Multi Data PlatformMicrosoft Fabric
ソリューション開発
Microsoft Fabricアプリケーション開発や導入伴走支援、
Microsoft Fabric×AI開発を行います

当社について

Microsoft ソリューションパートナー
Data＆AI/Digital &App Innovation取得

当社はAzure PaaS開発、クラウドネイティブ、マネージドサービスの提供を行っております。
Microsoft ソリューションパートナーとは、日本マイクロソフトが提供する「Microsoft Azure」の展開において、優れた技術力、専門性、販売実績を証明する称号です。

当社では、Azure Active Directory、Azure Container、Azure Data Factory、Azure Storage、Azure SQL Database、Azure AI、Azure DevOpsを使ったソリューションを多く提供しており、 Azure ADソリューションを組み合わせた開発を行っております。

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上位パートナー認定資格「Microsoft Azure の AI Platform/Agentic DevOps」 Specialization取得

ヘッドウォータースは「Microsoft Solutions Partner for Digital & App Innovation（Azure）」の認定を受け、さらに上位資格であるSpecializationとして「AI Platform on Microsoft Azure」「Agentic DevOps with Microsoft Azure and GitHub」の2領域を取得しています。
Specializationは厳格な技術要件と導入実績を満たしたパートナーのみに付与される称号であり、2領域での同時取得は国内でも極めて限られています。Azure上のAI基盤構築からGitHubを活用したエージェント駆動のDevOps自動化まで、Microsoftエコシステムを横断的にカバーできる技術力が、私たちのFabric導入支援の確かな土台です。

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Microsoft AI Innovation Partner of the Year 2024

「AI イノベーション パートナー オブ ザ イヤー アワード」は、マイクロソフト製品の活用によってAI分野で革新を起こしたパートナーに贈られるアワードとして2024年に新設され、ヘッドウォータースは同分野において最も優れた実績をあげたとの評価を受けた結果、初代受賞パートナーとなりました。

当社では、生成AIを積極的に導入して豊富な案件実績と先進的な事例公開、並びにAIの活用支援サービスのラインナップも拡充しております。

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多様な導入起点とユースケース：Fabric × AI 実装の最適解

AI Ready Data Platformの構築は、プロジェクトの本番化率を4倍に引き上げ、ROI回収率を50%向上させます。 当社は、単なる基盤構築に留まらず、データの「知能化」を担う「Fabric IQ」レイヤーを最適に統合することで、 ハルシネーションを抑制し、実業務で自律的に動作するAgentic AI環境を実現します。

事例紹介

大手メーカー様
Fabricと生成AIによる業務データ活用・市民開発支援

　需給・在庫・業務データの活用高度化を目的に、Microsoft Fabricを活用したデータ分析基盤の構築を支援しました。
メダリオンアーキテクチャを採用したデータ整備により、業務部門が自らデータを分析・活用できる環境を整備し、市民開発を前提としたデータ活用の定着を推進しています。
さらに、生成AIを組み合わせることで、業務判断を支援するAI活用の検証にも取り組み、業務効率化と意思決定の質の向上を両立させています。

グローバル自動車メーカー様
Microsoft Fabricを活用したデータ分析基盤の構築支援

　全社的なデータ活用の高度化を見据え、Microsoft Fabricを中心としたデータ分析基盤の整備を支援しています。
利用者の拡大に伴い課題となるガバナンス、セキュリティ、コスト管理の観点から、Fabricを安全かつ継続的に利用するための運用ルールや管理プロセスを整理し、全社展開を前提とした基盤設計を行っています。
また、本格展開に先立ち検証モデル（PoC）を構築することで、データ配置方針やPower BIとの連携方法を実運用に近い形で検証し、現場・管理部門の双方が安心して活用できる段階的な展開を可能にしました。

大手エンターテインメント企業様
IP・事業データ活用基盤の構築支援

　グループ全体で保有するIP（知的財産）・商品・売上データを横断的に活用するため、Microsoft Fabricを用いたデータ統合・可視化基盤の構築を支援しました。
分散して管理されていた各種データをFabric上に集約・整理し、Power BIによる経営層・事業部門向けの可視化を実現することで、データに基づいた意思決定を支援しています。
さらに、属人化していたIP紐づけ業務に対して生成AIを活用した自動化の検証を行い、業務効率化に加え、判断根拠の明確化や再現性の向上にも取り組みました。

エネルギー・インフラ企業様
AI活用を前提としたFabric全社統合データ基盤構築支援

　全社横断でのデータ活用および生成AI利活用を見据え、Microsoft Fabricを中核とした統合データ基盤の構築を支援しました。
OneLakeを中心としたデータ統合に加え、Microsoft Purviewによるガバナンス設計や、Capacityを考慮したコスト・性能設計を行い、エンタープライズ規模でも安全かつ安定して利用可能な基盤を整備しています。
段階的なPoCや構想策定を通じて、将来的なAI活用や業務高度化を見据えた"AI Ready"なデータプラットフォームの実現を目指しました。

流通・サービス企業様
工数削減を起点としたFabric × GitHub連携による
データ運用高度化(CI/CD)

　BI活用の拡大に伴いETL開発や運用負荷が急増し、限られた体制では対応が難しくなっている課題に対し、工数削減を起点としたデータ運用高度化の支援を行いました。
短期的にはGitHubを活用したCI/CD基盤の整備やドキュメント自動生成により、手作業によるリリース・運用負荷を削減し、即効性のある改善を実現します。
中長期的にはMicrosoft Fabricへの段階移行とメダリオンアーキテクチャの導入を見据え、標準化・再利用性を高めることで、将来的なAI活用も含めた持続的な工数削減を目指しました。

伊藤忠商事株式会社様
生成AI及び Fabric等のデータプラットフォーム活用支援

「生成AIを活用したビジネスの創造」プロジェクトが開始されるにあたって、ヘッドウォータースの生成AI活用に関する技術力や実績（※３）が評価されプロジェクトパートナーに選定され、ヘッドウォータースは、Azure OpenAI ServiceやMicrosoft Fabric（※４）等のデータ基盤プラットフォームの活用に向けたMVP（Minimum Viable Product：成果をより早く簡単に得られるようにする仕組み）の構築を支援しました。

参考リンク：Microsoft Customer Story-Microsoft Fabric と Azure AI Studio で「FOODATA」に生成 AI 基盤を実装、データ分析のダッシュボードから「すぐに結論が得られる」サービスへの進化を目指す

伊藤忠商事様事例プレスリリースを詳しく見る

西日本旅客鉄道株式会社(JR西日本)様
「Copilot for 駅員」

　ヘッドウォータースは、LLM（大規模言語モデル）・RAG（Retrieval Augmented Generation）システムに関する技術力を生かし、駅員向け生成AIアシスタント「Copilot for 駅員」の開発支援を行っております。
駅員がお客様対応の際、多くの営業規則や商品から必要な情報を探すのに時間が掛かる課題を解決するため、AIアシスタントを用いた即時的な情報取得により、お客様1人あたりの対応時間削減を目指しています。
また、生成AI基盤「SyncLect Generative AI」上でAzure OpenAI ServiceやMicrosoft Fabricを連携させる開発支援を行っています。

JR西日本様事例プレスリリースを詳しく見る

文教・教育機関×Microsoft Fabric
「データ・インテリジェント・キャンパス」構想

　教育・研究・経営に関わるデータが部門ごとに分散し、十分に活用されていない課題に対し、Microsoft Fabricを中核とした統合データ基盤構想「データ・インテリジェント・キャンパス」を提案しました。
本構想では、教務・学習・研究・人事・財務・施設などのデータをOneLake上に統合し、Power BIや生成AIを活用することで、エビデンスに基づく意思決定と業務高度化を実現します。
また、段階的なPoCから全学展開までを見据えたロードマップを策定し、将来的なAI活用を前提とした"AI Ready"な教育・研究データ基盤の実現を目指しました。

Microsoft Fabric基盤を活用した
AIデータドリブンBizOpsマネージドサービス

　Microsoft FabricおよびAzure Databricksを基盤とする「BizOpsマネージドサービス」の提供を開始しました。
本サービスは、データ駆動型経営を推進したい大手企業に対し、データ活用基盤の構築から導入後の運用管理、さらにはビジネス部門とIT部門をつなぐBizOps（ビジネスとオペレーションの連携）支援をワンストップで提供します。データ基盤やBIツールの導入だけでは解決できなかった「データが経営に活かされない」という課題に対し、独自のAIエージェント技術を組み込み、データ分析業務の自動化や意思決定の迅速化を実現します。これにより、企業の競争力強化とデータ駆動型経営への移行を伴走支援します。

BizOpsマネージドサービスを詳しく見る

Microsoft Fabricを活用した検索拡張生成
「Advanced RAG」

当社では、生成AIの業務活用における「RAGがうまくいかない」企業向けに、「Microsoft Fabric」をデータプラットフォームとした「Advanced RAG」サービスを提供しています。

高度な検索拡張生成 (Advanced RAG) は、より洗練されたデータ処理を使用して検索品質を向上させる生成 AI 技術で、主に「検索読み取り」プロセスを伴う「Naive RAG」 の問題に対処し、検索前の最適化（Pre-Retrieval）や検索後の最適化(Post-Retrieval)などコンテキストと関連性の重みづけを行います。
現在多くの企業で利用しているMicrosoft Office 365 ファイルを簡単に取り込めるデータプラットフォームは、「Microsoft Fabric」であり、様々な「Advanced RAG」を必要とする生成AIシナリオに対応します

Advnaced RAGを詳しく見る

Microsoft Fabric
ハンズオンワークショップ

「Microsoft Fabricを導入検討しているが、具体的な利用イメージが湧かない」 「自社データの利活用を推進しているが、データが様々なツールやソリューションに散在している」
このような法人企業様を対象とした、Microsoft Fabricハンズオンワークショップを行っております。

Microsoft Fabricの基本的な概念や機能を理解し、実際にMicrosoft Fabricを操作しながら、実業務のデータと実シナリオによるエンドツーエンドデータ分析を直接体験できるカリキュラムを用意しており、実際のビジネスシーンや日常業務での活用シーンと、AIを交えてご紹介しております。

Copilot Studio/Copilot内製化支援サービス

「Copilot内製化支援サービス」は、システム開発の内製化を目論む顧客企業に向けて、当社のMicrosoft CopilotやCopilot Studio の専任ソリューションエンジニアや、Microsoft FabricやPower Platform コンサルタント、Microsoft Azure 専任ソリューションエンジニア、スクラムマスターなど顧客企業専用の体制を構築して、生成AIの活用習熟度に合わせた伴走型支援サービスとなります。 「Copilot内製化支援サービス」は、顧客企業の目的や状況に合わせ、Copilot Stack内製化支援、Microsoft 365 Copilot/Copilot Studio内製化支援、GitHub Copilot内製化支援のメニューで構成されています。

「Copilot内製化支援サービス」を詳しく見る

渋谷区都市データ連携基盤

渋谷区では、渋谷駅周辺地区の空間データ一元化による空間活用の促進と多様な主体を巻き込んだ協業型まちづくりの実現に取り組んでいます。
渋谷区が実施した「渋谷区都市データ連携基盤（都市OS）・実装委託事業者選定に関する公募型プロポーサル（提案）」に対し、ヘッドウォータースは「Microsoft Enterprise Accelerator GovTech」のパートナー（※１）として蓄積した官公庁DXの知見や技術力を生かし、日本マイクロソフトと連携して「データ連携基盤/空間利用サービスの設計・構築・マネジメント」を提案、委託事業者に選定されています。

渋谷区都市データ連携基盤のプレスリリースを詳しく見る

エッジAI×データ分析×予測モデル×Power BI

当社では、店舗におけるAI活用による個店最適化への貢献をめざし、エッジAI技術搭載デバイスなどを活用した店舗運営支援を行っております。
エッジAI技術ならびにマイクロソフト社のMicrosoft Azure（クラウドプラットフォーム）を用いることで商品棚の状況を効率的に自動検知し可視化したほか、顧客の店内動線や滞留時間などの行動データをAI技術により解析し、これらのデータを店舗施策の改善に活用するためのプロセス構築を行っています。

顧客の店内動線やエリアごとの滞在時間、商品を手に取る行動などを検知し、商品棚の状況に関するデータと併せることで、総合的な顧客行動の分析を行い、さらに、これらの顧客行動データを、販売促進のための実施施策や購買率と掛け合わせ、行動・施策・購買率の相関関係を可視化しております。
また、Azure MLによるXGBoost、RandomForest、LinearRegressionなどのアンサンブルによる推論モデルに加えて弊社独自に実装した因果推論モデルを組み合わせた施策効果の予測モデルの作成も併せて行っております。

店舗DXに向けたエッジAI活用のプレスリリースを詳しく見る