HBLAB AIX ｜ AI-NATIVE SCALE BUILDER

PoCでは動くAI。全社展開でも、
本当に機能しますか？

分散したデータ、分断されたシステム、不十分なガバナンスが、AIの本番運用や全社展開を阻む要因となっています。

AIを全社で動かすための基盤を、HBLABが構築します。企業データ、AIエージェント、クラウドシステム、ガバナンスをつなぎ、AIを業務全体で安全に活用できるAIネイティブ環境を実現します。

構造的課題の可視化｜ DIAGNOSTIC ANALYSIS

AI活用からAIネイティブ化へ。何が全社展開を阻むのか？

多くの企業ですでに、業務の一部でAI活用が進んでいます。一方、AIネイティブな業務運用へ移行する過程では、これまで見えていなかった課題が顕在化することがあります。

HBLABは、こうした課題の可視化から解決までを支援します。

現状

AIによる業務支援

社員個人や一部門が、都度プロンプトを入力して単発タスクをこなす状態。組織的コンテキストが蓄積されません。

導入効果: 個人の工数削減にとどまり、組織全体の成長レバレッジにならない。

潜在的な課題

4大ボトルネック

AIの全社展開を阻む課題

PoC段階では見えず、本番環境への導入や実業務展開時に立
ちはだかる構造的障壁。

1. データ・ナレッジの分散

2. AI活用・PoCのサイロ化

3. AIから見えない業務コンテキスト

4. AIを前提としたガバナンスの不足

実態: 約87%のAIプロジェクトがPoCの壁を越えられず凍結。

HBLAB 目標アーキテクチャ

AIネイティブな業務運用

AIが業務プロセス、システム、意思決定を横断して機能し、ビジネス成果の創出につながる状態

業務プロセスの自律実行
部門横断ワークフローの自動化
リアルタイムな意思決定支援
例外対応・異常検知の自動化
顧客・従業員に応じた業務のパーソナライズ

創出価値: 業務スループット10倍

AIの全社展開を阻む課題が、貴社にも潜んでいませんか？

HBLABが捉える課題と、その解決アプローチについて詳しくご紹介します。

エンタープライズ品質 × 圧倒的開発スピード

HBLABのAIネイティブサービスが選ばれる理由

PoCで終わらせない、本番稼働を見据えた3つの強み

単一チームで、AIネイティブ化を迅速に実現します。

既存投資を活かし、導入時の負担を最小限に抑えます。

可視性と統制を確保しながら、安全なAI運用を実現します。

専門エンジニア体制

AI・データ専門プロフェッショナル

0 名

本番稼働・変革プロジェクト

AIネイティブ・プロジェクト

0 件以上

クラウドアライアンス資格

主要クラウド・データ領域の認定資格

0 件

主要クラウド・テクノロジーアライアンス

世界基準のメガクラウド・データレイク基盤における高度な認定技術力を保持しています

AWS 認定パートナー

Advanced Tier Consulting ｜ ML Specialty

Microsoft Azure パートナー

生成AI認定パートナー｜ Gold Cloud Solutions

Google Cloud Platform

Vertex AI Delivery ｜ Lakehouse ｜ Infrastructure

Databricks 認定パートナー

Apache Spark ｜ Delta Lake ｜ MLflow 本番エージェント

Snowflake パートナー＆認定

Snowpark AI統合｜ Cortex LLM データウェアハウス連携

サービス

AIネイティブなデータ統合

❑ AIアプリケーションの規模が拡大するにつれ、AIが社内データを活用できる環境を整えることが重要な要素となっています。そのためには、AIネイティブなインフラストラクチャが不可欠です。これを実現するには、AI技術とクラウドに関する高度な専門知識の両方が求められるため、この要件を満たせる企業はごく限られています。

❑ 私たちは創業当初から、クラウド技術とAI技術の双方を並行して培ってきました。その結果、この要件に対応できる数少ない企業の一つとなっています。

データ収集

Playwright・Scrapy・Crawl4AI・Airbyte

データラベリング

Label Studio・CVAT・Labelbox・Doccano

ドキュメントインテリジェンス

Google Document AI・LlamaParse・FireCrawl・AWS Textract・PaddleOCR

コンピュータビジョン

YOLO・Detectron2・SAM・Grounding DINO

RAG・ナレッジ抽出

LangChain・LlamaIndex・Qdrant・Pinecone・Chroma

AIエージェント・AIアシスタント

AutoGen・GPTs・CrewAI・ReAct Agent・LangGraph・Dify・Botpress・n8n・OpenAI Function Calling

業務プロセス自動化

n8n・UiPath・Power Automate・Apache Airflow・Prefect・Dagster・Kestra

AIアプリケーション開発

GPT・Claude・Gemini・Llama・OpenAI API・VLLM・Ollama

LLMOps / MLOps

MLflow・Weights & Biases・LangSmith・Kubeflow・Prometheus・Grafana

予測分析

scikit-learn・XGBoost・LightGBM・Vertex AI・Amazon SageMaker・Azure ML

BI・ダッシュボード

Tableau・Power BI・Looker Studio・Superset・Metabase・Grafana

DWH / Lakehouse：Snowflake・Databricks・BigQuery・Redshift　｜　データ変換：dbt・Spark
移行・CDC：Fivetran・AWS DMS・Debezium・Kafka　｜　DataOps ＆品質管理：Great Expectations・Soda
ガバナンス＆セキュリティ：Collibra・Ranger・AWS Glue Data Catalog・Unity Catalog・DataHub・Amundsen
AIサービング：MLflow・Vertex AI・Bedrock　｜　コンテキストレイヤー：Qdrant・Pinecone・LangChain・LlamaIndex

AIネイティブ・デリバリーモデル

設計と同時にデモ・PoCによる構想検証を行い、具体化を加速

Define

業務理解・テーマ具体化

AI活用構想提案

Design

To-Be / UX・アーキ設計

デモ・PoC実施

Build

Agent / App・AI駆動開発

PM開発

Connect

基幹 / API・データ連携

AIネイティブプラットフォーム構築推進

Operate

PoV / PoB・評価・監視・LLMOps

PoV・PoB実施

Scale

標準化・横展開

PM開発

事前構築済みアセットによる開発の高速化

HBLABは、AI・データ領域で頻繁に求められる機能をあらかじめ実装したツールやテンプレートを提供しています。お客様の要件に応じて、既存環境への組み込みやカスタマイズにも対応します。

一般的な機能を一から構築する場合と比較

60–80%

開発時間を削減

約30万件の車両データを収集し、データウェアハウスを構築

CUSTOMER｜顧客

日本を代表する自動車テクノロジーサービス企業

DRIVING A DATA-DRIVEN AUTOMOTIVE FUTURE

CHALLENGES｜課題

価格モデルの基盤として、複数のWebサイトから約30万台の中古車データを収集し、データウェアハウスを構築する必要がありました。また、各サイトではインターフェースの変更が頻繁に発生していました。

TEAM STRUCTURE｜体制

データクローラー：1名
AIエンジニア：1名

TECH STACK｜技術スタック

Crawl： Playwright・Scrapy
Pipeline： Python ETL・重複排除
Storage： AWS S3・Database
QC：データ品質ルール

DEVELOPMENT DURATION｜開発期間

約3カ月

KEY RESULTS｜成果

価格モデルの基盤となる約30万件の車両データを構築

SOLUTION｜ソリューション