ETL ＋ DATA LAKE ／ MULTI-VENDOR ONE PLATFORM
既存システムを入れ替えず、
AI活用のデータ基盤を
最短で。
WMS・基幹・EC・POS・OMS──分断したデータを標準化し、ミリ秒で応答する基盤へ。現場オペレーションを変えないまま、経営が「今」を見て動ける状態をつくります。
（従来比・代表的ケース）
（代表的ケース）
即時に応答
（目安）
CONNECTED SYSTEMS ／ 既存システムはそのまま、上からつなぐ
Issue
システムは揃っているのに、
経営の問いに即答できない。
WMSも基幹システムもECもある。それでも「今どこに何がいくつあるか」「どの案件が儲かっているか」は、締めを待たないと分からない。原因は機能ではなく、データが拠点・委託先・システムごとに閉じていることにあります。
- 在庫の全体像が見えない
拠点・チャネル・委託先ごとに在庫データが分散。集めるだけで数日かかり、欠品と過剰在庫が同時に起きる。
- 案件別・SKU別の採算が見えない
売上は販売管理、物流費は請求書ベース。粒度が揃わず、どこで本当に儲かっているかがどんぶり勘定のまま。
- 委託先・他拠点の中身が見えない
委託した瞬間に出荷実績・作業実態・コスト構造がブラックボックス化。妥当性を検証する材料が手元にない。
- 需要予測が人に依存して見えない
発注・生産計画はベテランの経験と勘。担当者が変わると精度が落ち、失敗も組織に蓄積されない。
けれど、データが分散している。
データが拠点ごと・システムごとに分かれ、突き合わせはExcelの手作業。 経営分析は月次締めを待つしかない
データだけを一枚に統合する。
ETL ＋ Data Lake ／ 標準化・CDC・ミリ秒応答
全社を同じものさしで横断。 採算・在庫・生産性が、その日のうちに分かる
EC・モール・店舗・卸の並走で、在庫と受注の全体像が誰にも見えない。
2024年問題・人件費上昇で物流費率が上がり続け、どんぶり勘定が利益を蝕む。
需要変動の激化で、欠品による機会損失と過剰在庫が同時に発生する。
同じ状態に、心当たりはありませんか。
まず1テーマ・1システムだけ。御社のデータで何が見えるようになるかをご説明します。
Why it failed
なぜ、これまでのデータ活用は
成果につながらなかったのか。
「作るのが重い」×「使っても判断が人依存」── この2つの構造問題が、投資を成果から切り離してきました。
重く・高く・遅い
- 1多額の費用分析用データベースの構築と、システム同士をつなぐ開発に費用がかかりすぎる。
- 2構成が複雑になる元のシステムに負担をかけないよう、データを複製する仕組みを別に用意することになる。
- 3品質がそろわない案件やシステムごとに、データの細かさや項目の意味が食い違う。
- 4直すたびに波及する運用・保守の費用が積み上がり、手を入れづらくなる。
RESULT 途中断念、または作ったが使われない
BIは結局、人が判断
- 1判断負荷が高い忙しい現場では見る余裕がなく、定着しない。
- 2見る人によって差が出る読み解く力の差で、判断を誤ったり使われないままになる。
- 3「見える」止まりダッシュボードはあるが、打ち手につながらない。
- 4改善が回らない意思決定が速くならず、投資対効果が出ない。
RESULT 意思決定が速くならず、改善が回らない
この2要因を、「技術進化」と「AI運用」で同時に解消します。
Why now
今だから作れる。
今こそ回せる。
生成AI・クラウド・CDCの進化で、基盤構築は軽く・安く・速くなりました。さらにAIが「監視→推奨→承認→実行」で運用そのものに埋め込まれ、“作ったが使われない”を終わらせます。
① 今だから作れる
（作るのが軽くなった）
軽量構築のデータ基盤
重厚長大なDWH構築とは、前提から違います。
- 変わった分だけを取り込む
元のシステムへの負担を最小限にしながら、常に最新の状態を保てます。
- まず“安価な蓄積”へ
オブジェクトストレージ中心で、要件の後追いや変更に強い。
- マルチベンダー前提で束ねる
無理な統一を狙わず、案件追加・入替に柔軟な疎結合アーキテクチャ。
- 生成AIで設計〜実装〜テストを加速
開発工数を圧縮し、従来より軽く・安く・速い構築。
② 今こそ回せる
（使われ続ける仕組み）
AI運用ループ
「作ったが使われない」を終わらせる4つのサイクル。
埋め込まれる
Movie 01
まず1分半で、全体像を。
「WMSはある。データはつながらない。」──課題から解決までをご紹介します。
動画の内容を、御社のシステム構成に当てはめてご説明します。
WMS・基幹・ECの構成をお伺いできれば、接続イメージをその場でお示しできます。
Architecture
既存システムを入れ替えない、
「上位統合」という選択。
現行システムと現場オペレーションはそのまま。その上にデータの層を一枚重ねます。だから導入リスクが小さく、将来のシステム入替にもデタッチャブルに追従できます。
ETL ＋ Data Lake全システムのデータを標準化し、AI・アプリへリアルタイム供給既存のWMSや基幹はそのまま。データ活用基盤のみをアドオンする形で導入できます。
拠点全体・拠点毎・荷主毎の収支可視化や生産性分析。データドリブンな意思決定を加速。
疎結合だから、将来のWMS・基幹・カート入替にもデタッチャブルに追従できます。
3 Steps
データを集める・貯める・使う。
AIがうまく使えるかどうかは、現場のデータをどれだけ正確に、細かく、途切れずに集められるかで決まります。その入口にあるのがWMSであり、それらを束ねるのがデータ基盤です。
集める
社内外のデータを、そのまま接続
- WMS・基幹・EC・OMS・販売管理に直接接続
- 委託先WMS・外部CSVも取り込み
- CDC（差分取得）でリアルタイム同期
- MySQL / PostgreSQL / S3 / Excel / API
- ハンディ端末・OCR・カメラ・センサーでデータを補う
貯める
AIが参照できる形で統合・蓄積
- システムごとに孤立していた業務データを時系列で統合
- 商品・ロケーション・顧客・取引先マスタの統合
- raw（原本）／mart（分析用） 2層のデータレイク（Parquet）
- スキーマ変更履歴を自動管理（v1→v2→v3…）
- テナント→グループ→レイヤー→データセットの4階層分離
使う
進化し続けるAIを、柔軟に活用
- Claude / GPT / Gemini — 選択・切替可能
- MCP等の標準インターフェースで接続
- 需要予測・在庫最適化・異常検知
- ダッシュボード・レポートの自動生成
- 定型作業のエージェント化
※ どのAIを使うかは、後からでも変更できる設計です。新しいAIが出れば、そのまま乗り換えられます。
How it works
システム同士をつなぐのに、
開発はしません。
必要なのは画面での設定だけです。データを「取り出す・整える・納める」流れをマウスで組み立て、結果をその場で確認できます。だから、つなぐ費用も期間も大きく下がります。
専任のデータ担当がいなくても、運用できます
SQLを書ける人、BIツールを設定できる人を採用しなくても始められる。ここを一番大事にしています。つなぐのは画面の設定、できあがったデータはそのままダッシュボードやAIに渡せます。「詳しい人に頼まないと数字が出てこない」状態から抜け出せます。
データが流れる3つの段階
- 基幹・販売管理・WMSのデータベースに直接つなぐ
- CSV・Excel・API経由でも受け取れる
- 変わった分だけを、決めた間隔で自動取得
- 元のシステムの改修は不要
- 複数システムのデータを突き合わせる
- 合計・件数・平均などを集計する
- 表記ゆれや空欄を整え、単位をそろえる
- 独自の計算項目を足せる
- 更新があった期間だけを書き換える
- 日付ごとに区切って保存し、検索を速く
- 自動で圧縮し、保管コストを抑える
- 項目が増えても定義を自動更新
Why it lasts
あとから要件が増えても、作り直さない
データ基盤が使われなくなる原因は、たいてい「後から出た要望に応えられない」ことです。そうならないための仕組みを、4つ用意しています。
変わった分だけを運ぶ
毎回すべてのデータを送り直すのではなく、前回から変わった分だけを受け取ります。元のシステムに負担をかけず、待ち時間も短く済みます。
専門用語では CDC（変更差分取得） と呼びます。
原本はそのまま置いておく
届いたデータは加工せず原本のまま保管し、分析用の形は後から何通りでも作れます。「あの項目も見たい」が後から出ても、作り直しは不要です。
専門用語では raw / mart の2層構成 と呼びます。
どの数字がどこから来たか、記録が残る
項目の意味や変更の履歴を自動で残します。監査や社内説明の場面で、その数字の出どころをさかのぼって示せます。
専門用語では データカタログ・スキーマバージョニング と呼びます。
部門・取引先ごとに、鍵をかけて分ける
見せてよい相手にだけ見せる仕切りを、データの置き場所のレベルで用意します。荷主ごとの開示も安全に行えます。
専門用語では マルチテナント分離 と呼びます。
Under the hood
それを支えている3つの仕組み
書式のちがいは、こちらで吸収します
拠点やシステムごとにバラバラな項目名・単位・日付の書き方を、ひとつの形に自動でそろえます。現場に「入力ルールを変えてください」とお願いする必要はありません。
数千万件でも、待たせません
分析専用のデータベースを使うため、これまで数分かかっていた集計がミリ秒で返ります。会議中に「その内訳も見たい」と言われても、その場で出せます。
開発せず、画面の設定だけ
データの取り出し・整え・受け渡しを、マウス操作で組み立てられます。作った処理はそのまま定期実行に回せるので、都度の依頼も不要になります。
※ 用語の補足 ─ ETL：システムからデータを取り出し（Extract）、使える形に整え（Transform）、置き場へ納める（Load）一連の処理。／ Data Lake：加工前の原本を含め、あらゆる形式のデータをそのまま溜めておける置き場。／ CDC：Change Data Capture（データベース側で変更差分だけを抽出する方式）。／ raw・mart：受け取ったままの層と、分析用に整えた層。／ 分析専用データベース：In-process SQL OLAP DB（インプロセス型・列指向）。／ Parquet：列単位で圧縮して保存するファイル形式。
現場で生まれるデータを、経営のスピードに。
入荷から出荷、勤怠から原価まで。現場の一次データを標準化して束ねることが、AI活用と即時の意思決定の前提になります。W3 Data Platform は、その土台だけを既存システムの上に重ねます。
AI × Data Platform
聞くだけで、分析から打ち手の提案まで。
MCP接続により、AIアシスタントが統合データを直接参照します。SQLもBIツールの設定も不要。ダッシュボードを読み解くスキルなしで、把握・提言・実行までAIが伴走します。
優先度 中／EC出荷の同梱率を改善 → 配送費 ▲8% の見込み
優先度 中／繁忙帯に応援2名を再配置 → 残業工数 ▲12%
自然言語で聞くだけ。SQLもBIツールの設定も不要です。
AIに話しかけると、
ここにダッシュボードが自動生成されます
※ 画面イメージは説明用のサンプルデータです。
ABC分析の自動化
売上累計からA／B／Cクラスを自動分類し、SKU別の在庫配置最適化を提案。
ダッシュボード自動生成
売上・利益率・在庫回転率などのKPIを自動集計し、即時に可視化。
異常検知・予兆分析
在庫数量の急変や出荷遅延パターンを検出し、先手のアクションを提案。
日報・レポーティング
定型レポートを自動生成・配信。報告資料づくりの工数をゼロに近づける。
※ Claude Cowork と W3 Data Platform を MCP 接続した、データ活用オーケストレーションの例です。ロケーション分析・日報レポーティング・ダッシュボード自動生成などに対応します。
このダッシュボードとAIの動きを、実際にお見せします。
オンラインでのデモをご用意しています。事前準備は不要です。
Business Value
まず「つなぐコスト」を下げ、
そこから価値を積み上げる。
圧倒的なパフォーマンスとシステム柔軟性。スモールスタートで成果を確認しながら、段階的に広げられます。
マルチ接続の標準化で個別のインターフェース開発が不要になり、コストを圧縮。
標準化されたコネクタとテンプレートにより短期間で立ち上げ（代表的ケース）。
数千万件のデータ処理でも瞬時に応答し、リアルタイムな意思決定を支援。
システムの切替・追加が容易。経営スピードにIT構成が追従できる。
経営の可視化
拠点・荷主・SKU・チャネルを横断した実態把握が、締めを待たず日次で回る。
在庫と現場の最適化
欠品の機会損失と過剰在庫・廃棄ロスを同時に削減。生産性の差も要因まで分析できる。
AI活用の土台
標準化・クレンジング済みのデータが、そのままAIの学習燃料になる。
注記：数値は代表値であり、実環境（データ量、ネットワーク構成など）により変動する可能性があります。システム同士をつなぐ開発費用は、対象システムの仕様確認と詳細化が必要なため、個別にお見積りいたします。
Same Yardstick
委託先・WMSが違っても、
同じ「ものさし」で比較できる。
複数拠点を複数の3PLへBPOしていても、同一データセット（標準化モデル）へ自動変換して取得。拠点・委託先を横並びで公平に評価できます。
- 同一KPI定義で公平に評価
生産性の差がどこから来ているかを分析し、改善や物量の振り分けに反映できます。
- 客観的な判断材料
委託費の交渉・拠点再編の材料として使える。
※ 数値は説明用のサンプルです。
費用と期間の目安を、その場でお伝えします。
対象システムと拠点数をお伺いできれば、概算とスケジュールをご提示できます。
Industry Scenarios
どの業界の、どんな場面で使えるのか。
既存システムを入れ替えない「上位統合」は、データが分かれてしまっているすべての業界で使えます。違うのは、どこに効果が出るかだけです。タブを切り替えてご覧ください。
マルチWMSを束ね、荷主別採算を「月次のどんぶり」から「日次」へ
業界に共通する課題
- 案件ごとに導入したWMSが分断し、全社のデータが誰にも見えない。
- 荷主別・工程別の損益は月次締め後に判明し、赤字案件への手当てが後手に。
- KPI定義が拠点ごとに異なり、同じ物差しでの評価・改善ができない。
適用シナリオ（想定）
- STEP 013種のWMS・勤怠・基幹をCDCで接続。既存システムは無改修、1拠点あたり約1週間で接続。
- STEP 02raw/mart 2層に蓄積し、入出荷・在庫・工数を同一KPI定義へ自動変換。
- STEP 03荷主×工程×拠点の日次P/L、拠点別生産性の横比較、遅延・採算悪化の例外アラート。
POINT既存WMSはそのまま、1拠点ずつのスモールスタート。稼働中の現場に影響を与えず全拠点へ展開できる。
ERPと委託物流をつなぎ、「在庫と物流費の実態」を経営に届ける
業界に共通する課題
- 生産・販売はERP、物流は委託3PL各社のWMS。全社在庫の把握に数日かかる。
- 委託物流費は請求書ベースの把握のみで、内訳・妥当性を検証する材料がない。
- 発注・生産計画がベテラン依存で、担当者が変わると精度が落ち組織に残らない。
適用シナリオ（想定）
- STEP 01SAP・委託先3社のWMS・TMSをCDC接続。委託先側の改修は不要、データ提供のみで開始。
- STEP 02SKU・拠点粒度で標準化し、生産・販売・在庫・物流費を同一粒度のデータセットへ統合。
- STEP 03全社在庫の即時把握、委託費の内訳検証、需要予測モデルへの学習データ供給と異常検知。
POINT委託先3PLを切り替えずに可視化できるため、関係を損なわずガバナンスだけを強化できる。
「売るデータ」と「届けるデータ」をつなぎ、SKU×チャネル採算を日次化
業界に共通する課題
- ECカート・モール・POS・OMSがサイロ化し、在庫と受注の全体像が見えない。
- 売上は販売管理、物流費は請求書。どの商品がどこで儲かるか答えられない。
- チャネル間で在庫が偏り、機会損失と値下げ・廃棄ロスが同時に起きる。
適用シナリオ（想定）
- STEP 01ECカート・POS・OMS・WMSを接続。店舗・EC・倉庫のデータをリアルタイムに収集。
- STEP 02販売×在庫×物流費をSKU×チャネル粒度で突合できる形に標準化・統合。
- STEP 03SKU×チャネル別採算の日次ダッシュボード、欠品予兆アラート、在庫再配分提案。
POINTBI・AIツールを選ばない設計。将来のカート・POS入替にもデタッチャブルに追従できる。
老朽基幹×Excel集計から、「得意先別採算の即答」へ
業界に共通する課題
- 基幹からのデータ抽出が特定担当者頼み。改修は高額で手を入れられない。
- 得意先別・商品別の採算は月次のExcel集計で、作成に5営業日かかる。
- センターごとに在庫が閉じ、社内転送・欠品対応が後手に回る。
適用シナリオ（想定）
- STEP 01基幹・WMSをCDCで接続。基幹本体は一切改修せず、変更差分だけを安全に取得。
- STEP 02得意先・商品マスタを統合し、売上・粗利・物流費・在庫を同一粒度で蓄積。
- STEP 03得意先別採算・在庫回転ダッシュボードの自動更新、発注推奨・滞留在庫アラート。
POINT基幹刷新を待たずに着手可能。将来の基幹更改時も、データ基盤と分析資産はそのまま使い続けられる。
賞味期限・ロットまでつなぎ、廃棄ロスと欠品を同時に減らす
業界に共通する課題
- 賞味期限・ロットが各拠点のWMSに閉じ、全社の期限別在庫が見えない。
- 日配・季節品の需要波動に発注が追従できず、機会損失と廃棄ロスが併発。
- 回収・照会のたびにロット追跡を各拠点へ問い合わせ、数時間〜数日かかる。
適用シナリオ（想定）
- STEP 01自社・委託先のWMSと基幹・受注データを、ロット粒度のまま接続・収集。
- STEP 02期限・ロットを含む標準化モデルへ変換し、全社の期限別在庫を一元化。
- STEP 03出荷期限アラート、需要予測による発注最適化、ロット照会の即答。
POINTWMSに期限・ロット項目があれば追加開発は不要。委託先にはデータ提供のみを依頼すればよい。
レガシーDBを動かさず、ガバナンスの効いた分析基盤を最短で
業界に共通する課題
- 基幹・周辺システムからの抽出に専門知識と時間が必要で、分析が進まない。
- リネージ（どこから来た数字か）が追えず、監査・当局対応の負担が大きい。
- 横断集計が手作業のため月次が限界。与信・リスクの判断が遅れる。
適用シナリオ（想定）
- STEP 01CDCで本番DBに負荷をかけず変更差分のみを複製。本番系は無改修・影響ゼロで接続。
- STEP 02カタログ管理・スキーマバージョニングで全データの定義・出所・変更履歴を説明可能に。
- STEP 03与信・収益ダッシュボードの日次化、取引データの異常検知モデルへのデータ供給。
POINT本番系と分析系を完全分離。分析要件の追加・変更はデータ基盤側だけで完結する。
契約・査定・代理店データを統合し、チャネル収益を可視化する
業界に共通する課題
- 契約・保全・支払・代理店管理が商品ごとに縦割りで、横断分析ができない。
- チャネル別の獲得コストと損害率を突合できず、代理店評価が感覚頼み。
- 支払査定データの分析が手作業で、不審な請求パターンの発見が遅れる。
適用シナリオ（想定）
- STEP 01契約・保全・支払・代理店の各システムをCDCで接続。マルチテナント構造で部門別に分離管理。
- STEP 02契約者・代理店マスタを名寄せ・標準化し、収入保険料と支払・経費を同一粒度で統合。
- STEP 03代理店×商品別の収益ダッシュボード、支払パターンの異常検知、AIへの照会で即席分析。
POINTマルチテナント分離で商品系統ごとの権限を維持したまま、経営層だけが横断ビューを持てる。
院内システムと経営データをつなぎ、病院経営を数字で回す
業界に共通する課題
- 電子カルテ・部門システム・医事会計が分断し、施設間でデータ形式も不揃い。
- 病床稼働・診療科別収支を突合できず、経営改善の打ち手が立てられない。
- 抽出のたびにベンダーへ依頼が必要で、時間も費用もかかり分析が進まない。
適用シナリオ（想定）
- STEP 01各施設の医事会計・部門システム・勤怠から、本番に負荷をかけずデータを収集。
- STEP 02施設ごとに異なる形式を標準化し、マルチテナントで分離しつつ横断分析可能に。
- STEP 03病床稼働×診療科別収支のダッシュボード、匿名加工データの改善活用、AI照会。
POINT施設の追加・電子カルテの更改があってもコネクタ設定のみで追従。グループ拡大に強い。
プロダクトログとCRMをつなぎ、チャーンを先読みする
業界に共通する課題
- プロダクトの利用状況と契約・請求データが紐づかず、解約予兆を掴めない。
- 分析のたびにエンジニアへSQL依頼が発生し、開発リソースを圧迫する。
- 部門ごとに数字が食い違い、経営会議が「数字合わせ」から始まる。
適用シナリオ（想定）
- STEP 01プロダクトDB・Salesforce・Stripe等をノーコードETLで接続。エンジニアの手を借りず内製運用。
- STEP 02mart層に全社共通KPI（アクティブ率・NRR・解約率）を定義し、部門間の数字を統一。
- STEP 03チャーン予兆スコアをCS・営業へ自動通知、自然言語での照会・ダッシュボード自動生成。
POINTデータエンジニア採用前に内製データ基盤を確立でき、採用後はSQLベースの高度化にも対応できる。
※ 本セクションの導入モデルケースはすべて架空です。記載の企業は実在せず、数値・効果は仮定に基づく試算イメージであり、実際の導入実績ではありません。金融・保険・医療・SaaSは、物流領域で培ったETL＋Data Lake基盤の汎用適用イメージとして記載しています。
18業界ぶんの導入モデルケースを用意しています。
上の9業界に加えて、アパレル・ファッション、医薬品・医療機器卸、自動車部品、化学・危険物、建材・住設、D2C・サブスク通販、家電・電子部品、外食・フードサービス、マテハン・ロボット導入拠点を収録。データがどこで切れているか、AIにどう聞くか、揃ったあとのデータがどう並ぶかまで、1業界ずつ書いています。
御社の業界・業務に当てはめた適用イメージをご提案します。
無料アセスメントでは、現状のシステム構成とデータの持ち方を整理するところから伴走します。
Movie 02
導入の進め方まで、3分で詳しく。
商流と物流の分断、ノーコードETLの画面設定、そして導入ロードマップまで。詳細版でひと通りご覧いただけます。
Why Dialog
商流と物流の双方を知っている、
データ基盤ベンダー。
一般的なDWH・BIベンダーとの決定的な違いは、「売るデータ」と「届けるデータ」の双方を現場粒度で理解していることです。
WMSを自社開発するベンダー
エンタープライズWMS「W3 sirius」、クラウドWMS「W3 mimosa」を自社開発・提供。在庫・出荷・作業データの意味と粒度を現場レベルで理解しているため、他社WMSのデータも“正しく”つなげます。
入れ替えない「上位統合」
EC・OMS・基幹・WMSはそのまま。現場オペレーションを変えずにデータの層だけを重ねるため、導入リスクとシステム部門の負荷を最小化。将来のシステム入替にもデタッチャブルに追従します。
軽く・速く・安い導入
標準コネクタとテンプレートにより、代表的ケースでWMS接続1週間・接続コスト従来比1/3。まず小さくつないで成果を確認し、段階的に広げるスモールスタートが可能です。
W3シリーズ ─ WMSからデータ基盤まで、物流のデータをワンブランドで。
Roadmap
まず1システム・1テーマから。
約2ヶ月で最初の可視化まで。
スモールスタートの4ステップ。記載の期間は目安です。
アセスメント
1–2 Weeks- 要件整理・ヒアリング
- 現状システム調査
- 対象テーマ・スコープ定義
接続・抽出
2–3 Weeks- コネクタ設定・検証
- 初回データ収集の実行
- 通信環境テスト
標準化・検証
2–3 Weeks- スキーマ設計・定義
- 変換ロジック実装
- PoC（概念実証）
可視化・本番化
2–3 Weeks- ダッシュボード構築
- AI連携・API公開
- 運用移行・引き継ぎ
※ スケジュールはお客様のデータ規模、システム構成の複雑さ、要件の詳細度により変動する可能性があります。詳細なスケジュールはアセスメントフェーズ完了後にご提示いたします。
CONTACT
まず1テーマから。デモ・無料相談を承ります。
既存システムはそのままに、1システム・1テーマの可視化からスモールスタートできます。資料請求・お見積りのご相談も、こちらのフォームから承ります。