データ活用の現場で進化し続けてきた、TDSEの強み

データ活用は、テーマ設定、組織体制、技術選定、実装・運用など、複数の要因が相互に影響し合う取り組みです。
各フェーズで異なる課題が発生しやすく、個別最適の積み重ねでは成果創出に結びつかないケースも見られます。

2013年の創業以来、TDSEはデータ分析・AIモデル構築・システム実装・運用定着まで、企業のデータ活用を一貫して支援してきました。その蓄積を土台に、いま私たちは生成AI・AIエージェントを業務に組み込み、人の意思決定と実行を支えるパートナーへと進化しています。

TDSEがデータ活用パートナーとして選ばれ続ける、5つの強み

TDSEは、データ活用を通じたビジネス成果の創出に向け、お客様のDX推進に求められる要素を継続的に強化してきました。
その中核となる5つの強みをご紹介します。

強み01：2013年に創業以来、各業界の大手企業に選ばれてきた支援実績

TDSEは2013年の創業以来、製造・金融・小売・通信・メディア・公共など、各業界を代表する企業のデータ活用を支援してきました。
業界をリードする企業との取り組みを通じて、現場特有の業務要件や運用条件を踏まえた、実装・運用に耐えうるデータ活用の知見を蓄積しています。

各業界のリーディングカンパニーとともに積み上げてきたテーマ実績

多様な業界・業務で蓄積してきた知見は、生成AIやAIエージェントを実業務で使える形にする上でも重要な土台です。業務プロセス、データの癖、現場運用の制約を理解しているからこそ、単なる技術導入ではなく、意思決定と成果につながる実装を設計できます。
以下は、TDSEが各業界で取り組んできた代表的なテーマです。

領域	代表的な活用テーマ
需要予測・SCM最適化	発注量適正化、在庫最適化、生産計画、物流予測、供給最適化
生成AI・AIエージェント活用	Dify、バックオフィス効率化、LLM要約、レビュー要約、PMリスク検知
顧客・マーケティング分析	レコメンド、離反防止、広告効果、CV最大化、VoC／レビュー分析
製造・インフラの異常検知／予兆保全	品質検査、設備保全、故障予兆、送電線異常検知
金融・保険のリスク／業務高度化	信用リスク、引受査定、OCR、不正検知、解約予測
DX推進・内製化／人材育成	DX人材育成、分析推進、組織立ち上げ、伴走支援
データ基盤・運用定着	Databricks、データマート、モニタリング、MLOps
業務自動化・バックオフィス効率化	Difyによる問い合わせ対応、議事録、社内業務支援

導入実績（※順不同）

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強み02：課題抽出からAI実装・運用・内製化支援までの、一気通貫の伴走モデル

多くの企業がデータ活用やAI導入に取り組む一方で、「PoCで終わる」「本番運用に至らない」といった課題も多く見受けられます。
TDSEの支援経験から、これらは個別プロジェクトの問題ではなく、いくつかの共通した構造的課題に起因しているケースが多いと考えています。

経営課題とデータ・AI技術が結びついていない

本来ビジネス課題の解決手段であるAIが目的化し、業務課題の整理や優先順位づけが不十分なまま取り組みが開始されるケースがあります。結果として、技術的には成立していても業務で活用されず、期待した経営インパクトに届かないケースが生じます。

PoC後の実装・運用を見据えた計画が不十分

PoCで一定の成果が得られても、本番環境への実装や運用設計、体制構築が十分に検討されていない場合、継続活用に至らないケースがあります。

内製化に向けた知識・体制が整備されていない

外部ベンダーに依存した状態では、社内にナレッジが蓄積されず、継続的な改善や新規テーマ創出が難しくなる傾向があります。

課題抽出から内製化までの一貫した支援

データ活用プロジェクトは、課題設定、分析、実装、運用、改善、内製化まで複数の工程で構成されます。これらを部門やベンダーごとに分断して進める場合、情報や設計意図の連携が十分に行われず、成果創出の妨げとなることがあります。
TDSEは、これらのプロセスを一貫した体制で支援し、各工程の整合性を保ちながら、業務への定着と継続的な改善を実現します。

課題・テーマ抽出

事業課題の棚卸し、データ・業務プロセスの現状把握、テーマの効果と実現可能性の評価、優先順位づけ

PoC

仮説検証、モデル構築、ビジネスインパクトの定量評価

本番実装

業務システム・データ基盤との接続、モデルの本番化、運用フロー設計

運用・継続改善

精度モニタリング、モデル再学習、新たな施策テーマの立ち上げ

内製化・人材育成

ナレッジトランスファー、社内データサイエンティストの育成、自走体制の構築

TDSEは、上流の戦略から下流の運用・内製化までをひとつのチームで担うことで、工程間の分断をなくし、お客様のビジネス成果創出までを一貫して支援します。

強み03：生成AI・AIエージェント領域における先進的な開発実績と研究開発力

生成AIの登場以降、業務でのAI活用は、対話・要約といった汎用利用から、業務システムと連携し業務プロセスを自律的に進めるAIエージェントへと拡張しています。
TDSEは、生成AIアプリ・AIエージェント開発プラットフォーム「Dify」の国内初の公式販売・開発パートナーとして、ライセンス提供から環境構築、AIエージェントの設計・開発、運用・内製化までを一気通貫で支援。生成AI・AIエージェント領域の専任技術組織を擁し、エンタープライズでの実装実績を積み重ねています。

TDSEの生成AI・AIエージェント領域における特徴

国内初の公式パートナー

国内初 Dify 公式販売・開発パートナー

Dify開発元のLangGenius, Inc.と国内初の販売・開発パートナー契約を締結。Enterprise版ライセンスの販売から、要件定義・環境構築・AIエージェント開発・運用・研修までを一貫して提供しています。

専任組織

AIエージェント専任の支援部隊

AIエージェント領域の専任技術者を中心とする「AIエージェント部」を設置。要件定義からエージェント設計・実装・運用までを一貫して担う体制で、複数の大手企業の実装プロジェクトを推進しています。

セキュアな活用環境

機密データに対応するセキュアな実行環境

ジーデップ・アドバンス社との協業により、「GX CLOUD × Dify」を提供。また、ご要望に応じてオンプレミス環境×ローカルLLMで機密性の高いデータを扱う企業の生成AI活用も環境構築から支援可能です。

最適な技術構成の選定

業務に応じた最適な技術選定

Difyに加え、Microsoft Copilot Studio、Power Automate、Amazon Bedrock、Langchain／LangGraph、各種LLM（OpenAI／Anthropic／Google／国産・オンプレLLM）など、業務要件に応じた最適な技術構成を選定します。

生成AI・AIエージェントの主な導入事例

データテクノロジーラボ ― 先端技術の調査・検証拠点

データテクノロジーラボは、生成AI・AIエージェント領域における次世代技術の調査・検証と、ビジネス活用に向けた独自手法の開発を担う社内R&D組織です。お客様課題に対する先行的な技術検証や、外部研究機関との共同研究を通じて得られた知見は、TDSEの各プロジェクトに展開し、お客様への提供価値として活用しています。

主な研究・発信実績

強み04：需要予測プロジェクトにおける専門性と実装実績

需要予測は、モデルの精度を上げるだけでは成果につながらない領域です。発注・在庫・価格・物流など後続業務との接続、外れ値や例外への耐性、そして現場の運用に組み込むまでの設計が、ビジネス成果を左右します。
TDSEは、業種・商材ごとに最適なアプローチを選定し、現場で使われ続け、ビジネス指標が動く需要予測を実装してきました。

TDSEの需要予測 ― 4つの専門性

複雑な業務要件に応える設計力

業界特有の制約・商材特性・外部要因を踏まえた特徴量設計と、因果推論を活用したモデリングにより、現場の業務要件に適合した予測を構築します。

大規模SKUにも対応する横展開性

数万SKU規模のプロジェクト実績をもとに、標準化されたモデル設計・運用フローを構築。スケールしても運用、保守可能な仕組みを提供します。

運用で壊れない設計

上下限・変化率制御、信頼度に応じた自動／手動の切り替えなど、外れ値や例外ケースでも業務が止まらない運用設計を行います。

テーラーメイドな業務実装とビジネス指標での評価

ヒアリングからシミュレーション、実地検証まで踏み込み、欠品率・在庫金額・粗利などのビジネス指標で成果を評価します。

需要予測の導入事例

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強み05：実績を積み重ね、進化を続けるために。高度な専門人材が課題に向き合う

ここまでに紹介してきた実績・体制を支えているのは、データサイエンスとエンジニアリングの両領域で高度な専門性を持つ人材です。 TDSEには、様々な分野の研究背景を持つメンバーが多数在籍しています。その専門性に加え、顧客の業務課題に向き合い続ける姿勢が、これまでの実績を支えています。

複雑な事業課題に対し、既存のツールを当てはめるのではなく、課題を数理的に捉え、最適な解き方を設計する。アカデミックなトレーニングを受けたメンバーだからこそ可能な「問いの立て方」が、TDSEの課題解決力の起点となっています。
こうした人材が、強み01〜04で紹介した実績・サービス体制・先端技術の活用を、現場で形にしてきました。

プロフェッショナルメンバー

AI・データ活用の第一歩を、TDSEと

「何から始めればよいか分からない」「PoCで止まっている」「成果につながらない」――データ活用の進め方にお悩みでしたら、まずはお気軽にご相談ください。課題やご要望に合わせた解決策をご提案します。

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