている。
データがサイロ化している

MA・CRM・基幹システムのデータがバラバラに管理され、顧客の全体像（360度ビュー）が見えない。
生成AIに対応できない

既存のDWHが構造化データ（表）しか扱えず、画像・テキスト等を活用する生成AIに対応できていない。
投資対効果が見えない

解約率・在庫ロス・営業効率といった経営課題に、データ投資がどう効くのか説明できない。
最適なスタックが選べない

Snowflake か Databricks か、AWS か GCP か。数ある選択肢から自社に最適な構成を判断できない。
作って終わりになっている

基盤を構築したものの運用・改善が回らず、PoCから先に進まないまま形骸化している。

■サービス内容

ビジネス戦略策定から、実装・PDCAまで一気通貫でご支援します。

現状診断・システム化計画

既存システム・データ品質・業務フローのボトルネックを調査し、投資対効果を明確化したシステム化計画書とロードマップを策定。
モダンデータスタックの選定

中立的な立場で、コスト・規模・AI親和性等の要件に最適なツール構成を比較・選定。Snowflake・Databricks・dbt・各種ETL/ELTツールなど幅広い技術の取扱いに加え、選定した構成の構築・実装まで自社エンジニアが対応。
AI-Readyな基盤構築

Snowflake／Databricks等を用いて構造化データと非構造化データの両方を扱えるレイクハウスを自社エンジニアが設計・構築し、ELTパイプラインの開発、dbtによるデータモデリングまで実装して生成AI活用の土台を整備。MA/CRM連携やBI・Reverse ETLまで対応。
AI／MA・CRM施策の実行・自動化

構築した基盤を土台に、生成AI／RAGの実装、MA/CRMツールと連携したOne-to-One施策の設計・実行・自動化までを支援。分析結果をレポートで終わらせず、売上・LTVなど事業成果に直結するアクションへ接続。
保守運用・PDCA伴走

パイプラインの監視・チューニングによる安定稼働の保証、AIモデルの精度劣化（ドリフト）監視や再学習（MLOps）、定例会での施策モニタリングと改善までを伴走。

＜対応する主要技術スタック（例）＞

領域	役割	主な対応ツール例
データ統合（ETL/ELT）	サイロ化したデータの自動収集・API連携	Fivetran／Airbyte／trocco
データ基盤（レイクハウス／DWH）	AI-Readyなスケーラブル基盤の設計・構築	Snowflake／Databricks
データ変換・品質	SQLベースのデータモデリングとリネージ管理	dbt
BI・可視化	事業KPIのダッシュボード化	Tableau／Looker／Power BI
生成AI・LLM	RAG／AIエージェントの中核エンジン	OpenAI／Anthropic／Gemini
CX・MA連携	顧客接点へのリアルタイム連携・施策実行	Braze／KARTE／Salesforce

■従来のデータ基盤導入との違い

「システムありき」ではなく、「ビジネス課題」から逆算するアプローチをとります。

項目	従来の基盤導入	SORAMICHIのAI-Readyアプローチ
出発点	「どのツールを入れるか」という手段先行	「解決したい経営課題」からの逆算
対象データ	構造化データ（表）が中心	構造化＋非構造化データ（画像・テキスト）
ツール選定	特定ベンダー・製品ありき	中立的な立場で最適なスタックを比較・選定
支援範囲	構築（実装）で終了しがち	戦略策定から実装・運用・PDCAまで一気通貫
成果指標	システムの稼働	継続的なビジネス成果の創出

■SORAMICHIが選ばれる理由

戦略から実行・運用まで一気通貫

一般的なコンサルティング会社とは異なり、戦略の上流だけでなくデータ基盤のシステム構築・実装・運用・改善までを自社で伴走し、「作って終わり」にしません。
中立的な立場での最適構成提案

データ活用・CRM/CX・Web開発・デジタル広告まで、業界トップレベルの取扱いソリューション数を活かし、特定ベンダーに依存しない最適な構成をご提案します。
MA/CRM施策×データ基盤構築の両輪

一般的なマーケティング支援会社は施策のみ、SIerはシステム構築のみに留まりがちです。当社はKARTE資格者数国内No.1、プレイド社「Innovative CX Partner」2年連続受賞などMA/CRM施策で豊富な実績を持ちながら、Snowflake／Databricks等によるデータ基盤のシステム構築まで自社エンジニアが担います。「施策」と「基盤構築」を1社で完結できることが、他社にはない差別化ポイントです。

＜提供領域の比較＞

領域	一般SIer	一般コンサル	一般マーケ会社	SORAMICHI
生成AI戦略・構想	×	〇	×	〇
AI-Readyなデータ基盤（AIと基幹システム連携）	〇	×	×	〇
生成AI実装（RAG／AIエージェント）	▲	×	×	〇
マーケ・営業の刷新（MA/CRM施策）	×	×	〇	〇
社内業務の刷新（人事／経理／CS）	×	▲	×	〇