私たちは、お客様のビジネス目標達成のため、あるいはその先へ、必要であれば学術的な領域にまで踏み込み、理論を活用することを厭いません。

経営におけるあらゆる意思決定において — これには事業開発、教育、マーケティング、研究、様々な領域を含みうるわけですが — 例外はあるにせよ、とりわけ困難な判断が必要な状況である程、私たちのサポートが大きな違いを生み出します。

多くの洞察はデータから得られますが、そのデータはどこにある(べきな)のか、収集する為の戦略はどうするのか、どのような性質のデータが必要なのか、私たちは0から1に進める知見を提供します。

収集されたデータを元に、判断を妨げる不確かな要因が大幅に減少することに驚かれるかも知れません。

まず第一に、私たちはシステム導入という観点から将来の「ビジネス」全体の像を描く責任を負うITプロフェッショナルです。

ビジネスを始めるにあたって必ずしもコンピュータシステムを利用する必要はありませんが、長期的に見ればシステムを適切に扱い、管理可能性を高めるほどビジネスはより大きく、安定的に成長すると言って差し支えないでしょう。

私たちは10年以上もの間、小規模なモノリシックなサービスから、小さなサービスを統合したより大規模で複雑なシステムまで、数多くの基幹システムを開発してまいりました。

そこで蓄積された事業戦略や技術領域での知見と同等に重要と認識したもの、それは評価可能性です。

20世紀初頭に統計的品質管理の先駆者であるウォルター・シューハート博士 によって提唱された「シューハート・サイクル」が起源とされるPDCAは、現在でも品質管理や業務改善といった応用的な文脈で基礎的な役割を果たしています。

業界特性として品質管理が非常に重要な製造業においても、組織構造上、経験や力のある者による「目視」に重きを置かれ、しばしば評価の定義や妥当性、評価そのものの検証可能性を欠くケースを見てきました。

PDCAの C (Check=評価) — 結果としてそれを基準とするA及び再帰するP以降 — の誤った運用はこのようにして起こり、改善が長期間見られない結果を生み出していると考えられます。

突き詰めると、評価の本質は人間の「納得感」にあってヒューリスティックな判断を伴うものです。

私たちは専門家として、数理的な定量評価を何よりも尊重しますが、だからこそステークホルダー全員がそれに納得する訳では無い事に重きを置いています。

これは私たちが提供できる価値で最も重要なものの一つです。

今日、データサイエンスの適用範囲は広く、旧来の分析・評価・マイニングに加えて、推論 (予測)・モデリング・可視化を求められる事が増えているようです。

また、それらを支えるシステム、そしてそのアーキテクチャ (Architecture) は、スケーラビリティ、信頼性、セキュリティ、そしてその測定可能性といった広範な要求に耐えうるものでなければなりません。

これらの根底にある概念の多くはSLO（サービスレベル目標）の文脈で見出すことができますが、その要求が生じる経営や事業上の条件を適切に調査してみると、その解決策がITに閉じている事は殆どありません。

同様に、ビジネスにおいて生じるあらゆる懸念や問題が必ずしも、あるいは少なくとも直接的には、ITと関連しているわけではありません。

「得られる利益が最大化される候補の組み合わせは何か？」や「特定の分野でビジネスを始める際に取るべき最も合理的なステップは何か？」「ビジネスと趣味を両立させる為には？」といった曖昧な質問に対する解決策として、私たちのサービスをご利用いただいた方は、深いレベルでの視点の変化を実感していただけると確信しております。

一方、既存システムの利用や統合、レプリケーションを検討されているなど、より実践的なアプローチから始めたいとお考えの方もいらっしゃるかもしれません。そのような場合には、お客様の綿密なヒアリングと観察に基づき、要件定義をご提案いたします。

要件定義は、達成したいことの最小限の要求事項を抽出し、適切な計画を提案する為に不可欠です。

全てのビジネスやシステムにとって最適な「黄金の計画」が存在しないことにご留意ください。むしろ私たちは、無用にコストが生じる煩雑なアーキテクチャを抑制し、過度に広範で不確かな要件を排除するようアドバイスさせていただきます。