データの民主化サービス（データ分析の内製化サポート）
これまで多くの企業では、業務のデジタル化によって蓄積されたデータを分析し、業務改善や意思決定に活かす「データドリブン」の取り組みを進める際、外部のデータサイエンティストの力を借りるのが一般的でした。しかし近年では、企業や組織の全員がデータを活用できる環境や文化を整える「データの民主化」が進みつつあります。マクロセンドではデータの民主化（データ分析の内製化サポート）を支援します。
研究データの一元管理のためのDWHの構築
Overview
データマネジメントプラットフォームを構築することで、研究データを一元管理し、部門横断でのデータ共有が可能となり、異分野連携による新たな研究テーマの創出や、研究成果の長期的な資産化及びマテリアルズインフォマティクスへの活用が期待できます。
研究開発の現場での課題
実験データ・シミュレーション結果・文献情報・外部データベースの情報など、多様なデータが日々生成・活用されています。しかし、これらのデータが研究拠点や研究者個人、プロジェクト単位でバラバラに管理されていると、以下の課題が発生します。
- データの所在が分からない
- 同じ実験を繰り返してしまう
- 過去の研究成果が再現できない
これらの問題は、研究効率の低下・知見の断絶・研究投資の無駄を引き起こします。
データマネジメントプラットフォームの構築で、研究データを一元管理
過去の実験から得られた情報をクラウド（ここではAWS）に格納し、新たな研究へ活用できるようなシステムを構築しました。
期待できる効果
データマネジメントプラットフォームを構築することで、研究データを一元管理し、
以下を実現できます。
- メタデータ付与によるデータ検索性の向上
- アクセス制御・バージョン管理によるセキュアな運用
- 再利用性・再現性の向上による研究効率の改善
さらに、部門横断でのデータ共有が可能となり、異分野連携による新たな研究テーマの創出や、研究成果の長期的な資産化及びマテリアルズインフォマティクスへの活用が期待できます。
Other Cases
その他事例
WebサイトへのA2A（Agent 2 Agent）対応サービス
AIエージェントの効果を最大化するには外部サービスやほかのAIエージェントとの連携が必要となると考えられますが、AIエージェント同士が安全に効率よく連携するには共通プロトコルが必要となります。この共通プロトコルがA2A （Agent 2 Agent）です。A2Aが世の中に浸透することによって、インターネットやビジネスに大きな影響が出ると言われています。
製造業
ベテラン社員の経験・知識を若手社員へ継承するAI
トラブルが発生した際、ベテラン社員は長年の経験や知識をもとに、最適な対応策を素早く考え出すことができます。しかし、その知識やノウハウの多くはマニュアルなどの形式知として整理されておらず、「勘」や「直感」に頼る部分が多いため、若手社員への技術継承が難しいという課題があります。ナレッジグラフと生成AIを用いて、ベテラン社員の経験・知識を若手社員へ継承することが可能です。