AIによるデータ分析とは?事例やメリットも含めて分かりやすく解説

「AIを使ったデータ分析とは、どのようなものなのだろう?」
「AIによるデータ分析にはどんな利点があるのだろう?」

AIを利用したデータ分析について、このような疑問をお持ちではありませんか?

近年、データ分析をAIで行い、そこで得られた情報をビジネスに活用している企業が増加傾向にあります。
あなたの会社でもそういった話が出ているのではないでしょうか。

しかし急に「AIでデータ分析をする」と聞いても、それがどういうことなのかピンと来ませんよね。
どのようにビジネスに活用できるのか、どんな利点があるのかなどさまざまな疑問が浮かんでくると思います。

そのように分からないことがあるまま成り行きに任せてAIによるデータ分析を推し進めてしまうと、成果を得られない可能性が高いです。

そこでこの記事では、AIによるデータ分析についてきちんと理解するために、以下のような内容をお伝えします。

本記事の内容
  • AIを使ったデータ分析の基礎知識
  • AIによるデータ分析の活用事例
  • AIでデータを分析するメリット
  • AIによるデータ分析において課題となること
  • AIによるデータ分析で成果を得るためのポイント

全体を通して、AIを使ったデータ分析の活用に向けて動き出すことができる情報をご紹介していますので、ぜひ最後まで目を通してみてくださいね。

目次:

1. AIによるデータ分析とは?
2. AIによるデータ分析の活用事例
3. AIでデータを分析することのメリット4つ
4. AIでデータを分析する際に課題となること
5. AIによるデータ分析で成果を得るためのポイント4つ
6. AIによるデータ分析を取り入れるべき企業の特徴
7. AIを使ったデータ分析をお考えならNTT東日本へご相談ください
8. まとめ

1. AIによるデータ分析とは?

一言に「AIがデータ分析をする」と言っても、それがどんなことなのかよく分かりませんよね。
分析の結果、どのような情報が得られるのかもイメージしづらいかと思います。

そのような基礎的な部分を理解するため、ここでは以下の2つについて説明します。

  • AIがデータ分析で行っていること
  • AIによるデータ分析で分かること

まずは、AIによるデータ分析がどのようなものなのか、しっかり抑えておきましょう。

1-1. AIがデータ分析で行っていること

AIがデータ分析において行っていることは、専門的・技術的な話を省略すれば、従来私たちがやってきたデータ分析と基本的には大きく変わりません

あなたも以下のようなデータと向き合い、資料を作成したり、計画を立てたりといった経験があるのではないでしょうか。

◆ 売り上げデータ
◆ POSデータ 
◆ Web行動履歴
◆ 購入履歴 
◆ 顧客・ユーザーデータ
◆ 位置情報
◆ アンケート結果・レビュー

など…

こういったデータを単体で分析し、そこから知見や示唆を得てビジネスに活用するというのは、すでに広く行われていることですよね。

AIによるデータ分析も、そのような一般的なデータ分析の延長にあると考えて差し支えないでしょう。

ただ、分析を行うのが人間ではなくAIであることや、AIの処理能力の高さや速さを活かして、これまでより大量かつ多種多様なデータ(音声・動画・画像なども含む)を複合的に分析できる点が、従来のデータ分析とは大きく異なるポイントです。

1-2. AIによるデータ分析で分かること

AIによるデータ分析では、意思決定の根拠となる情報を得ることができます。
例えば、以下のような情報です。

意思決定の根拠となる情報
  • 将来の売り上げ予測(仕入れや人員配置の根拠)
  • 商品やサービスに対する顧客満足度(商品・サービス改善施策の根拠)
  • 現場の作業実績・生産実績(業務効率や生産性向上に有効な施策の根拠)
  • 機器や設備の稼働状態(点検や補修のタイミングの根拠)
  • 顧客の好み・行動特性(おすすめする商品やタイミングの根拠)

人が行う従来のデータ分析においても、部分的に経験則や感覚を頼りつつ最終的にはこのような情報を導き出しているはずです。

ただAIのデータの処理速度は人間よりずっと速く、人によるデータ分析よりもスムーズに必要な情報に辿り着くことができます

また、AIは大量で多様なデータを複合的に分析することができますし、人と違ってデータのみに基づいて情報を導き出します。

そのため、データ分析から導ける情報の幅が広く、その精度が高いことも特徴です。

つまりAIによるデータ分析では、「意思決定の根拠となる、正確で幅広い情報」を、よりスムーズに得ることができるのです。

2. AIによるデータ分析の活用事例

AIを使ったデータ分析がどのようなものか、少しずつ分かってきたのではないでしょうか。

ただ、具体的にどのようにビジネスに活かすことができるのかも知りたいところですよね。

そこでここでは、AIによるデータ分析の活用事例をいくつかご紹介します。
AIでデータ分析を行うことがビジネスにおいてどのように役立つのか、より鮮明にお分かりいただけるはずですよ。

2-1. 顧客の好みに合うワインのおすすめを実現

ワインを専門に取り扱う通販サイトでは、それぞれの顧客に適したワインをおすすめ表示できていないという課題を抱えていました。

この課題を解決するため、顧客のWebサイトでの行動履歴や購入履歴、商品であるワインの味わいなどのデータをAIを使って分析しました。

これにより、「どのような顧客がどのような味わいのワインを好むのか」という情報を把握でき、それぞれの顧客の好みに応じたワインをWebサイト内でおすすめできるようになったのです。

結果としてこの通販サイトでは、おすすめ商品の掲載枠からの購入率が従来の2倍になるという成果を得られました。

出典:Rtoaster

2-2. 故障の予兆を察知して機器故障を予防

建設機器用アタッチメントの販売・保守を行うメーカー企業では、機器故障による工期遅延を防止するためにAIを使ったデータ分析を活用しました。

分析したデータは、機器に搭載してあるセンサーから収集した、圧力・温度・電流・摩耗度などのデータです。
こうしたデータを分析することで、機器故障の予兆を把握することができ、故障が発生する前に保守対応を行えるようになりました

結果として機器故障を予防することができ、工期の遅延防止に繋がりました。

出典:財務局調査による「先端技術(IoT、AI等)の活用状況」について(財務省)

2-3. 商品の需要を予測して精緻な仕入れを実現

ホームセンターの運営企業では、従業員の経験や勘に頼った仕入れ業務や過剰な在庫の保有を改善するためにAIによるデータ分析を実施しました。

過去の販売実績やカレンダー情報、気象情報などをデータ化し、AIが分析して商品の需要を予測。予測に基づいて発注を行うことで、精度の高い仕入れを実現したのです。

その結果、従業員の経験や勘に依存した仕入れに比べて、平均在庫数を16%削減することができ、在庫管理業務も大幅に減少しました。

さらにこの事例では、仕入れや在庫管理にかかる負担が減った分、従業員が他の業務に当たることができるようになり、売り上げも2割程度向上しています。

出典:AI導入ガイドブック(経済産業省)

2-4. 過去の図面データや見積もり結果から自動で見積もりを作成

プラスチック精密機械加工などを行う企業では、担当営業にしか対応できない見積り業務に課題を感じていました。
この課題の解決に向けてAIによるデータ分析を実施。

見積もり金額の判断要素となる加工図面や過去の見積もり結果を分析することで、担当営業以外のスタッフにも適正な見積もり金額を把握できるようになり見積もり作業の属人化解消や見積もり回答時間の短縮への効果を確認することができました。

こういった効果から、見積もり作業負担が減った担当営業のさらなる営業活動(新規顧客開拓など)による発注件数の増加が期待されています。

出典:中小企業とAI人材の協働による課題解決事例(経済産業省)

2-5. 過去の応募書類を分析して採用可否を判断

大規模な採用活動を行う企業では、履歴書やエントリーシートによる書類選考に、AIのデータ分析を活用している場合もあります。

こういったケースで分析するのは、過去の選考書類や書類に対する評価データです。これにより、応募書類が採用基準に合致したものかどうかをAIが導き出してくれるのです。

結果的に、採用担当者が選考書類を1点ずつ読み込む時間を大幅に短縮することができています。

参考:松尾 豊(監修) 『AI大図鑑』 ニュートンプレス,2020年

3. AIでデータを分析することのメリット4つ

企業における実際の事例を知ることで、AIによるデータ分析が事業や業務にどのように役立つのかがイメージしやすくなったかと思います。

そのような、事例からもうかがえるAIを使ったデータ分析のメリットを、ここで一度まとめておきます。

AIを使ったデータ分析のメリット
  • 正確な現状把握ができる
  • データに基づいた将来の予測ができる
  • 迅速・有効な意思決定が可能になる
  • 業務の効率化に繋がる

一つずつ説明しますね。

3-1. 正確な現状把握ができる

まず一つ目のメリットは、正確な現状把握ができることです。

AIによる多様かつ大量のデータに基づく分析によって、主観や属人性を排除した正確な現状把握が可能になるのです。

このメリットは、例えば次のように役立てることができます。

◆設備の稼働状況を分析
ボトルネック工程の把握

◆機器類の状態を分析
故障の予兆を把握

◆Web上の行動履歴や購買履歴などを分析
顧客ニーズの把握

◆さまざまな媒体に点在するクチコミを分析
顧客満足度の把握

AIのデータ分析は、人の経験や感覚に頼ることなく、こういった状況の把握を可能にするのです。

3-2. データに基づいた将来の予測ができる

AIは、現状だけでなく、データに基づいた将来の予測も可能にします。

AIを活用していない場合でも、人がデータ分析を行うことで将来の状況をある程度予測するといったことは広く行われています。

しかし人に分析できるデータの量や種類はAIに比べれば少なく、時間もかかってしまいます足りないデータや時間を補うために、経験則や勘によって予測値を出している場合も多いでしょう。

一方でAIを使って大量のデータを分析すれば、人の主観的な根拠に頼ることなく、あくまでデータに基づいて以下のようなことを予測することができるのです。

  • 小売店やメーカーでの商品の需要
  • 飲食店や小売店への来客数
  • 機器類の故障箇所や故障発生のタイミング
  • 人材の有用性

こういったことを客観的なデータに基づいて、高い精度で予測できるということは、AIによるデータ分析の大きなメリットの一つです。

3-3. 迅速・有効な意思決定が可能になる

AIによるデータ分析を活用すれば、それまでよりスピーディーかつ有効な意思決定が可能になるでしょう。

AIは人が行うよりずっと速く、多くのデータを分析し、意思決定に有用な情報をアウトプットしてくれます。
このため、データ分析にかかる時間が短縮でき、迅速に意思決定へと至ることができるのです。

また、多くのデータから導かれた客観性のある情報に基づいた意思決定は、課題解決のために有効である可能性も非常に高いです。

このような、意思決定のスピード感・有効性の向上もAIによるデータ分析がもたらすメリットと言えます。

3-4. 業務の効率化に繋がる

データ分析で得られた情報をうまく活用できれば、業務効率の改善も期待できます。

現状や将来の状況を把握できることで、より効率の良い対応ができるようになるからです。
その一例を見てみましょう。

需要や来客数の予測ができると…
  • AIの予測を根拠にできるので、試行錯誤することなく発注業務にかかる時間を短縮できる
  • 精度の高い仕入れにより在庫や廃棄が削減できる
  • 在庫が減ることで、在庫管理業務が削減できる
  • 来客数に応じた適切な人員配置ができる
機器類の故障箇所や故障発生のタイミングが予測できると…
  • 必要な箇所のみの修繕や部品交換が可能(保守コストの削減)
  • 故障する前の保全対応ができ、予期せぬ故障によって作業が停止しない
  • 精度の高い作業計画の策定が可能になり、機器を最大限稼働できる

このような対応が可能になれば、生産性や利益率の向上が見込めます

AIによるデータ分析をうまく活用することは、こうした業務効率の改善に繋がるのです。

4. AIでデータを分析する際に課題となること

AIによるデータ分析を活用することで、私たちはさまざまなメリットを得ることができます。

しかし、うまく活用して一定の成果を得るためには、次のような課題を乗り越える必要があります。

AIによるデータ分析を活用する際に課題となること
  • 適切なデータの収集が必要
  • 人材不足
  •  AIのデータ分析に適した環境整備

どういうことか、順番に説明しますね。

4-1. 適切なデータの収集が必要

AIを使ったデータ分析をビジネスに活かすためには、課題や目標に応じた適切なデータが必要となります。

AIがいくらデータ分析に優れているといっても、どんなデータからでも有用な情報を導き出せるわけではありません。

そのため、あなたの会社ですでに保有しているデータがあったとしても、それが課題や目標に関連性のないデータである場合、別途データを準備する必要があるのです。

課題を解決するために有用なデータを持ち合わせていない場合には、まず適切なデータの収集から開始しなければなりません。

4-2. 人材不足

AIを使ったデータ分析をビジネスにうまく活かすためには、データサイエンティストと呼ばれる人材が欠かせません。

データサイエンティストとは?

データから価値を見出し、ビジネスに活かすことのできる人材のこと。
統計・AI・市場動向についての知識や、AIが分析しやすくするためのデータ加工、プログラミングなどの技術を必要とする。

しかし現状、データサイエンティストは不足傾向にあり、AI・IT関連の事業者ではない一般企業で獲得するのは非常にハードルが高いです。

つまり、社内の人間だけではAIを使ったデータ分析をうまく活用することは難しく、この課題を克服するためには外部の専門企業を頼るのが現実的な道と言えます。

4-3. AIのデータ分析に適した環境整備

AIを使ってデータ分析を行うには、環境や基盤の整備が必要となります。

まず、AIの分析にかけるための大量のデータを蓄積・管理するためには、高性能なコンピューターや大容量なストレージが必要です。
他にもAIが効率よくデータを分析するためのシステムやプラットフォームも用意しなければなりません。

さらに、分析するデータの中に個人情報や個人情報に結びつくようなものがあるなら、強固な情報セキュリティ対策を講じる必要もあります。

こういった環境や基盤の整備は、社内インフラやAIに詳しいエンジニアが在籍していない場合、大きな課題となってくるでしょう。

5. AIによるデータ分析で成果を得るためのポイント4つ

AIを使ったデータ分析を実施する際に課題となることをご紹介しました。

こういった課題を知って、

「自社での活用はハードルが高いかもしれない…」

と感じられているかもしれませんね。
しかし、こういった課題さえ克服してしまえば、あなたの会社でもAIによるデータ分析をうまくビジネスに活かせるはずです。

そこでここでは、課題を乗り越えて、AIによるデータ分析で成果を得るためのポイントをお伝えします。

5-1. AIを使ったデータ分析の目的を明確にする

AIでデータ分析を行って、きちんと成果を出すためには達成すべき目的をできるだけ明確にすることが重要です。

さらに目的を明確にした上で、

  • 目的達成のためにはどのような対応をするべきか
  • 目的達成のためにはどのような情報が必要か
  • 上記2点のためにはどのようなデータを分析するべきか

といったことも綿密に検討しておくようにしましょう。

このように目的達成のために必要なことを順序立てて考えていくことで、用意すべきデータがどのようなものか把握しやすくなり、データの収集にも取り組みやすくなるはずですよ。

5-2. オープンデータを利用する

出典:データカタログサイト(デジタル庁)

社内だけで必要なデータを揃えることが難しい場合は、国や地方公共団体などで公開されているオープンデータの利用も検討してみてください。

オープンデータとは、機械判読しやすい形式でまとめられた二次利用可能なデータのことです。
デジタル庁による「データカタログサイト」や「東京都オープンデータカタログサイト」などで公開されていて、誰でも無償で利用することができます。

公開されているデータの種類は多岐にわたるので、達成したい目的に必要となるデータを入手できる場合もあるはずです。

こうしたオープンデータは、自社で保有していないデータや収集が難しいデータを分析に使いたい場合に大変役立ちます

5-3. 支援企業にサポートしてもらう

データサイエンティストが不足している現状においては特に、AIの活用を支援する企業との協力をおすすめします

すでにお伝えした通り、一般企業がデータサイエンティストを社内に抱えるのは非常に難しいです。
この課題を克服するには、外部の支援企業を頼るのが現実的な方法と言えます。

また支援企業と協力することで、データ収集や環境・基盤整備といった課題についてもサポートしてもらえるはずです。

AIによるデータ分析の課題を乗り越えて成果を得るためには、支援企業のサポートが必須と言っても過言ではないのです。

5-4. クラウドを活用する

AIを使ったデータ分析に適した環境・基盤を構築するためには、クラウドを活用すると良いですよ。

というのも、AWS(Amazon Web Service)やMicrosoft Azureに代表されるクラウドサービスには以下のような特徴があるからです。

  • 拡張性に優れたコンピューターやストレージが提供されている
  • AIの構築に適したプラットフォームが提供されている
  • 強固な情報セキュリティ対策が講じられている

このような特徴は、AIを使ったデータ分析に非常にマッチしていますし、コスト面でも社内で一から環境を構築するよりリーズナブルです。

こういったことから、環境・基盤の整備へのハードルを下げるためには、クラウドの活用がおすすめです

6. AIによるデータ分析を取り入れるべき企業の特徴

ここまでで、AIを使ったデータ分析の概要や成果を出すために必要なことなど、AIによるデータ分析の活用に踏み出すための情報をお伝えしました。

とはいえ、自社で本当にAIを使ったデータ分析を実施すべきかどうか判断しかねているかもしれませんね。

そこで最後に、AIによるデータ分析を活用した方が良い企業の特徴をお伝えします。
一つでも当てはまるものがあれば、早速一歩を踏み出してみてくださいね。

6-1. 業務の属人化を解消したい

業務の属人化を解消したいとお考えなら、AIによるデータ分析が役に立つはずです。

AIでデータ分析を行うことで属人性を排除できる業務には以下のようなものがあります。

  • 営業計画・生産計画の立案
  • 見積もり作成
  • 仕入れ計画の策定
  • 顧客へのおすすめ商品の選定
  • 人員配置のシフト策定
  • 現場の安全管理

このような業務に必要となる判断基準をAIのデータ分析によって導けるようにすれば、担当者にしかできない業務対応する人によって結果が異なる業務を、「誰が行っても同様の結果が得られる業務」に改善することができるはずですよ。

6-2. 従業員によるデータ分析を行っている

すでに人力である程度のデータ分析を行っている場合は、AIを使ったデータ分析を積極的に取り入れるべきです。

現時点でデータを活用しているということは、データ分析によって導き出したい情報があり、そのためのデータもある程度揃っているはずです。

それならばAIを活用した方が、精度の高い情報をより迅速に得られる可能性が高いです。

また、AIを活用すれば従業員は現状データ分析のために使っている時間を他の業務に使えるようになり、生産性の向上にも繋がりやすいでしょう。

6-3. 蓄積しているデータがある

具体的に利活用できていないけれど、社内で蓄積しているデータがあるという場合もAIによるデータ分析をぜひ検討してみてください。

特に、「データ分析に割く労力や技術が無いだけで、蓄積しているデータから得たい情報はある」という場合は、早速AIの活用に向けて動き出しましょう

蓄積データの活用方法が定まっていない場合でも、AIによるデータ分析を支援する企業に相談することで活路が見出せる場合があります。

どちらにしても、せっかくデータを保有しているのなら、それをビジネスに有効利用するべきです。

7. AIを使ったデータ分析をお考えならNTT東日本へご相談ください

私たちNTT東日本は、お客さま企業でのAIを用いたデータ分析をサポートいたします。

単に「AIを使ったデータ分析ができるようになる」サポートではなく、「AIでデータを分析することによって成果を得る」ための支援体制を整えています

ここではその一端をご紹介させていただきます。

7-1. データサイエンティストチームがデータ分析をサポート

NTT東日本では、AI×データ分析の専門家であるデータサイエンティストチームが、お客さま企業でのAIによるデータ分析をサポートします。

例えば以下のようなご要望もお気軽にお伝えください。できる限りお客さまのご希望に沿った形でサポートを行ってまいります。

  • 保有するデータをどのように活用すれば良いかアドバイスが欲しい
  • AIによるデータ分析で課題を解決したいが、費用は予算内に収めたい
  • 課題解決に適したデータの選定・収集からサポートして欲しい
  • より自社の課題に即したサポートを受けるため、事業や業務について知って欲しい

また、本当に成果を得られるかどうかご心配な場合も、まずは一度お話をお聞かせください。

データサイエンティストの知見を活かして、ビジネス課題の解決を目的としたデータの利活用方法をご提案させていただきます。

7-2. クラウドのプロが環境・基盤の整備をサポート

さらにNTT東日本には、Amazon Web Service(AWS)、Microsoft Azureの認定資格を持つ1,500人を超えるクラウドのプロフェッショナル※も在籍しています。
※2022年2月時点

AIによるデータ分析には欠かせない環境や基盤の整備についても、クラウドのプロが全面的にサポートさせていただきます。

以下はサポート内容の一例です。

  • お客さまに適したクラウドサービスの選定
  • AIによるデータ分析に適したクラウドプラットフォームのご提案
  • クラウドサービス上のコンピューターやストレージのご提案
  • お客さまの課題に応じてクラウド上でのAIシステム構築

このように、AIによるデータ分析の活用についてはもちろん、環境や基盤の整備もワンストップでご支援できるのが私たちの強みです。

課題解決に向け、AIを使ったデータ分析とそのための環境についてまとめてサポートが必要ならぜひ一度NTT東日本にご相談ください。

NTT東日本に相談する

8. まとめ

AIを使ったデータ分析の概要や、ビジネスへの活用方法などはお分かりいただけたでしょうか。

最後に今回の内容をおさらいしておきましょう。

まず、AIがデータ分析において行っていることは、専門的・技術的な話を省略すれば、従来私たちがやってきたデータ分析と基本的には大きく変わりません

そのため最終的に得られる情報も、従来のデータ分析と共通するところが多いですが、AIによるデータ分析ではより正確で幅広い、意思決定の根拠となる情報を得ることができると認識しておくと良いでしょう。

このようなAIによるデータ分析を活用することには、次のようなメリットがあります。

  • 正確な現状把握ができる
  • データに基づいた将来の予測ができる
  • 迅速・有効な意思決定が可能になる
  • 業務の効率化に繋がる

ただ、うまく活用していくためには以下のような課題を克服しなければなりません。

  • 課題解決に適したデータの収集
  • データサイエンティストなどの人材不足
  • AIのデータ分析に適した環境整備

このような課題を乗り越え、AIによるデータ分析で成果を得るためのポイントとして以下の4つをご紹介しました。

  • AIを使ったデータ分析の目的を明確にする
  • オープンデータを利用する
  • 支援企業にサポートしてもらう
  • クラウドを活用する

また次のような企業では、特にAIを使ったデータ分析を取り入れるべきです。

  • 業務の属人化を解消したい
  • すでに従業員によるデータ分析を行っている
  • 蓄積しているデータがある

データの利活用は、すでに多くの企業において行われていることですが、より効率的に有用な情報を引き出すためには、ぜひAIを使ったデータ分析の活用を検討してみてくださいね。

※Amazon Web Services(AWS)は、米国その他の諸国における、Amazon.com, Inc.またはその関連会社の商標です。
※Microsoft Azureは、Microsoft Corporationの米国及びその他の国における登録商標または商標です。

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