03 データ活用・最適化 | 株式会社Altus-Five / 株式会社Altus-Five は、技術力で勝負するシステム開発会社です。 Tue, 19 Aug 2025 04:50:54 +0000 ja hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.8.3 /wp-content/uploads/2025/01/cropped-favicon-32x32.png 03 データ活用・最適化 | 株式会社Altus-Five / 32 32 3.2 最適化・レコメンドシステム開発 /service/2025/08/04/optimization-recommendation-system/ /service/2025/08/04/optimization-recommendation-system/#respond Mon, 04 Aug 2025 05:50:51 +0000 http://43.207.2.176/?p=565 サービス概要 データとアルゴリズムを活用して、ビジネスリソースの最適配分、精度の高いマッチング、効果的なレコメンドを実現するシステムを開発します。広告配信、人材マッチング、案件レコメンドなど、多様な最適化問題の解決実績が […]

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データとアルゴリズムを活用して、ビジネスリソースの最適配分、精度の高いマッチング、効果的なレコメンドを実現するシステムを開発します。広告配信、人材マッチング、案件レコメンドなど、多様な最適化問題の解決実績があります。

開発実績

広告配信最適化

  • ラジオ広告枠の最適配分システム
  • 広告効果と収益性を考慮した配信ロジック
  • リアルタイムでの配信調整

人材マッチング・評価

  • 適性検査システム
  • 要員計画最適化システム（土木建設業）
  • スキルと要件の自動マッチング

レコメンドシステム

  • 人材派遣ポータルでの案件レコメンド
  • 閲覧履歴を活用した関連案件提示
  • 協調フィルタリングによる精度向上

営業効率化

  • 営業リスト自動生成システム
  • 見込み度スコアリング
  • 優先順位自動設定

対応可能な最適化

リソース配分最適化

  • 限られた資源の最適配分
  • 需給バランスの自動調整
  • コスト効率の最大化

マッチング最適化

  • 人材と職務のマッチング
  • 商品と顧客のマッチング
  • 条件に基づく自動マッチング

レコメンド機能

  • 閲覧・購買履歴に基づく推薦
  • 類似性に基づく提案
  • パーソナライズされた情報提供

技術アプローチ

  • ルールベース最適化（業務知識の実装）
  • 統計的手法（回帰分析、クラスタリング）
  • 協調フィルタリング
  • 機械学習アルゴリズム（必要に応じて）

開発プロセス

  1. 課題分析（2-4週間）
    • ビジネス要件の整理
    • データの確認と評価
    • KPI定義
  2. アルゴリズム設計（2-4週間）
    • 最適化手法の選定
    • プロトタイプ開発
    • 効果シミュレーション
  3. システム実装（2-6ヶ月）
    • 本番システム開発
    • 既存システム連携
    • 管理画面開発

導入効果

  • 属人的な判断の仕組み化
  • 業務効率の大幅改善
  • 機会損失の削減
  • データに基づく意思決定

料金体系

  • 小規模（2-3ヶ月）：300万円〜
  • 中規模（4-6ヶ月）：800万円〜
  • 大規模（6ヶ月〜）：要見積

こんな企業様に

  • リソース配分を最適化したい
  • マッチング精度を向上させたい
  • レコメンド機能を導入したい
  • データ活用で競争力を高めたい

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]]> /service/2025/08/04/optimization-recommendation-system/feed/ 0 3.3 データクレンジング・統合サービス /service/2025/08/04/data-cleansing-integration/ /service/2025/08/04/data-cleansing-integration/#respond Mon, 04 Aug 2025 05:46:15 +0000 http://43.207.2.176/?p=561 サービス概要 表記ゆれ、重複、不整合など、品質の低いデータを、ビジネスで活用できる高品質なデータに変換します。飲食店ポータル向けの大規模データクレンジングなど、複雑なデータ整形の実績があります。 開発実績 飲食店データ統 […]

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表記ゆれ、重複、不整合など、品質の低いデータを、ビジネスで活用できる高品質なデータに変換します。飲食店ポータル向けの大規模データクレンジングなど、複雑なデータ整形の実績があります。

開発実績

飲食店データ統合プロジェクト

  • 数十万件の店舗データのクレンジング
  • 店名・住所の表記ゆれ解消
  • 重複店舗の統合・名寄せ
  • ポータルサイト用データの生成

対応可能な処理

データクレンジング

  • 表記ゆれの統一（全角/半角、カナ表記等）
  • 重複データの検出・統合
  • 欠損値の補完
  • 異常値の検出・修正

データ統合

  • 複数ソースからのデータ統合
  • 名寄せ処理
  • マスターデータとの突合
  • フォーマット変換

データ変換

  • 業務ルールに基づく変換
  • 集計・加工処理
  • 外部システム向けの形式変換

技術要素

  • AWS Glue、Lambda
  • Python（Pandas、PySpark）
  • 正規表現、自然言語処理
  • ルールエンジン

料金体系

  • 小規模（〜10万件）：100万円〜
  • 中規模（〜100万件）：300万円〜
  • 大規模（100万件〜）：要見積

こんな企業様に

  • 複数システムのデータを統合したい
  • データの品質問題に悩んでいる
  • M&A後のデータ統合が必要
  • ECサイトの商品データを整理したい

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]]> /service/2025/08/04/data-cleansing-integration/feed/ 0 3.1 データ分析基盤構築 /service/2025/08/04/data-analytics-platform-development/ /service/2025/08/04/data-analytics-platform-development/#respond Mon, 04 Aug 2025 04:59:39 +0000 http://43.207.2.176/?p=554 サービス概要 大量データの収集・蓄積・処理・分析を可能にする基盤を構築します。データレイク、データウェアハウス、データマート、リアルタイム処理まで、要件に応じた最適な基盤を設計。AWSのマネージドサービスを中心に、運用負 […]

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大量データの収集・蓄積・処理・分析を可能にする基盤を構築します。データレイク、データウェアハウス、データマート、リアルタイム処理まで、要件に応じた最適な基盤を設計。AWSのマネージドサービスを中心に、運用負荷を最小化しながら、スケーラブルで費用対効果の高いデータ基盤を実現。医療機器メーカー、メディア企業など、多様な業界での構築実績があります。

構築実績

医療機器メーカー向け

  • 機器からの計測データ収集
  • リアルタイム異常検知
  • 長期データの蓄積と分析

ニュースメディア向け

  • 大量記事データの収集・蓄積
  • テキスト分析基盤
  • トレンド分析・可視化

技術スタック（AWS中心）

データ収集・統合

  • AWS Glue（ETL処理）
  • Lambda（イベント処理）
  • Kinesis Data Streams/Firehose

データ蓄積

  • S3（データレイク）
  • RDS/DynamoDB（構造化データ）
  • Redshift（データウェアハウス）

分析・可視化

  • Athena（SQLクエリ）
  • BIツール導入（QuickSight、Tableau、PowerBI）
  • カスタムダッシュボード開発
  • KPIモニタリング設定
  • 定期レポート自動生成
  • SageMaker（機械学習基盤）

リアルタイム処理（AWS）

  • Kinesis Data Streams（ストリーム処理）
  • Kinesis Analytics（リアルタイム分析）
  • Lambda（イベント駆動処理）
  • IoT Core（センサーデータ収集）

提供サービス

  1. 基盤設計・構築
    • 要件に応じた最適アーキテクチャ設計
    • マネージドサービスの選定と組み合わせ
    • コスト最適化設計
  2. データパイプライン構築
    • リアルタイム/バッチ処理
    • データクレンジング・変換
    • エラーハンドリング
  3. 可視化・活用支援
    • BIツール選定・導入
    • ダッシュボード設計・開発
    • 利用者トレーニング
  4. 運用自動化
    • 監視・アラート設定
    • 自動スケーリング
    • コスト管理

提供する基盤タイプ（例）

データレイク

  • S3での生データ蓄積
  • 構造化/非構造化データの統合管理
  • 将来の分析に備えた全データ保存

データウェアハウス

  • Redshift/BigQueryでの高速分析
  • 全社横断的なデータ統合
  • 正規化されたデータ管理

データマート

  • 部門別・用途別の専用DB
  • 特定業務に最適化したデータ構造
  • 高速なクエリ応答

リアルタイム分析基盤

  • ストリーミングデータ処理
  • 即時アラート・ダッシュボード

お客様の規模と要件に応じて、必要な要素を組み合わせて構築します。

料金体系

  • 小規模（1-2ヶ月）：300万円〜
  • 中規模（3-4ヶ月）：800万円〜
  • 大規模（6ヶ月〜）：要見積

こんな企業様に

  • データは蓄積しているが活用できていない
  • オンプレDBの限界を感じている
  • リアルタイム分析が必要
  • 運用負荷を減らしたい

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