01
DWHを構築せずに、データをつなぐ
フェデレーテッドクエリエンジンが、ERP・CRM・Excel・Google スプレッドシートなど社内に分散する複数のデータソースをそのまま横断して参照します。データを移動・複製する必要がないため、大規模なデータウェアハウスの構築を待たずに始められます。
ソリューション ／ AVATAR DATA HUB
ソリューション ／ AVATARシリーズ
AVATAR DATA HUB
AI駆動のデータ活用基盤
社内に分散するさまざまなデータをつなぎ、DWHを構築することなく、必要な情報を自然言語でAIに尋ねて活用できるデータ基盤を実現します。データの可視化や分析を効率化し、意思決定や業務改善につなげます。
AVATAR DATA HUBの画面イメージ。部門ごとの担当者が、知りたいことを日本語で聞くと、AIが社内のデータソースを参照してグラフで答えます。①売上：経営企画が「今期の売上、前年と比べてどう？」と聞くと、売上と粗利率、前年との比較グラフを表示します。②受注：営業部が地域別の受注を聞くと、地域ごとの件数と伸び率を棒グラフで表示します。③在庫：物流担当が欠品しそうな商品を聞くと、在庫の残り日数を一覧で表示します。④経費：経理が部門ごとの経費を聞くと、内訳を円グラフで表示します。⑤共有：4つのグラフをダッシュボードにまとめ、閲覧専用の共有リンクを発行します。
主な対応データソース・連携
社内の各種データソースを、そのまま接続できます。
- データベース
PostgreSQL
SQL Server
Access
- 表計算・ファイル
Excel- CSV
Google スプレッドシート
- クラウドストレージ
Google Drive
- その他
- ほかのデータソースもご相談ください
こんな課題はありませんか
データはあるのに、活かせていない。
-
部門ごとにデータが分断され、全社で使える形になっていない
-
データ活用には大規模なDWH構築が必要だと言われ、着手できていない
-
データの確認や集計のたびに、担当者への依頼が発生している
-
生成AI・AIエージェントを活用したいが、参照させる社内データの基盤が整っていない
AVATAR DATA HUB の考え方
AI時代だからこそ、データ活用を、もっとシンプルに。
既存システムや日常業務のやり方を変えることなく、短期間・低コストで導入できます。大規模なデータ基盤の構築を待たずに、いま社内にあるデータをそのままビジネスに活かせる状態をつくります。
これまで（DWH＋BI）集める、それから見る
- 準備
- まず、
データをためる 専用の基盤（DWH）を 構築する - データ
- 使う前に、
一か所に移して 整える - 知りたいとき
- 新しい切り口の
レポートは、 作ってもらうまで 待つ
AVATAR DATA HUBつないで、聞く
- 準備
- いまある
データベースや ファイルに、 そのまま つなぐ - データ
- 元のシステムに
置いたまま使う - 知りたいとき
- 日本語で聞けば、
AIがその場で グラフや表にして 答える
仕組み
データを移さずに、つなげて使う。
光の線は、クエリの結果が届く向きを表しています。データは元のシステムに置いたまま、問い合わせのたびに必要な分だけを読み取ります。
画面イメージ
聞いた答えが、そのまま仕組みになります。
の付いたところは、実際に操作できます。
AIは、日本語とデータベースをつなぐ「通訳」です。知りたいことを日本語で聞くと、AIがSQLを作って実行し、答えをグラフで返します。
SQLは、データベースへの「指示書」です。AIが書いた指示書は、実行する前にAI SQL Reviewerがセキュリティや性能など5つの観点でチェックし、サーバーに負荷をかけるクエリや危険な操作を未然に防ぎます。
APIは、ほかのシステムやアプリにデータを渡す「窓口」です。保存したクエリをそのまま公開でき、APIを呼び出すための専用の鍵です。鍵を持つアプリだけが使えます。・一定時間に呼び出せる回数の上限です。この画面の例では1分あたり60回まで。使いすぎによる負荷を防ぎます。・同じ問い合わせが続いたとき、一定時間は前回の結果をすぐに返す仕組みです。この画面の例では5分間。元のシステムへの負荷を減らせます。・有効期限を設定できます。
権限は、見る人ごとに配る「入館証」です。同じ表でも、見る人によって表示される行と列が変わり、AIエージェントに渡す範囲も同じルールで決められます。
AVATAR DATA HUBワークスペース ／ 営業データ
質問を選ぶと、答えとグラフが変わります。
トップはノートPC 14型。上位5商品で売上の46%を占めます。
商品別の売上（10月・万円）
- 820ノートPC
- 610モニター
- 420ドック
- 260キーボード
- 190カメラ
sales_top5.sqlAIが作成
SELECT 商品名, SUM(金額) AS 売上 FROM 販売管理.受注明細 WHERE 受注日 >= '2026-10-01' GROUP BY 商品名 ORDER BY 売上 DESC LIMIT 5;
閲覧専用5行 ・ 0.42秒
AI SQL Reviewer
「AIレビュー」を押すと、チェックの結果を見られます。
- セキュリティ読み取りのみ。個人情報の列はありません
- 性能受注日のインデックスを使うと、約3倍速くなります
- ほか3項目問題ありません
公開設定（例） 公開中
スイッチを切り替えると、リクエストの内容が変わります。
- APIキー認証専用キーを発行必須
- レート制限60回 ／ 分
- キャッシュ5分間
- 有効期限2026年12月31日まで
GET /api/v1/q/sales-top5X-API-Key: dh_live_••••3f9aX-RateLimit-Limit: 60/minCache-Control: max-age=300Expires: 2026-12-31
監査ログ
- 10:42営業システムsales-top538ms
- 10:41AIエージェント（MCP）sales-top541ms
- 10:39経営ダッシュボードsales-top536ms
見ている人
すべての行と列が見えます。
| 会社名 | 地域 | 担当 | 売上 | 利益率 | 連絡先 |
|---|---|---|---|---|---|
| A社 | 関東 | 田中非表示 | 1,240万 | 32%非表示 | 03-0000-0001非表示 |
| B社 | 関西 | 山口非表示 | 980万 | 28%非表示 | 06-0000-0002非表示 |
| C社 | 関東 | 佐々木非表示 | 760万 | 35%非表示 | 045-000-0003非表示 |
| D社 | 九州 | 中村非表示 | 540万 | 22%非表示 | 092-000-0004非表示 |
| E社 | 関東 | 田中非表示 | 410万 | 30%非表示 | 03-0000-0005非表示 |
画面イメージです。実際の画面とは異なります。社名・人名・数値はすべて架空のものです。
特長
「つなぐ・聞く・使う」を、ひとつの基盤で。
02
知りたいことを、そのまま言葉で
AIエージェントが自然言語の問いかけをSQLに変換します。SQLの知識がない担当者でも必要なデータにたどり着けるため、確認や集計のたびに発生していた依頼と待ち時間を減らせます。
03
SQLエディタと即時REST API
作成したクエリはそのままREST APIとして公開でき、既存システムや社内アプリケーションからすぐに利用できます。
04
MCP対応
Model Context Protocol（AIエージェントを社内のデータやツールにつなぐための、共通の接続ルール（オープンな標準規格）です。AVATAR DATA HUB はMCPサーバーとして動き、AIエージェントは権限の範囲内でデータを直接参照できます。）に対応し、AIエージェントが社内データを参照しながら業務を進められる環境を整えます。
05
きめ細かなアクセス制御
ロールベースのアクセス制御（RBAC）により、部門や担当者ごとに参照できるデータの範囲を管理できます。
画面イメージです。実際の画面とは異なります。人名・数値はすべて架空のものです。
選ばれる理由
いまの業務を止めずに、始められます。
データ活用の入り口でつまずきやすい点を、あらかじめ取り除いています。
-
01いまの業務のやり方を変えません
既存のシステムはそのままお使いいただけます。データの置き場所も、日々の入力の流れも変えずに始められます。現場に新しい入力作業を増やすこともありません。
-
02データウェアハウスの構築が要りません
大がかりなデータウェアハウスや、データを集めるための仕組みを用意しなくても、PostgreSQL・MySQL・SQL Server などのデータベースに加え、CSV・Excel・Google スプレッドシートもつないで使えます。
-
03短期間・低コストで始められます
弊社がご用意するクラウド環境で、すぐにお試しいただけます。まずは一部門で使い始め、そのまま全社へ広げることもできます。お客様の環境への導入や、既存システムとの連携開発にも対応します。
-
04日本語のまま、ご相談いただけます
導入の検討から運用開始後まで、日本チームが窓口となって伴走します。要件の整理も、日々のご質問も、日本語のままやり取りいただけます。
画面イメージです。実際の画面とは異なります。
導入効果
データを探す時間を、考える時間に。
BEFOREデータが分断された状態
- 部門ごとに別々のファイル・システムに散在
- 集計・確認のたびに担当者への依頼が発生
- AIに参照させられる形になっていない
AFTERひとつの基盤からたどれる状態
- 必要なデータをその場で横断して確認
- 自然言語で問いかけ、担当者を待たない
- API・AIエージェントからもそのまま利用
導入フロー
小さく始めて、使いながら広げる。
最初から全社に導入する必要はありません。課題とデータの棚卸しから弊社チームがご一緒し、効果を確かめながら対象を広げていきます。
-
STEP 01
課題とデータの棚卸し
解決したい業務課題と、社内のどこにどんなデータがあるかを整理します。
-
STEP 02
データソースの接続
既存システムはそのまま、対象のデータソースを基盤に接続します。
-
STEP 03
試験運用と権限設計
対象業務で実際に使いながら、部門ごとの参照範囲を設計します。
-
STEP 04
全社展開・API連携
対象範囲を広げ、APIやAIエージェントからの利用につなげます。
よくあるご質問
導入前に、よくいただくご質問
必要ありません。データを移動・複製せず、既存システムやデータソースをそのまま参照する仕組みのため、日常業務のやり方を変えずに導入できます。
はい。DWHの構築を前提としない設計です。分散したデータソースを横断して参照するため、基盤づくりの完了を待たずに始められます。
ERP・CRMなどの業務システム、Excel、Google スプレッドシート、各種データベースなどに対応します。対象システムの詳細は個別にご相談ください。
可能です。ロールベースのアクセス制御（RBAC）により、部門や担当者ごとに参照できるデータの範囲を設定できます。