アドバリスター株式会社 プロフェッショナルサービス事業

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1. VISION プロフェッショナルサービス事業のビジョン 取引先企業さまの DX ・ AX が実現された状態をつくることで、事業成長に貢献します。その積み重ねが、結果として企業価値の向上につな がっていきます。 当社のご支援でつくる状態 DX ・ AX が実現された状態 当社のご支援 全社で利用可能なデータ活用環境があり、デー タドリブンな経営・事業運営ができている 当社の 事業成長 プロフェッショナル サービス事業 事業・業務の在り方・仕組みがデータ活用・ AI データ活用支援 DX ・ AX 支援 活用を前提に組み替えられ、意思決定・将来予 測から業務の自動化・高度化まで AI を最大限活 用できている 取引先企業さまの事業を 伸ばすことが目的です 企業価値の 向上 事業成長の積み重ねが、結果 として企業価値の向上につな がります Note ： 本資料では、 DX ＝事業・業務の在り方と仕組みをデータ活用・ AI 活用を前提に組み替え、効率化・自動化すること、 AX （ AI Transformation ）＝経営・事業の意思決定や将来予測そのも のを AI が支える形にし、業務を高度化すること、として区別しています。 アドバリスター株式会社 8
2. SERVICE THEMES 事業成長支援 ― 2 つの支援テーマ プロフェッショナルサービス事業は、取引先企業さまの事業成長を支援するものです。前ページの「 DX ・ AX が実現された状態」を構成する 2 つの状態に、それぞれ対応する 2 つの支援テーマでご支援します。 事業成長支援 取引先企業さまの事業成長に必要な取り組みに、内部メンバーと同じ立場で参画し、実行します データ活用支援 概要・目指す姿 DX ・ AX 支援 概要・目指す姿 データ活用環境を整備し、データドリブンな経営・事業運営ができてい 事業・業務の在り方・仕組みをデータ活用・ AI 活用を前提として組み替 る状態にする え、経営・事業運営に関する意思決定・将来予測から業務の自動化・高 度化まで AI を最大限活用できている状態にする 支援領域 1 データ活用構想・実行計画の策定 支援領域 1 DX ・ AX 実現のための構想・実行計画の策定 2 データ基盤・データマートの設計・開発 2 DX 実現支援（ BPR 含む） 3 指標定義とダッシュボード構築 3 AX 実現支援（ BPR 含む） Note ： 「 DX ・ AX が実現された状態」は、 2 つの支援テーマの両方を通じて実現されるものです。また業務プロセス変革（ BPR ）は独立した支援テーマではなく、 DX ・ AX を実現する過程に必 ず含まれるものとして扱っています。 アドバリスター株式会社 9
3. ENGAGEMENT ご支援の型 取引先企業さまの内部メンバーと同じ立場でプロジェクトに参画する、伴走型のご支援を基本としています。何に取り組むかは、取引先企業さ まの中心となる方と二人三脚で決めます。案件により、次のような役割を担います。 関与のしかたは 2 通り ① 当社（代表）自身が下記の役割を担い、実行する ② 取引先企業さまの下記の役割を担う方を支援・育成し、自走できる状態をつくる データ活用支援で担う役割 DX ・ AX 支援で担う役割 データストラテジスト／データスチュワード AI ソリューションコンサルタント データ活用の方針・戦略の立案と、データガバナンスの推進 データ・ AI を手段として、戦略立案から本番導入・現場浸透までをリード データアーキテクト／データエンジニア データ活用基盤の設計と、データパイプラインの構築・維持 データドリブンコンサルタント アナリティクスエンジニア／データアナリスト データドリブンな変革を、戦略の策定から実行まで推進 活用目的に応じたデータマートの構築・維持、データの可視化・分析の実施 2 つの支援テーマに共通する役割 PMO ・ PM プロジェクトの計画策定、進行管理、関係者調整、意思決定の支援 Note ： 案件ごとに、必要な役割を担います（すべてを同時に担うものではありません）。データ活用支援の役割名称は、データ活用組織で一般に用いられるロール定義に沿っています。 PMO ・ PM は、データ活用支援・ DX ・ AX 支援のいずれの案件でも担います。 アドバリスター株式会社 10
4. D ATA U T I L I Z AT I O N データ活用支援 データ活用の構想づくりから、データ基盤・データマートの整備、ダッシュボードによる可視化・運用定着までをご支援します。案件により、 ご支援する領域は異なります。 1 2 3 データ活用構想・ 実行計画の策定 データ基盤・ データマートの設計・開発 指標定義と ダッシュボード構築 分散したデータ環境と推進体制を評価し、基盤・組 織・活用の 3 系統で実行可能な計画に落とします 生データを、現場がそのまま使える単位に整形・統 合し、データマートとして実装します KGI/KPI の定義から可視化・運用までを、ひと続き の仕組みとして整えます ご支援のパターン（一例） ① ＋②＋③ データ活用環境の整備に必要な全工程を、一気通貫でご支援する 場合 ① のみ 構想・実行計画の策定までをご支援し、実装は社内または他社で 進める場合 ② ＋③ すでに構想・計画がある状態で、基盤の整備から可視化までをご 支援する場合 ② または ③ すでにある環境のうち、必要な領域だけをご支援する場合 ご支援する いずれか一方 対象外 Note ： 上表は、これまでにご依頼の多いかたちです。①〜③のうち必要な領域だけを組み合わせることもできます。また①の前段として、まず現状を把握し、データ活用の使いどころを一緒に洗 い出す段階からご支援することもできます。 アドバリスター株式会社 11
5. D ATA U T I L I Z AT I O N ① データ活用構想・実行計画の策定 分散したデータ環境と推進体制を評価し、基盤・組織・活用の 3 系統で実行可能な計画に落とします。 こういうときに 基盤刷新の投資判断が必要だが、社内に RFP を書ける材料がない 進め方 1 2 現状診断 現行環境の全体像と課題構造を整理する ユースケース優先度付け 実現したい姿から逆算して順番を決める このご支援で目指す状態 投資判断ができる材料が揃っている 着手順が決まり、初年度にやることが明確に なっている 中期経営計画にデータ活用を掲げたが、基 盤・組織・人材の初年度計画が決まらない 3 部門ごとに DWH ・ BI が乱立し、同じ指標 の数字が一致しない アドバリスター株式会社 4 将来構想の設計 アーキテクチャ方針・技術選定方針・組織設計 ロードマップ策定 年次計画・概算コスト・効果の測り方・実行体制を固 める 全社で同じ数字を見るための組織と役割が定義 されている 効果を何で測るかが決まっている 12
6. D ATA U T I L I Z AT I O N ② データ基盤・データマートの設計・開発 生データを、現場がそのまま使える単位に整形・統合し、データマートとして実装します。 こういうときに 基盤にデータは入ったが、現場が使える形 になっていない 進め方 1 2 要件・利用シーン定義 誰がどの単位でデータを見るのかを決める 現場が必要とする単位でデータが揃っている データ探索・突合設計 実データを見て、結合キーと整形方針を定める 基幹システムと CRM など、別体系のデー タを 1 つの単位で見たい 突合・整形が自動で回り、手作業がなくなって いる 3 表記ゆれ・重複・ ID の不一致で、突合が 担当者の手作業になっている このご支援で目指す状態 4 マート実装 変換 SQL ・共通関数の実装とテスト リリース・運用移管 ETL ツール等で継続更新の仕組みと仕様書を整える マートが継続更新され、仕様書に沿って運用で きている Note ： どの用途で使うかを先に決めてから、その用途に必要な範囲を整えます。用途が違えば必要なデータの形も違うため、汎用的に「これで何にでも使える」状態を先に作ることはできないか らです。 アドバリスター株式会社 13
7. D ATA U T I L I Z AT I O N ③ 指標定義とダッシュボード構築 経営・事業の KGI/KPI の定義から可視化・運用までを、ひと続きの仕組みとして整えます。 こういうときに 経営会議・取締役会の資料づくりに毎月数 日かかっている 進め方 1 2 指標定義 算出ロジックと評価基準を文書で確定する 指標の定義が 1 つに揃っている 画面・帳票設計 見る人と目的から画面構成を設計する 指標の定義が人によって違い、数字の確認 作業が発生している 必要な数字が、都度の依頼なしに参照できる 3 ダッシュボードはあるが、更新が手作業の ままで止まりがちになっている このご支援で目指す状態 4 構築・検証 ダッシュボード／レポートの実装と数値検証 リリース・運用移管 ETL ・ BI ツールで継続更新の仕組みと仕様書を整える ダッシュボードが継続更新され、更新運用が社 内で回り続けている Note ： ここで確定した指標の定義は、ダッシュボードだけでなく、 AI に社内の数字を扱わせるときの土台にもなります。定義が揃っていない状態で AI に数字を聞くと、もっともらしい誤りが返る ことがあります。 アドバリスター株式会社 14
8. DX / AX DX ・ AX 支援 事業戦略・計画を踏まえて構想を描き、業務のつくり方を AI 前提の形に組み替え、 AI を最大限活用できる状態まで引き上げます。検証で終わ らせず、実際の業務で動く状態まで持っていきます。 1 2 3 DX ・ AX 実現のための 構想・実行計画の策定 DX 実現支援 （ BPR 含む） AX 実現支援 （ BPR 含む） 事業戦略・計画を踏まえ、何をどの順で変えるかを 描き、実行計画に落とします 事業・業務の在り方と仕組みを、データ活用・ AI 活用を前提に組み替え、効率化・自動化します 経営・事業運営の意思決定・将来予測から業務の自 動化・高度化まで、 AI を最大限活用します ご支援のパターン（一例） ① ＋②＋③ 構想の策定から実行まで、一気通貫でご支援する場合 ① のみ 構想・実行計画の策定までをご支援する場合 ② ＋③ すでに構想・計画がある状態で、実行をご支援する場合 ② または ③ すでに計画がある領域のうち、必要な領域の実行をご支援する場 合 ご支援する いずれか一方 対象外 Note ： 上表は代表的なパターンです。①〜③のうち必要な領域だけを組み合わせることもできます。なお①は事業戦略・計画を起点とした変革全体の構想で、データ活用に関する構想のみをご希 望の場合はデータ活用支援①として単独でもご支援できます。 アドバリスター株式会社 15
9. DX / AX ① DX ・ AX 実現のための構想・実行計画の策定 事業戦略・計画を踏まえ、何をどの順で変えるかを描き、実行できる計画に落とします。 こういうときに 全社方針として DX ・ AX を掲げたが、現場 に落ちる計画になっていない 進め方 1 2 現状と目標の整理 事業戦略・計画から、変革の到達点を定義する 変える対象と、変えない対象を切り分ける 施策ごとの効果が試算され、着手順と優先度が 合意されている 3 アドバリスター株式会社 変革の到達点が言葉と数字で定義されている 対象業務の棚卸し 施策が個別最適で、投資に対する成果が見 えない 推進の旗振り役はいるが、進め方の設計ま で手が回らない このご支援で目指す状態 4 実現構想の設計 業務・仕組み・データ・ AI の適用方針を描く 実行計画の策定 推進体制と進め方が決まり、動き出せる 順序・体制・進め方を決め、着手できる形にする 16
10. DX / AX ② DX 実現支援（ BPR 含む） 事業・業務の在り方と仕組みを、データ活用・ AI 活用を前提とした形に組み替え、効率化・自動化します。 こういうときに ツールは入れたが、業務のやり方が変わっ ていない 進め方 1 2 業務プロセスの再設計 AI ・データ活用を前提に業務の流れを引き直す 人と AI の役割分担の定義 任せる範囲・確認する範囲・判断する範囲を決める このご支援で目指す状態 業務の流れがデータ活用・ AI 活用を前提に組み 直されている システムをまたぐ手作業・重複入力がなくなり、 定型業務が自動で回っている 人がやる前提の手順のまま、システムだけ が増えている 3 部門をまたぐ業務で、同じ情報を何度も入 力している 4 仕組みの実装 SaaS ・スクリプト・自動化の仕組みで形にする 現場への定着 手順とルールを整え、運用に乗せる 新しいやり方が現場の標準になっている 現場の一人ひとりが、 AI を道具として使いなが ら働いている Note ： AI に任せる範囲・人が確認する範囲・人が判断する範囲を決めることは、後回しにされやすい工程です。ここを曖昧にしたまま仕組みだけを入れると、結局すべてを人が確認することにな り、効果が出ません。 アドバリスター株式会社 17
11. DX / AX ③ AX 実現支援（ BPR 含む） 経営・事業運営の意思決定・将来予測から業務の自動化・高度化まで、 AI を最大限活用できる状態にします。 こういうときに データは見られるが、判断はいまも人の経 験に依存している 進め方 1 2 意思決定プロセスの再設計 どの判断を、どのデータと AI で支えるかを決める 予測と示唆の提示の仕組み化 数字の変化と要因、次の打ち手までを出す形にする このご支援で目指す状態 主要な判断がデータと AI に支えられている 先を読んだ打ち手が出せるようになっている 将来予測ができず、打ち手が後追いになっ ている 3 AI を試してはいるが、業務や意思決定には 組み込まれていない アドバリスター株式会社 4 業務の高度化 判断を伴う業務に AI を組み込み、精度と速度を上げる 運用と改善 使われ方を見ながら、精度と適用範囲を広げる 使われ方を見ながら、 AI の適用範囲が広がり続 けている 判断する人が、 AI の予測と根拠を手元に持って 判断している 18
12. OUR STANC E 「つくって終わり」にしません 仕組みをつくることが目的ではありません。データ活用・ AI 活用が組織に根づき、業務に組み込まれるところまでご支援します。つくるもの は、これまでのご支援で得た型や公開されているベストプラクティスを参考に、取引先企業さまの要件に合った形で設計します。 1 2 3 つくる 使われる状態にする 回り続ける状態にする 業務に合う仕組みを設計し、動く形にする 現場が実際に使う状態まで持っていく 取引先企業さまだけで運用・改善できる状態にする 業務に合わせた設計 対象業務への組み込み 運用ルールと担当の設定 実装と検証 使い方の共有・伴走 改善の進め方の引き渡し 運用手順の整備 つまずきの解消 適用範囲の拡大 手を動かして実行するところまでお引き受けします。ただし、ご支援のゴールは、 AI が実行できる仕組みとして残すことで、取引先企業さまだけ で回り続ける状態をつくることです。 Note ： 人を減らすためのご支援ではありません。いま働いている方が、 AI を道具として使いながら、より難しい仕事に時間を使える状態を目指します。またご支援のたびに、当社側にも進め方・ チェックの観点・参照値が型として積み上がります。 アドバリスター株式会社 19
13. 支援実績 アドバリスター株式会社 20
14. OUR CLIENTS ご支援先の傾向 大手企業から成長期のスタートアップまでご支援していますが、これまでのご支援先は次の 3 つのタイプが中心です。 上場企業 中堅企業・グループ会社 成長スタートアップ 東証プライム／グロース 上場企業のグループ会社／従業員 50 〜 300 名規模 ベンチャーキャピタルからの資金調達済 主な業種 主な業種 主な業種 IT ・テクノロジーサービス、人材、医療・介護、 不動産管理・運営代行、サービス業 等 法人向け SaaS ・ソリューション 主な窓口 主な窓口 主な窓口 経営企画・ DX 推進・情報システム 経営者・経営企画（兼務担当） 事業責任者・経営陣 不動産、飲食、小売 等 Note ： 次ページ以降では、掲載の許諾をいただいたご支援事例 6 件をご紹介します（うち 2 件は、当時ご提供していた事業開発支援によるご支援を含みます）。記載のない領域・業種のご支援実 績については、ご商談時に個別にご説明します。 アドバリスター株式会社 21
15. CASE STUDY 01 データ活用支援 事業領域をまたいだ顧客 1 社の状況を 1 つの単位で把握できるようにし、事業間の協業創出を後押ししました。 支援内容 ご支援先 人材・住まい・飲食・美容・旅行等の生活領域で マッチングサービスを展開する大手上場企業 データ集計・分析基盤の設計・構築支援 データ集計・可視化・分析オペレーション構築支援 支援の目的・概要 経営・事業 KGI/KPI モニタリング用レポート・ダッシュボード構築支援 新規クライアント数の拡大と既存顧客の LTV 増加が事業の課題となっていま したが、顧客データが事業領域ごとに分かれて管理されており、 1 社の取引 の全体像を横断で把握できない状態でした。 事業領域横断でのデータ活用基盤の構築と活用推進を目的に、顧客ごとの売 上推移・契約サービスとその活用状況を 1 つの単位で見られるようにし、事 顧客ごとの事業領域横断の売上推移の集計・可視化 契約サービス数およびその活用状況の集計・可視化 業間の協業創出につながるデータ集計・分析のオペレーションまで整備しま した。 契約サービスごとの営業担当者情報の整備 事業間の協業創出を支援するためのデータ集計・分析オペレーションの構築 アドバリスター株式会社 22
16. CASE STUDY 02 データ活用支援 サービスと業務 SaaS に分散したデータを事業部門が自ら使える形に整え、データ利活用を最大化しました。 支援内容 ご支援先 クラウド会計・人事労務等の SaaS を提供する上場 企業 支援の目的・概要 多数の企業が利用するサービスのトランザクションデータ・ユーザーのアク ティビティデータと、事業部門内で利用している SaaS （ SFA ／ MA 等）の データ集計・可視化・分析オペレーション構築支援 事業 KGI/KPI モニタリングのためのデータ集計・分析オペレーションの構築 経営・事業 KGI/KPI モニタリング用レポート・ダッシュボード構築支援 データが別々に存在し、事業部門が必要な数字を自ら取り出せない状態でし た。 事業部門におけるデータ利活用最大化のためのオペレーション構築 事業部門でのデータ利活用の最大化を目的に、データ集計・可視化・分析の オペレーションを構築し、経営・事業 KGI/KPI をモニタリングするレポー ト・ダッシュボードまでを整備しました。 アドバリスター株式会社 23
17. CASE STUDY 03 データ活用支援 全社横断のデータ活用戦略と次世代基盤の構想を策定し、基盤・組織・活用の 3 系統で 4 か年のロードマップと RFP 要件に落とし込みました。 支援内容 ご支援先 医療・介護・保育事業を全国展開する上場企業 現状アセスメント（現行データ活用環境の全体像と課題構造の整理） データ活用基盤構想の策定（アーキテクチャ方針・技術選定方針・論理構成案） 支援の目的・概要 機能要件・非機能要件の整理（ RFP 用） 経営企画部門と 2 つの事業部門が、それぞれ独立した DWH ・ BI を保有・ 運用する縦割り構造にあり、データ収集・加工に時間がかかること、 Excel 集計とマクロによる属人化、全社的なデータ定義・セキュリティルールの未 データ活用組織の構想策定（ロール定義・中央組織と事業部の役割分担） 整備という 3 つの課題を抱えていました。 全社で同じ数字を見て意思決定できる状態をつくることを目的に、次期デー データガバナンス・マネジメント方針の策定 タ活用基盤の構想と、それを担う組織・ガバナンス・人材育成の方針までを 一体で策定し、投資判断と RFP 発行に進める材料を整えることをゴールと しました。 人材育成方針・データ活用推進施策の策定 全体ロードマップ（ 4 か年）・タイムライン・概算コストの策定 アドバリスター株式会社 24
18. CASE STUDY 04 データ活用支援 基幹システムと CRM の別体系データを 1 つの単位で見られるようマート化し、不動産オーナー管理のためのダッシュボードを構築しました。 支援内容 ご支援先 不動産の管理・運営代行を行う企業（上場企業の グループ会社） 支援の目的・概要 約 5,000 名のオーナーを少人数の担当者で管理する体制でした。オーナーご との契約・物件・入居者・工事・商談の状況が基幹システム・保険管理・ CRM に分かれており、 1 件の全体像を把握するには複数システムを横断し て確認する必要がありました。加えて、マスタの表記ゆれ・同一キーの重 複・ ID フォーマットの不一致により、そのままでは突合できない状態でし た。 オーナー 1 名の状況を 1 画面で把握できる「オーナーカルテ」を整備し、確 認作業に費やしていた時間を削減して営業・管理業務を効率化することを目 的に、クラウド DWH 上でのデータマート構築からダッシュボードの運用開 始までをご支援しました。 アドバリスター株式会社 データマートの要件定義（利用シーンと参照単位の設計） 実データの探索と突合設計（結合キー・整形方針の決定） データマートの設計・開発（オーナー・顧客・物件・契約・案件・工事・商談等の 12 テーブル） 文字列正規化のユーザー定義関数（ UDF ）の実装 ETL ツールでのデータマート定義とワークフロー構築（業務開始前に更新が完了する日次スケジュー ル） BI ツールでのダッシュボード構築（検索条件が連動する 16 セクション構成） BI クラウドへの公開と抽出更新の自動化 仕様書の作成・共有と運用移管 25
19. CASE STUDY 05 事業成長支援 事業の立ち上げから成長まで伴走し、 KPI 集計と株主報告レポーティングを自動化しました。 支援内容 ご支援先 人材育成・研修領域の法人向け SaaS を提供する成 長スタートアップ 支援の目的・概要 立ち上げ期の SaaS 事業について、成長させるための計画・戦略と、それを 実行する業務プロセスをつくりながら進める必要がありました。あわせて、 経営・事業 KPI のモニタリングと株主報告資料の作成に、毎月まとまった工 数がかかっていました。 事業計画の策定支援 事業戦略および各種企画・施策の策定支援 セールス、カスタマーサクセス業務のプロセス・オペレーション設計・改善支援 セールス、カスタマーサクセス業務で利用する SaaS の導入・活用支援 ターゲット企業向けのセールス支援 ターゲット企業向けのカスタマーサクセス支援 事業計画・戦略の策定から、セールス・カスタマーサクセスのプロセス構築 と実行までをご支援。あわせて、 KPI 集計と株主報告レポーティングを自動 データ集計・可視化・分析オペレーション構築支援 生成する仕組みを構築しました。 経営・事業 KGI/KPI モニタリング用レポート・ダッシュボード構築支援 KPI 集計・株主報告資料の自動生成の仕組み構築（プロンプト・スクリプトの設計・開発） Note ： セールス・カスタマーサクセス領域のご支援は、当時ご提供していた事業開発支援によるものです。事業開発支援は現在ご提供しておらず、現在の提供領域はデータ活用支援・ DX ・ AX 支 援の 2 テーマです。 アドバリスター株式会社 26
20. CASE STUDY 06 事業成長支援 エンタープライズ企業向け 2 サービスについて、セールス・カスタマーサクセスの型づくりとデータ活用基盤の整備を進めました。 支援内容 ご支援先 AI ・ DX 領域の法人向けサービスを提供する上場 企業（ご支援当時） セールス、カスタマーサクセス業務のプロセス・オペレーション設計・改善支援 セールス、カスタマーサクセス業務で利用する SaaS の導入・活用支援 支援の目的・概要 エンタープライズ企業向けのセールス支援 エンタープライズ企業向けに提供する 2 つのサービスについて、セールス・ カスタマーサクセスの進め方が担当者ごとに異なり、事業 KGI/KPI を継続的 にモニタリングできる状態にもなっていませんでした。 2 サービスの事業成長を目的に、業務プロセス・オペレーションの設計・改 善から、エンタープライズ企業向けのセールス・カスタマーサクセスの実行、 エンタープライズ企業向けのカスタマーサクセス支援 データ集計・可視化・分析のためのオペレーション構築支援 データ活用基盤とレポート・ダッシュボードの構築までをご支援しました。 経営および事業 KGI/KPI モニタリングのためのレポート・ダッシュボード構築支援 データ活用基盤の設計・構築支援 Note ： セールス・カスタマーサクセス領域のご支援は、当時ご提供していた事業開発支援によるものです。事業開発支援は現在ご提供しておらず、現在の提供領域はデータ活用支援・ DX ・ AX 支 援の 2 テーマです。 アドバリスター株式会社 27