# grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io ## Google Cloud・AWS・Azureを活用したシステム設計・開発・構築・運用 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io Google Cloud、AWS、Azureをはじめとするクラウドインフラの設計・開発・構築・運用保守から、データ分析基盤や生成AIの導入まで、grasys（グラシス）が確かな技術力でお客様のITシステムの安定運用と事業成長を支援します。 ![](/_astro/meeting.AMFGzTru_1QaoDU.webp) ![](/_astro/hero-cloud-collaboration-v3.CgHEgnG__1mEh5q.webp)![](/_astro/hero-data-infrastructure-v3.B399-5m8_21fq1l.webp)![](/_astro/hero-cloud-operations-v3.Dl_Hz8iU_Z1KwNoF.webp) # クラウドを導入する。 その先の成果まで。 Google Cloud・AWS・Azureの設計・開発・構築から運用保守まで一貫して支援。継続的な改善を通じて、お客様のビジネスを支え続けます。 つくって終わらない。クラウドの価値を、育て続ける。 止めないための技術で、ビジネスの挑戦を止めない。 大規模システムを支える技術を、あなたのビジネスへ。 3大クラウドを、事業に合ったIT基盤へ。 クラウドの選定から、成長を支える運用まで。 ![株式会社バンダイナムコエンターテインメント](/_astro/logo_BNE3.DSBNQK1p_Z1pFhPg.webp) ![株式会社ディンプス](/_astro/logo_dimps.BdEDZd5-_oy0UG.webp) ![株式会社島津製作所](/_astro/logo_shimadzu.CcqRA7UQ_Z1bvydz.webp) ![株式会社インティメート・マージャー](/_astro/logo_intimatemerger.BM8LpKW4_ZOAN7g.webp) ![株式会社Live2D](/_astro/logo_live2d.B6BAiW3Z_17Xsml.webp) ![株式会社ＩＡＣＥトラベル](/_astro/logo_iacetravel.ihScbMWb_Z25TJ9h.webp) ![株式会社ウフル](/_astro/logo_uhuru2.Czv1YxTP_Z1xnbxG.webp) ![株式会社ニューギン](/_astro/logo_newgin.RUemCMO2_Z1WReEH.webp) ![八千代エンジニヤリング株式会社](/_astro/logo_yec.DvBzjjzI_Z1JuHjb.webp) ![Capy株式会社](/_astro/logo_capy.DlWt6d9B_Z2etDDK.webp) ## サービス AI・データ・クラウド・セキュリティを横断し、お客様の課題に合わせたサービスをご提案します。 Artificial Intelligence ### [AI](/services/#ai) 生成AIと検索技術を業務へ組み込み、必要な情報と判断へすばやくたどり着ける仕組みを構築します。 - [Google Cloud AI 基盤開発](/services/google-cloud-ai/) - [Gemini Enterprise導入](/services/gemini-enterprise/) - [AIエージェント実装](/services/ai-agent-development/) - [社内ナレッジ活用](/services/enterprise-knowledge/) - [Agent Search 社内検索システム](/services/agent-search/) サービス一覧を見る Cloud Infrastructure ### [クラウドインフラ](/services/#infrastructure) Google CloudとAWSを中心に、変化に強く運用しやすいクラウド基盤を設計・構築します。 - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) - [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) - [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) - [クラウド移行・リフト＆シフト](/services/cloud-migration/) - [Fastly 導入・運用支援](/services/fastly/) - [HashiCorp 導入・運用支援](/services/hashicorp/) サービス一覧を見る Data ### [データ基盤・分析](/services/#data) 散在するデータをつなぎ、分析・検索・業務システムへ活かせるデータ基盤を設計・開発します。 - [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) - [データ活用](/services/data-utilization/) - [PingCAP TiDB導入・運用支援](/services/tidb/) - [業務システム開発](/services/system-development/) - [Looker 導入・運用支援](/services/looker/) - [データポータル 導入・運用支援](/services/data-studio/) サービス一覧を見る Security ### [セキュリティ](/services/#security) ソフトウェアとクラウド環境のリスクを可視化し、脆弱性対応とセキュリティ運用を継続できる仕組みを整えます。 - [SBOM活用・脆弱性管理](/services/sbom/) - [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) - [Wiz 導入・運用支援](/services/wiz/) サービス一覧を見る ## 3つの入口から探す 解決したいことはあるけれど、何から手をつければよいかわからない。そんな段階から、一緒に考えます。いま抱えている課題、実現したいこと、気になる技術から、必要な支援をお探しください。 Problem ### [課題から探す](/problems/) いま困っていることを、相談の出発点に。 課題の一覧を見る 障害対応に追われる、データが分散している、システムの移行が進まない。原因や解決方法がまだ分からなくても、現在のお困りごとに近い項目から探せます。 課題カテゴリで絞り込みながら状況を整理し、関連する課題テーマへ進むと、利用できる技術や支援サービス、公開されている実績を確認できます。 このようなお困りごとから - 運用負荷や障害対応を見直したい - 分散したデータを集めて活用したい - 移行やセキュリティ対応を進めたい Outcome ### [実現したいことから探す](/outcomes/) 目指す変化から、必要な支援を見つける。 実現したいことの一覧を見る 安全にクラウドへ移したい、データを意思決定に使いたい、AIで業務を効率化したい。採用する技術やサービスが未定でも、達成したいことから検討できます。 クラウド基盤、安定・安全な運用、データ活用、AI・業務自動化の4つの領域から、具体的な到達点を選べます。目指す状態と関連する支援を確認し、社内での検討や相談に役立ててください。 このような目標から - 安定して運用できるクラウド基盤をつくりたい - データをつなぎ、判断を速くしたい - 生成AIを安全に業務へ取り入れたい Technology ### [技術から探す](/technologies/) 使いたい技術から、活用の可能性を広げる。 技術の一覧を見る 導入候補のクラウドサービスや、すでに利用しているOSS・ミドルウェアから探せます。grasys（グラシス）が活用する技術を幅広く掲載し、それぞれがどのような場面で役立つかを説明しています。 課題カテゴリや提供元のラベルで絞り込めるため、同じ領域の技術を見比べることもできます。独自の説明と公開実績がそろった技術は、個別ページから関連する支援内容まで確認できます。 このような技術領域から - Google Cloud・AWS・Azure - データベース・データ処理・分析 - 生成AI・セキュリティ・運用基盤 ## 事例 お客様の事業とシステムの課題に向き合い、grasys（グラシス）が共創を通じてどのように伴走したかをご紹介します。 [事例 一覧](/case-studies/) ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 ![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp) 八千代エンジニヤリング ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 業界 建設・社会インフラ サービス データ分析・AI 課題 4カ所で週2回採取する限られた下水データから感染症を予測し、形式の異なるPCR検査データも現地運用に合わせて扱う必要がありました。 支援 アイデア段階から必要なデータを整理し、予測モデルの種類・設定・対象期間を最適化したうえで、CSV形式の差異を吸収するシステムと調整用UIを構築しました。 成果 限られたデータでも地域ごとの感染拡大パターンを捉え、誤差を許容範囲に収めた予測によって、行政の事前準備を支援できる基盤が整いました。 ## grasys（グラシス）のエンジニアが支えるシステム規模 3億+ ### エンドユーザー数 4500台 ### 月間VMインスタンス運用実績 200万/秒 ### 1秒間のリクエスト回数 150兆/日 ### データ分析基盤レコード数 ![クラウド開発のプロトタイプを画面で共有して検討するチーム](/_astro/home-cloud-development-collaboration-v2.C_EvYEv9_U4MLy.webp) Visual created with generative AI ## 現場が手放せなくなるGoogle Cloud活用 システムを要件どおりにつくることは、ゴールではありません。 Google Cloudのサービスを適切に選び、プロトタイプを素早く共有する。お客様と方向性を擦り合わせ、現場の声を取り込みながら、事業で本当に使われるシステムへ磨き上げる。 それが、grasys（グラシス）の「現場が手放せなくなるGoogle Cloud活用」です。 ### つくるだけではない。システムを、事業の推進力へ。 ### 早く形にし、対話で磨く。現場で使われるクラウド開発。 ### Google CloudとAIの技術力で、構想を実用的な仕組みへ。 ### 複雑な要件に適切な技術を選び、強く、使いやすいシステムへ。 ### 手戻りと失敗を減らし、確かなプロトタイプから価値あるシステムへ。 ## grasys（グラシス）が「現場が手放せなくなるGoogle Cloud活用」を実現できる3つの理由 理由 01 ### プロトタイプで、構想をすばやく共有 必要な範囲を小さく切り出し、まず動く形で共有します。早い段階で画面や操作を確認することで、認識のずれと手戻りを抑え、次の判断につなげます。 理由 02 ### Google CloudとAIを、要件に合う構成へ データ、利用者、連携先、運用条件を整理し、Google CloudのサービスとAI技術を適切に組み合わせます。技術ありきにせず、事業で使い続けられる構成を設計します。 理由 03 ### 現場との対話を、継続的な改善へ お客様と小さな単位で実装と確認を重ね、現場の声を優先順位へ反映します。リリース後も利用状況を見ながら改善し、事業に合うシステムへ育てます。 ![クラウド開発のプロトタイプを検証し、改善点を話し合うチーム](/_astro/home-cloud-development-validation-v3.CbQrQfAR_Z1yRzRU.webp) Visual created with generative AI ![クラウド基盤の設計と継続改善に取り組むエンジニアチーム](/_astro/home-about-proactive-infrastructure-v4.mDGgNdLd_Z1Pm3Hc.webp) Visual created with generative AI ## 攻めのインフラ クラウドインフラを安定して動かすことは、ゴールではありません。 事業の変化を捉え、設計・開発・構築・運用を継続的に改善する。それが、grasys（グラシス）の「攻めのインフラ」です。 ### 守るだけではない。クラウドを、事業の推進力へ。 ### 設計で強く、運用で育てる。事業成長を支えるクラウドインフラ。 ### 3大クラウドの技術力で、変化に強い事業基盤を。 ### 複雑なクラウドを、強く、運用しやすいシステムへ。 ### 止めない強さと、変え続けられる柔軟さを、ひとつの基盤に。 ## grasys（グラシス）が「攻めのインフラ」を実現できる3つの理由 理由 01 ### 開発チームを、インフラ作業から解放 コードを書けるエンジニアが、環境構築やデプロイなどの作業を仕組み化・自動化。開発チームが機能改善と事業成長に集中できる環境を整えます。 理由 02 ### 複数システムを、変化に強い一つの基盤へ System of Systems Coreの考え方で、異なるシステムを有機的に連携。拡張や要件変更に対応しやすく、全体を運用しやすい基盤を設計します。 理由 03 ### セキュリティを、日々の運用フローへ 権限管理だけに頼らず、監視を日々のワークフローへ統合。状況を継続的に捉え、セキュリティ対応の自動化と効率化を支援します。 ![自動化・システム連携・セキュリティ運用を支えるエンジニア](/_astro/home-why-proactive-infrastructure-v3.Dd1ui9vR_Z1n56yC.webp) Visual created with generative AI ## お知らせ grasys（グラシス） からのお知らせやイベント、登壇情報をご紹介します。 [お知らせ 一覧](/news/) [![](https://blog.grasys.io/_astro/hero.DdT1SEQC_1iQ7kj.webp)](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-26-newgin/) ### [Google Cloud Next Tokyo 26 でニューギン様と共同登壇しました](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-26-newgin/) 2026/09/03 2026年7月31日、grasys は Google Cloud Next Tokyo 26 で株式会社ニューギン様と共同登壇しました。Gemini Enterprise を用いた組織変革と、AI を現場に根付かせるための実運用を見据えた取り組みをご紹介します。 [grasys blogで見る](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-26-newgin/) [![](https://blog.grasys.io/_astro/8b28019a3e12ee6a94180c40d7b345c3.CNhmO670_Z1uWQCk.webp)](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-2026-session/) ### [Google Cloud Next Tokyo 26 セッション情報公開しました！](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-2026-session/) 2026/06/04 Google Cloud Next Tokyo 26の共同登壇セッション grasys は「Google Cloud Next Tokyo 26」で株式会社ニューギン様と共同登壇いたします。 登壇内容 AI 活用でエンタメの未来はどう変わるか。ニューギン × Gemini Enterprise が描く次世代の姿 常に新 [grasys blogで見る](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-2026-session/) [![](https://blog.grasys.io/_astro/GoogleCloudNextJapan_1.DAlQSW2f_Z2tdUdS.webp)](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-2026/) ### [Google Cloud Next Tokyo 26 に出展、登壇いたします。](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-2026/) 2026/06/01 Google Cloud Next Tokyo 26の開催案内 grasys は今年も「Google Cloud Next Tokyo 26」に出展、また株式会社ニューギン様と共同登壇いたします。 AI エージェントで何ができるのか、どう動かすのか。本セッション、またブースでは、Gemini Enterprise の具 [grasys blogで見る](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-2026/) [![](https://blog.grasys.io/_astro/grasys_pingcap_logo-1.DZHGH-9o_ZFpOnK.webp)](https://blog.grasys.io/post/marketing/pingcap-partnership/) ### [PingCAP株式会社、パートナー契約を締結](https://blog.grasys.io/post/marketing/pingcap-partnership/) 2026/02/26 grasysとPingCAPのロゴ Google Cloud のプレミアパートナー（Services / Co-sell）として大規模インフラの設計・構築・運用を手掛ける株式会社 grasys（本社：東京都渋谷区、代表取締役：長谷川 祐介、以下 grasys）と、分散型 NewSQL データベース「TiDB（タイ・デー [grasys blogで見る](https://blog.grasys.io/post/marketing/pingcap-partnership/) [![](https://blog.grasys.io/_astro/partnership_logo.wfgI-PU3_Z1oaDkE.webp)](https://blog.grasys.io/post/marketing/partnership-building-declaration/) ### [「パートナーシップ構築宣言」の公表に関するお知らせ](https://blog.grasys.io/post/marketing/partnership-building-declaration/) 2026/02/09 パートナーシップ構築宣言 平素は格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。 この度、株式会社grasys（代表取締役：長谷川祐介）は、内閣府や中小企業庁などが推進する「未来を拓くパートナーシップ構築推進会議」の趣旨に賛同し、「パートナーシップ構築宣言」を公表いたしました。 「パートナーシップ構築宣言」とは、サプライチェ [grasys blogで見る](https://blog.grasys.io/post/marketing/partnership-building-declaration/) ## grasys blog grasys（グラシス）のエンジニアが、クラウドや開発・運用の知見を発信しています。 [grasys blog](https://blog.grasys.io/) [![AIに任せて記憶力が...](https://blog.grasys.io/_astro/hero.B5Jjzapz_2dr4kB.webp)](https://blog.grasys.io/post/k-watanabe/ai-and-memory/) ### [AIに任せて記憶力が...](https://blog.grasys.io/post/k-watanabe/ai-and-memory/) 2026/09/09 AI に頼る機会が増えたことをきっかけに、学生時代の暗記や仕事でのコマンド習得を振り返り、自分の覚え方を考えます。 [![ターミナルがダサいとモテない。lean-ctxをCodexに組み込む編。](https://blog.grasys.io/_astro/hero.CjvK6eRT_ZxKTo0.webp)](https://blog.grasys.io/post/yusukeh/terminal-codex-lean-ctx/) ### [ターミナルがダサいとモテない。lean-ctxをCodexに組み込む編。](https://blog.grasys.io/post/yusukeh/terminal-codex-lean-ctx/) 2026/09/08 lean-ctx 3.10.1をCodexで再検証しました。macOSへの導入、MCP設定、bashでAI Agentを起動した時だけ有効にする方法、rtkとの簡易比較、ローカルで観測したtoken差分を紹介します。 [![Cloud Data Fusion Salesforceプラグインを1.7.4へアップグレード：Security Tokenのバリデーション問題](https://blog.grasys.io/_astro/hero.qKT1jtiN_56G0w.webp)](https://blog.grasys.io/post/komal-teke/cloud-data-fusion-salesforce-plugin-1-7-4-security-token-validation/) ### [Cloud Data Fusion Salesforceプラグインを1.7.4へアップグレード：Security Tokenのバリデーション問題](https://blog.grasys.io/post/komal-teke/cloud-data-fusion-salesforce-plugin-1-7-4-security-token-validation/) 2026/09/02 Cloud Data Fusion Salesforceプラグインを1.7.4へアップグレードし、Client CredentialsとPassword Grantを検証した際に確認したSecurity Tokenのバリデーション挙動について紹介します。 [![DagsterをCloud Runで構築してみる](https://blog.grasys.io/_astro/hero.DlNQULRK_1bmcdD.webp)](https://blog.grasys.io/post/uema/dagster_cloudrun_build/) ### [DagsterをCloud Runで構築してみる](https://blog.grasys.io/post/uema/dagster_cloudrun_build/) 2026/09/02 DagsterのWebserver、Daemon、RunWorkerをCloud RunとCloud SQL for PostgreSQLで構築し、Cloud Buildでデプロイする方法を紹介します。 [![ターミナルがダサいとモテない。macOSのbashでflylineを使う編。](https://blog.grasys.io/_astro/hero.DgbhtHl3_Z1INh60.webp)](https://blog.grasys.io/post/yusukeh/terminal-flyline/) ### [ターミナルがダサいとモテない。macOSのbashでflylineを使う編。](https://blog.grasys.io/post/yusukeh/terminal-flyline/) 2026/08/26 macOSにflylineを入れてHomebrewのbashで有効化しました。インストール、.bashrcの設定、WezTermでのコマンド補完画面と、しばらく使ってみた感想を紹介します。 --- ## AI基本方針 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/ai-policy 当社は、革新的なサービスの提供と業務生産性の向上に向けて、生成AIをはじめとする人工知能技術を積極的に活用するとともに、これに伴うリスクを適切に管理します。 # AI基本方針 ## AI基本方針 当社は、革新的なサービスの提供と業務生産性の向上に向けて、生成AIをはじめとする人工知能（以下、「AI」）技術を積極的に活用するとともに、これに伴うリスクを適切に管理し、お客様ならびに社会の信頼に応えるべく、AI基本方針を定めます。 ## ＜AI活用の目的および目標設定＞ 当社は、AI技術の調達およびシステム開発のライフサイクルにおける安全性を担保し、顧客に信頼されるシステムを提供することを目的とします。本方針に基づき、「利用する外部AIサービスの安全性・契約の適切性」「AI仕様の説明・開示」「従業員の教育」に関するAI目標を設定し、その達成に向けた取り組みを推進します。 ## １．AI原則の定義と遵守 当社は、AIの利用における倫理的かつ社会的責任を果たすため、以下のAI原則を定め、これを遵守します。 透明性と説明可能性： 顧客に対してAIシステムの構成やデータ連携の仕組み、リスク情報を適切に開示・説明する プライバシーとセキュリティ： 既存の情報セキュリティ基本方針に則り、個人情報と情報資産を厳格に保護する 人間の監視と説明責任： AIシステムの出力が適切な人間（顧客側等）によって検証される仕組みを提案する 持続可能性と最適化： AIシステムの稼働に伴うパブリッククラウドのリソース消費や環境負荷を意識し、性能とコスト・環境効率が最適化された効率的なシステムアーキテクチャの実現に努める ## ２．法令契約上の要求事項の遵守 当社の従業員は、AIの利用、開発、提供に関連する法令、規制、ガイドライン、規範及びお客様との契約上の要求事項を遵守します。 ## ３．社内体制の整備および従業員の取組み 当社は、AIの安全な利用と管理のために必要な体制を整備し、社内の正式な規則として定めます。また、従業員はAIに関する適切な知識や倫理観を習得し、責任あるAI利用への取り組みをお客様と共に推進します。 ## ４．リーダーシップにおける責任および継続的改善 当社経営陣は、本方針の遵守により、AI技術のリスクが適切に管理されるよう主導します。また、AIを取り巻く技術や社会環境の急速な変化に対応するため、当社マネジメントシステムを定期的に見直し、継続的改善を実施します。 2026年8月17日 株式会社 grasys（グラシス） 代表取締役 長谷川 祐介 --- ## 営業・協業に関するお問い合わせ | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/business-contact 営業提案、業務提携、パートナーシップに関するお問い合わせを承ります。 ![Hero background](/_astro/work.B5ODkR40_Z1vyilQ.webp) # 営業・協業に関するご相談は、 こちらからお問い合わせください サービスのご提案、業務提携、パートナーシップなど、 法人・事業者の皆さまからのご連絡を承ります。 問い合わせフォームを読み込めませんでした。ページを再読み込みして、もう一度お試しください。 ## 問い合わせフォームの表示 このフォームにはHubSpot Formsを利用しています。Cookie利用に承諾するか、このフォームの表示を個別に許可すると利用できます。許可するまでフォーム用のスクリプトやフォームは読み込みません。 [お問い合わせにおける個人情報の取扱いを確認](/privacy-policy/#contact-personal-information)問い合わせフォームを表示 この操作はフォーム表示への同意です。個人情報の送信に関する同意は、フォーム内で別途確認します。 --- ## 採用 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/careers grasys（グラシス）の採用情報。クラウドインフラ、アプリケーション・生成AI、データ、営業、マーケティング、コーポレートの仕事と成長の支援、社員の声、働く環境、募集職種をご紹介します。 ![kambaさんのポートレート写真](/_astro/kamba-hero.B4QV8Vzc_K82A0.webp)![nakajimaさんのポートレート写真](/_astro/nakajima-hero.dMrtLcc8_11zT4n.webp)![hasegawaさんのポートレート写真](/_astro/hasegawa-hero.D1YrdPRr_ZNCWUG.webp) grasys（グラシス） 採用サイト # 課題を捉える技術で挑む解決を形にする価値を届ける活躍へ ![](/_astro/open-graph-foliage-background.CsVyXDdP_ETm25.webp) 採用情報 ## 課題を見つけ、技術で挑み、価値を届ける。 grasys（グラシス）が向き合うのは、クラウドの導入ではなく、その先にある事業と現場の課題です。設計・開発・構築・運用を自社内のチームで担い、挑戦と改善を重ねながら、本当に使われ続ける価値を生み出します。 夢中で磨いた技術を、 世界に通じる価値へ。 課題を自ら見つけ、新しい技術に挑み、改善を積み重ねる。grasys（グラシス）には、自分の提案をお客様と利用者へ届く価値に変えられる仕事があります。 [仕事を知る](#work)[募集職種を見る](#positions) WORK ## 仕事を知る クラウド基盤、アプリケーション、データから、提案・発信・組織づくりまで。それぞれの専門性を持ち寄り、お客様と利用者に届く価値をチームでつくります。 ### 攻めのインフラ 安定運用を土台に、設計・自動化・継続改善を重ねる。お客様の事業やサービスが、次の挑戦へ進める基盤をつくります。 ### 努力より夢中 技術を楽しみ、学び続ける。その好奇心を、仕事の工夫や知見の共有、お客様の課題解決につなげます。 ### 専門性をチームで活かす 技術、営業、マーケティング、コーポレート。互いの強みを組み合わせ、提案から実現、事業と組織の成長までを支えます。 CLOUD INFRASTRUCTURE ### クラウドインフラ アクセスの増加やサービスの変化に、どう応え続けるか。監視データや現場の声から、安定稼働と改善の両方に向き合います。 担当する仕事 要件整理、設計・構築、運用、改善提案。PMは顧客折衝や工程・チームの管理を担います。 技術・方法 Google Cloud、AWS、Microsoft Azure。Terraform・AnsibleなどのIaCや構成管理を使い、運用の自動化を進めます。 協働する相手 お客様、アプリケーションの開発者、営業、同じ案件を担当するエンジニア。 活かせる経験 インフラの設計・構築・運用や、バックエンド開発の経験。クラウドへの転向を支えるJr.の募集もあります。 届ける価値 事業の成長や高負荷にも対応できる、止めない強さと変え続けられる柔軟さ。 関連する募集職種 - [クラウドインフラエンジニア（Jr.）↓](#position-54de364b-dd73-42ab-bcd1-18acc7d88882) - [クラウドインフラエンジニア（Mdl.）↓](#position-1fd62699-e953-40ad-b6b0-3aceb7d00308) - [プロジェクトマネージャー↓](#position-693c6dfa-81b0-47c4-a4ba-d56615d2cf94) APPLICATION & AI ### アプリケーション・生成AI お客様や利用者との対話から課題を捉え、仮説を実装へ。クラウドや生成AIを組み合わせ、現場で使われ続ける仕組みを開発します。 担当する仕事 Webアプリケーションの設計・開発・運用、生成AIを活用した機能の提案・開発。PL・PMは技術判断やプロジェクトの推進も担います。 技術・方法 Python、Go、Reactなどとクラウドのマネージドサービス。目的に応じた技術選定、プロトタイプ、利用者のフィードバック。 協働する相手 お客様・利用者、クラウド基盤のエンジニア、営業、開発チーム。 活かせる経験 アプリケーションの実装・運用経験。設計、クラウド、顧客折衝へと担当範囲を広げる機会があります。 届ける価値 必要な情報にたどり着きやすくするなど、利用者の仕事が変わるところまで技術を届けること。 関連する募集職種 - [アプリケーションエンジニア（Jr.）↓](#position-526ed3e0-9691-4d95-9ce9-e97ad1879458) - [アプリケーションエンジニア（Mdl.）↓](#position-684d062c-e2ec-43e0-813d-1e9ce5bf3bde) - [アプリケーションエンジニア／PL↓](#position-c80eaa3f-b7bc-418f-bfe7-ebd0dad3111e) - [プロジェクトマネージャー↓](#position-0277f750-f941-4b47-b1fa-c6fb259e509b) DATA & RESEARCH ### データ基盤・データサイエンス データを蓄え、分析し、使える機能にする。顧客のデータ基盤を支える仕事と、学術的な知見をプロダクトへ実装する仕事があります。 担当する仕事 データ基盤職は設計・構築・移行と技術検証。データサイエンス職は仮説・分析モデルの検証からAPI化。産業組織心理学職は心理学の理論を分析モデルへ落とし込みます。 技術・方法 クラウド、Python、データ処理・統計分析。扱うデータや手法は職種とプロジェクトによって異なります。 協働する相手 お客様、代表、ITエンジニア。研究開発の職種では研究者や異分野の専門家とも協働します。 活かせる経験 データ基盤の開発、統計・機械学習、心理学など、各求人で求める専門領域の経験や知識。 届ける価値 データを使いやすい基盤へ整え、分析の根拠を説明し、意思決定やプロダクトの価値につなげること。 関連する募集職種 - [データサイエンティスト↓](#position-53454ede-938b-42e4-b6f5-898f02a9db59) - [データ基盤エンジニア↓](#position-7954858b-d700-44f8-9379-0b1ba89a13f5) SALES & PRESALES ### 営業・プリセールス お客様の事業と技術の課題を捉え、実現できる提案にする。技術チームと連携し、課題の整理から合意形成へつなぎます。 担当する仕事 ソリューション営業は顧客への提案や関係づくり。プリセールスは技術面のヒアリングと解決策の提案を担い、設計・開発を技術部門へ引き継ぎます。 技術・方法 商談、課題・予算・スケジュールの整理、提案書の作成。クラウド、監視、セキュリティなどの知識を提案に活かします。 協働する相手 お客様、エンジニア、社内の営業、パートナー企業。 活かせる経験 ソリューション営業や技術提案の経験。プリセールスではクラウドの導入・構築経験を提案へ活かす道もあります。 届ける価値 お客様が課題と選択肢を理解し、技術による改善へ踏み出せること。 関連する募集職種 - [ソリューション営業（Mdl.）↓](#position-b95613a6-5b1b-47ce-902d-1dd29ea010e1) - [ソリューション営業／リーダー候補↓](#position-ded7c0ef-07f9-4c86-8561-fde643079e60) BTOB MARKETING ### マーケティング grasys（グラシス）の技術を、必要としている人へどう届けるか。Webサイトやコンテンツの運用から、顧客との接点をつくります。 担当する仕事 Webサイト・LPの運用、メルマガやSNS、分析・資料制作・イベントの支援。OJTで基本実務から担当範囲を広げます。 技術・方法 BtoBコンテンツ、GA4による分析、SEO・AI検索への対応、制作の進行管理。 協働する相手 マーケティングチーム、社内の実装担当者、技術や営業などの他部門。 活かせる経験 マーケティングの実務と、複数のメンバーと協力して施策を進めた経験。 届ける価値 技術や事例を分かりやすく伝え、grasys（グラシス）を知るきっかけから商談につながる接点を育てること。 関連する募集職種 - [自社マーケティング担当↓](#position-3974481e-001e-44c8-ab75-c7788e3cb9cf) CORPORATE ### コーポレート メンバーが安心して仕事に向き合うための土台をつくる。現在の人事・労務の募集では、正確な実務と業務改善から組織を支えます。 担当する仕事 勤怠・給与、入退社、社労士との連携、総務業務。習得状況に応じ、マニュアルや業務フローの整備にも取り組みます。 技術・方法 労務システムの運用、データの確認、手順の文書化、制度の適切な運用。 協働する相手 人事チーム、各部門のメンバー、顧問社労士。 活かせる経験 給与計算・社会保険などの労務実務と、社内外の関係者と正確に連携する経験。 届ける価値 日々の業務を確実に回し、属人化を減らし、組織全体の信頼と働きやすさを支えること。 関連する募集職種 - [人事・労務↓](#position-fcade321-b8e4-4d0f-abb5-d6cda4370bbb) GROWTH & CAREER ## 成長とキャリア 今ある経験を起点に、実務と学びを重ねる。専門性を深めることも、提案やチームを率いる役割へ広げることも、職種ごとの仕事を通じて考えていきます。 ### 経験と役割を広げる Jr.｜実務から広げる これまでの実務経験を活かし、研修やチームの支援を受けながら、クラウド・設計・顧客との対話へ担当範囲を広げます。 Mdl.｜自ら設計・改善する 設計・構築・開発・運用の経験を活かし、技術的な判断と改善提案を通じて案件を進めます。 PL｜技術とチームをつなぐ アプリケーション開発を技術面からリードし、設計・実装とチームの進行や品質に関わります。 PM｜プロジェクトを率いる 顧客との合意形成、計画、品質・コスト・納期、チームの連携を担い、価値提供を推進します。 エンジニア求人にある役割の違いです。専門性を深める仕事と、チーム・プロジェクトを率いる仕事があり、募集職種によって期待する経験や責任は異なります。 ### 入社後の仕事の広がり 各求人で紹介している流れです。担当する仕事や時期は、経験・習得状況・案件に応じて変わります。 #### クラウドインフラエンジニア（Jr.） 1. 1 初期研修｜1か月 Terraform・Ansibleなどの共通ツールを学びます。Google Cloud未経験者向けのトレーニングや、開発出身者向けのサーバー構築演習があります。 2. 2 案件への参加｜〜6か月 案件リーダーの支援を受け、既存顧客の運用から仕事を始めます。 3. 3 顧客との対話｜6か月〜 打ち合わせに参加し、お客様と直接コミュニケーションを取りながら案件を進めます。 - [クラウドインフラエンジニア（Jr.）の募集を見る](#position-54de364b-dd73-42ab-bcd1-18acc7d88882) #### アプリケーションエンジニア（Jr.） 1. 1 得意な技術を起点に｜〜3か月 経験を活かせる業務から、grasys（グラシス）の開発プロセスや仕事の進め方をつかみます。 2. 2 関わる領域を広げる｜〜6か月 案件を通じてクラウドや設計への理解を深め、お客様との対話にも関わります。 3. 3 提案から実装へ｜1年後〜の目標 課題解決につながる提案を、自ら設計・実装へつなげる中核メンバーを目指します。 - [アプリケーションエンジニア（Jr.）の募集を見る](#position-526ed3e0-9691-4d95-9ce9-e97ad1879458) #### マーケティング 1. 1 基本実務を学ぶ 先輩のOJTを受け、サイトの更新や日々の運用から取り組みます。 2. 2 施策の実行・改善へ BtoBの視点でWebサイトやコンテンツを改善し、顧客との接点づくりへ仕事を広げます。 3. 3 得意領域を深める Webマーケティングの手法を実践しながら学び、興味や強みを活かした専門性を磨きます。 - [自社マーケティング担当の募集を見る](#position-3974481e-001e-44c8-ab75-c7788e3cb9cf) #### 人事・労務 1. 1 OJTと補助業務｜1〜3か月 規程やシステムを理解し、勤怠・給与・入退社手続きの補助から始めます。 2. 2 基本業務の主担当へ｜3〜6か月 一連の実務に慣れたら、勤怠や給与計算、社労士への連携を主担当として進めます。 3. 3 業務の仕組みづくり｜6か月以降 経験・習得状況に応じ、マニュアル作成やプロセス改善へ担当範囲を広げます。 - [人事・労務の募集を見る](#position-fcade321-b8e4-4d0f-abb5-d6cda4370bbb) ### 夢中で学び、仕事へつなげる #### 学ぶための制度 資格取得支援・報奨金と書籍購入制度で、知識を深める取り組みを支えます。 #### 知見を共有する 技術ブログや社内でのアウトプットを通じ、試したことや学んだことを共有し、次の仕事へ活かします。 #### 実務と対話で磨く 案件での技術検証や意見交換、職種ごとのOJTを通じて経験を積みます。支援の内容は各求人でご紹介しています。 ORGANIZATION ## 組織を知る 専門性の異なる組織が連携し、お客様への価値提供とgrasys（グラシス）で働くメンバーを支えています。 3組織 10セクション ![](/_astro/organization-network-illustration.CAtnhsDp.svg) - TECHNOLOGY ### [Cloud Tech Div.](#positions-cloud-tech-div) 基盤・開発・営業が連携し、課題の整理から設計・実装・運用までをつなぎます。社内ITも含め、お客様とgrasys（グラシス）の事業を支える組織です。 - #### [Cloud Infrastructure Sec.](#positions-cloud-tech-div-cloud-infrastructure-sec) クラウド基盤の設計・構築・運用を通じ、安定性と変化への強さを両立します。 - #### [Cloud Development Sec.](#positions-cloud-tech-div-cloud-development-sec) アプリケーション、データ、AIを組み合わせ、現場で使われ続ける仕組みを開発します。 - #### Internal Infrastructure Sec. 社内システムとIT環境を整備し、メンバーが安全かつ快適に働ける基盤を支えます。 - #### [Sales Sec.](#positions-cloud-tech-div-sales-sec) お客様の課題を捉え、技術的な知見を活かした提案を通じて最適な解決策へつなげます。 - BUSINESS DEVELOPMENT ### [BizDev Div.](#positions-bizdev-div) 技術と市場をつなぐ組織です。技術検証や研究開発、マーケティング、現場での支援を通じて、専門的な知見を事業の価値へつなぎます。 - #### [Tech Sec.](#positions-bizdev-div-tech-sec) データ基盤の構築・検証と、データサイエンスや心理学の研究開発に取り組みます。エンジニアと専門家が協働し、知見を実装へつなぎます。 - #### [Marketing Sec.](#positions-bizdev-div-marketing-sec) 市場とお客様の声を捉え、grasys（グラシス）の価値が必要な方へ届く仕組みをつくります。 - #### Field Support Sec. お客様に近い立場で導入・活用を支え、現場の課題を継続的な改善につなげます。 - CORPORATE MANAGEMENT ### [Management Strategy Div.](#positions-management-strategy-div) 各部門と連携し、会計・経営企画、人事・労務、法務から事業と組織の土台を整えます。メンバーが仕事に力を発揮できる環境を支える組織です。 - #### Corporate Planning Sec. 会計・予算管理、経営戦略の立案と事業計画の推進を通じて、正確な経営判断と持続的な事業成長を支えます。 - #### [Human Resources Sec.](#positions-management-strategy-div-human-resources-sec) 採用・労務・制度運用を担い、仲間との出会いとメンバーが安心して力を発揮できる環境を支えます。 - #### Legal Sec. 法務・契約・コンプライアンスを通じて、事業活動の健全性と信頼を支えます。 ![](/_astro/careers-people-collaboration-background.B1L1-poT_Z1lbJ0p.webp) PEOPLE & KNOWLEDGE ## 働く人を知る どんな課題に向き合い、何を考え、技術をどう使うのか。メンバーの言葉から、仕事の実際をご紹介します。 [データ基盤・AI 「人間向け」のデータ基盤はもう古い？ AI時代に求められる、メタデータとアセット指向 インタビューを読む ↗（新しいウィンドウで開きます）](https://blog.grasys.io/post/recruit/engineer-type-data-platform-interview/) この記事で分かること AIが利用するデータ基盤をどう考えるか。メタデータやアセット指向を通じ、技術選定の背景とデータの扱い方を知ることができます。 関連する仕事の募集 - [データサイエンティスト](#position-53454ede-938b-42e4-b6f5-898f02a9db59) - [データ基盤エンジニア](#position-7954858b-d700-44f8-9379-0b1ba89a13f5) [クラウドインフラ・セキュリティ 増え続ける脆弱性、運用現場の最前線で起こる変化とは？ 次世代システム・セキュリティ対策に有効な一手「SBOM」の真価 インタビューを読む ↗（新しいウィンドウで開きます）](https://blog.grasys.io/post/recruit/engineer-type-sbom-interview/) この記事で分かること 脆弱性対応の現場で何が課題になっているのか。SBOMの活用を通じ、運用の変化に向き合うエンジニアの視点をご紹介します。 関連する仕事の募集 - [クラウドインフラエンジニア（Jr.）](#position-54de364b-dd73-42ab-bcd1-18acc7d88882) - [クラウドインフラエンジニア（Mdl.）](#position-1fd62699-e953-40ad-b6b0-3aceb7d00308) - [プロジェクトマネージャー](#position-693c6dfa-81b0-47c4-a4ba-d56615d2cf94) ## grasys blog grasys（グラシス）のエンジニアが、クラウドや開発・運用の知見を発信しています。 [grasys blog](https://blog.grasys.io/) [![AIに任せて記憶力が...](https://blog.grasys.io/_astro/hero.B5Jjzapz_2dr4kB.webp)](https://blog.grasys.io/post/k-watanabe/ai-and-memory/) ### [AIに任せて記憶力が...](https://blog.grasys.io/post/k-watanabe/ai-and-memory/) 2026/09/09 AI に頼る機会が増えたことをきっかけに、学生時代の暗記や仕事でのコマンド習得を振り返り、自分の覚え方を考えます。 [![ターミナルがダサいとモテない。lean-ctxをCodexに組み込む編。](https://blog.grasys.io/_astro/hero.CjvK6eRT_ZxKTo0.webp)](https://blog.grasys.io/post/yusukeh/terminal-codex-lean-ctx/) ### [ターミナルがダサいとモテない。lean-ctxをCodexに組み込む編。](https://blog.grasys.io/post/yusukeh/terminal-codex-lean-ctx/) 2026/09/08 lean-ctx 3.10.1をCodexで再検証しました。macOSへの導入、MCP設定、bashでAI Agentを起動した時だけ有効にする方法、rtkとの簡易比較、ローカルで観測したtoken差分を紹介します。 [![Cloud Data Fusion Salesforceプラグインを1.7.4へアップグレード：Security Tokenのバリデーション問題](https://blog.grasys.io/_astro/hero.qKT1jtiN_56G0w.webp)](https://blog.grasys.io/post/komal-teke/cloud-data-fusion-salesforce-plugin-1-7-4-security-token-validation/) ### [Cloud Data Fusion Salesforceプラグインを1.7.4へアップグレード：Security Tokenのバリデーション問題](https://blog.grasys.io/post/komal-teke/cloud-data-fusion-salesforce-plugin-1-7-4-security-token-validation/) 2026/09/02 Cloud Data Fusion Salesforceプラグインを1.7.4へアップグレードし、Client CredentialsとPassword Grantを検証した際に確認したSecurity Tokenのバリデーション挙動について紹介します。 [![DagsterをCloud Runで構築してみる](https://blog.grasys.io/_astro/hero.DlNQULRK_1bmcdD.webp)](https://blog.grasys.io/post/uema/dagster_cloudrun_build/) ### [DagsterをCloud Runで構築してみる](https://blog.grasys.io/post/uema/dagster_cloudrun_build/) 2026/09/02 DagsterのWebserver、Daemon、RunWorkerをCloud RunとCloud SQL for PostgreSQLで構築し、Cloud Buildでデプロイする方法を紹介します。 [![ターミナルがダサいとモテない。macOSのbashでflylineを使う編。](https://blog.grasys.io/_astro/hero.DgbhtHl3_Z1INh60.webp)](https://blog.grasys.io/post/yusukeh/terminal-flyline/) ### [ターミナルがダサいとモテない。macOSのbashでflylineを使う編。](https://blog.grasys.io/post/yusukeh/terminal-flyline/) 2026/08/26 macOSにflylineを入れてHomebrewのbashで有効化しました。インストール、.bashrcの設定、WezTermでのコマンド補完画面と、しばらく使ってみた感想を紹介します。 COMPANY ## 会社を知る ![](/_astro/company-collaboration-illustration.s72wuYr5.svg) PRIMARY DATA - ### 有給取得率 79% 2025年実績 - ### 平均残業時間 12時間 / 月 2025年実績 - ### エンジニア比率 70% - ### 年間休日 130日 - METADATA & FACTS - ### 平均年齢 36.6歳2026年 - ### 社内開発率 100%自社内チームでの設計・開発・構築・運用。自社プロダクト比率ではありません。 - ### 創立 2014年 - ### 平均資格取得割合 社員１人あたり 2.2個2026年 - DISTRIBUTIONS - ### 年齢分布 - 20代8人 - 30代23人 - 40代10人 - 50代1人 - 60代以上2人 - ### 職種分布 - Infrastructure38% - Development27% - Sales/Marketing17% - Backoffice18% - RATIOS - ### 男女比率 - 男性84% - 女性16% - ### 主な取引業界（抜粋） - Game61.5% - IT,Infrastructure9.4% - Media6.3% - IT,Service5.2% - MORE DATA - ### 出身地比率 - 東日本出身69% - 西日本出身31% - ### 趣味 1. 1ゲーム 2. 2漫画＆読書 3. 3スポーツ 数値は表示年の実績、または会社紹介の情報です。応募する職種の勤務条件や制度の適用範囲は、各求人の詳細をご確認ください。 BENEFITS ## 環境を知る 学びを支え、仕事に集中し、しっかり休む。それぞれの時間を大切にするための制度と環境をご紹介します。 ![](/_astro/environment-workplace-illustration.DzpmiAhN.svg) - ### 学びと挑戦を支える 資格、書籍、アウトプットなど、学びを仕事へつなげる取り組みを支えます。 - クォータインセンティブ制度 - 資格取得支援と報奨金 - ブログPVランキング表彰制度 - 書籍購入制度 - ### 仕事に集中する環境 日々の仕事に使う機材や、集中・対話のための設備を整えています。 - Macbook Pro 14inch - ハイエンドオフィスチェア - 32inch 4K ディスプレイ - モニターアーム - workpod 会議個室 - 屋内原則禁煙 喫煙室としてQleanAirがあります。 - ### 休息と好きなことを大切に リフレッシュや記念日、好きなことを楽しむ時間のための休暇制度です。 - 夏季休暇: 5日 / 年 ※7～9月の間に取得/入社月で変動あり - エンタメ休暇: 1日 / 年 - プレミアム休暇: 0.5日 / 月 ※取得時5,000円支給 - 創業記念日休暇: 1日 / 年 ※平日と重なる場合のみ - 有給休暇 ※入社3ヶ月後から付与 - アニバーサリー休暇: 1日 / 年 - 年末年始休暇 - ### 健康・暮らしを支える 健康管理やライフステージの変化を支える福利厚生です。 - 社会保険完備 ITS 健康保険 厚生年金保険 雇用保険 労災保険 - 休業制度 産前 産後 育児 介護 - 定期健康診断 - インフルエンザ予防接種 - ウォーターサーバー - 社長のおごり自販機 - ### 日々の生活を支える 手当には支給条件があります。各項目の注記をご確認ください。 - 交通費手当: 上限20,000円まで - インターネット手当: 3,000円 - プレミアム手当: 5,000円 ※プレミアム休暇を取得した場合のみ - 身だしなみ手当: 5,000円 - 誕生日手当: 5,000円 ※誕生日月の翌月に付与 プレミアム手当、身だしなみ手当、誕生日手当は、試用期間終了後から付与されます。 - ![](/_astro/workpod.CV07yDEu_1EqyJ6.webp)Workpod - ![](/_astro/break-booth.CvOo_-QI_1LQbg7.webp)Break Booth - ![](/_astro/mtg-room.CeRMI3PP_Z20zTDD.webp)MTG Room - ![](/_astro/working-booth.CSVbNVBj_1n9xU5.webp)Working Booth - ![](/_astro/entrance.nvJjJA1B_Z2mQ4sH.webp)Entrance - ![](/_astro/desk.Cl57O_t__14hsc6.webp)Desk ![](/_astro/workpod.CV07yDEu.webp) Workpod POSITIONS ## 募集職種 各職種の募集状況と詳しい条件は、リンク先の求人情報をご確認ください。 掲載確認日：2026-09-08。募集状況・給与・勤務条件・応募要件は、各求人の詳細をご確認ください。 ### Cloud Tech Div. #### Cloud Infrastructure Sec. - [Visual created with generative AI Jr.クラウドインフラエンジニア（Jr.） クラウド基盤の設計・構築・運用を、チームの支援を受けながら実践し、基礎から専門性を伸ばすポジションです。 給与・働き方・応募要件を確認 ↗（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs/54de364b-dd73-42ab-bcd1-18acc7d88882) - [Visual created with generative AI Mdl.クラウドインフラエンジニア（Mdl.） クラウド基盤の設計・構築・運用を一貫して担い、改善提案と自動化を通じてお客様の事業を支えます。 給与・働き方・応募要件を確認 ↗（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs/1fd62699-e953-40ad-b6b0-3aceb7d00308) - [Visual created with generative AI PMプロジェクトマネージャー クラウド基盤プロジェクトの要件整理から設計・構築・運用までを統括し、チームとお客様を成功へ導きます。 給与・働き方・応募要件を確認 ↗（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs/693c6dfa-81b0-47c4-a4ba-d56615d2cf94) #### Cloud Development Sec. - [Visual created with generative AI Jr.アプリケーションエンジニア（Jr.） クラウドネイティブなアプリケーション開発にチームで取り組み、実装とレビューを通じて技術を磨きます。 給与・働き方・応募要件を確認 ↗（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs/526ed3e0-9691-4d95-9ce9-e97ad1879458) - [Visual created with generative AI Mdl.アプリケーションエンジニア（Mdl.） アプリケーションの設計・開発・改善を担い、クラウドやデータを活かして現場で使われ続ける仕組みをつくります。 給与・働き方・応募要件を確認 ↗（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs/684d062c-e2ec-43e0-813d-1e9ce5bf3bde) - [Visual created with generative AI PLアプリケーションエンジニア／PL 開発チームの技術的なリードと品質管理を担い、設計・実装・レビューを通じてプロジェクトを前進させます。 給与・働き方・応募要件を確認 ↗（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs/c80eaa3f-b7bc-418f-bfe7-ebd0dad3111e) - [Visual created with generative AI PMプロジェクトマネージャー アプリケーション開発の要件整理、計画、進行を統括し、お客様と開発チームをつないで価値提供を実現します。 給与・働き方・応募要件を確認 ↗（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs/0277f750-f941-4b47-b1fa-c6fb259e509b) #### Sales Sec. - [Visual created with generative AI Mdl.ソリューション営業（Mdl.） お客様の事業・技術課題を丁寧に捉え、エンジニアと連携しながら最適なクラウド活用を提案します。 給与・働き方・応募要件を確認 ↗（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs/b95613a6-5b1b-47ce-902d-1dd29ea010e1) - [Visual created with generative AI リーダー候補ソリューション営業／リーダー候補 営業戦略とチームづくりを担い、お客様との関係を深めながら継続的な事業成長を牽引します。 給与・働き方・応募要件を確認 ↗（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs/ded7c0ef-07f9-4c86-8561-fde643079e60) ### BizDev Div. #### Tech Sec. - [Visual created with generative AI データサイエンティスト 人や組織のデータをもとに仮説・分析モデルを検証し、APIやサービスとして実装するまで、研究開発とプロダクトをつなぎます。 給与・働き方・応募要件を確認 ↗（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs/53454ede-938b-42e4-b6f5-898f02a9db59) - [Visual created with generative AI データ基盤エンジニア クラウド上のデータ基盤の設計・構築・移行に取り組み、お客様の課題解決と継続的なデータ活用を支えます。 給与・働き方・応募要件を確認 ↗（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs/7954858b-d700-44f8-9379-0b1ba89a13f5) #### Marketing Sec. - [Visual created with generative AI 自社マーケティング担当 コーポレートサイト運用やメルマガ配信などのBtoBマーケティングを通じて、grasys（グラシス）の技術と価値を市場へ届けます。 給与・働き方・応募要件を確認 ↗（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs/3974481e-001e-44c8-ab75-c7788e3cb9cf) ### Management Strategy Div. #### Human Resources Sec. - [Visual created with generative AI 人事・労務 給与計算や勤怠管理などの労務実務と総務業務を担い、制度の適切な運用を通じて安心して働ける組織を支えます。 給与・働き方・応募要件を確認 ↗（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs/fcade321-b8e4-4d0f-abb5-d6cda4370bbb) [求人一覧を見る（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs) SELECTION & FAQ ## 選考・FAQ 経験や配属、入社後の支援、応募の進め方。検討するときに知っておきたい情報をまとめました。 クラウドの実務経験がなくても応募できますか？+− 職種によって異なります。インフラJr.ではインフラや開発の実務経験、アプリJr.ではアプリケーション開発などの実務経験を活かし、クラウドを学びながら担当領域を広げることを想定しています。クラウドの経験と、IT・開発の実務経験は分けて、各求人の応募要件をご確認ください。 - [インフラJr.の応募要件（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs/54de364b-dd73-42ab-bcd1-18acc7d88882) - [アプリJr.の応募要件（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs/526ed3e0-9691-4d95-9ce9-e97ad1879458) 配属先や担当する仕事はどこで確認できますか？+− 募集職種には、仕事内容と、確認できる配属先を掲載しています。仕事紹介や事例は各領域への理解を深めるための情報です。具体的な担当範囲は求人詳細をご確認ください。 - [募集職種を見る](#positions) 入社後はどのような支援を受けられますか？+− 職種や経験に応じた研修・OJTや、案件での支援があります。「成長とキャリア」では公開求人にある流れをご紹介しています。担当業務や時期は経験・習得状況・案件によって異なります。 - [成長とキャリアを見る](#growth) 給与・勤務地・リモートワークなどの条件はどこで確認できますか？+− 各職種の求人詳細に、給与、勤務地、勤務時間、休日、応募要件などを掲載しています。採用ページの会社データは表示年の実績や会社紹介の情報です。応募する職種の最新の条件は、求人詳細をご確認ください。 - [求人一覧で条件を確認する（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs) 応募や選考に向けて、どの情報を確認すればよいですか？+− 関心のある職種の仕事内容・応募要件・条件を確認し、求人詳細の「応募する」からお進みください。選考については、その求人に掲載されている案内をご確認ください。 - [求人一覧を見る（新しいウィンドウで開きます）](https://job.persona-ats.com/ja/grasys/jobs) --- ## 導入事例 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/case-studies grasys（グラシス）が支援したクラウドインフラとデータ活用の導入事例をご紹介します。 ![顧客とクラウドエンジニアが課題解決に取り組む様子](/_astro/case-studies-hero-background.COp0lwfi_1o7AFY.webp) # 事例 お客様が抱えていた課題と、grasys（グラシス）の支援によって得られた成果をご紹介します。 ## お客様の課題と成果 クラウドインフラの刷新、データ活用、運用改善に取り組んだ事例をご覧いただけます。 業種すべての業種IT・デジタルサービスゲーム・エンターテインメントメディア教育建設・社会インフラ広告・マーケティング製造旅行支援領域すべての支援領域クラウド基盤・移行セキュリティデータ分析・AI運用・最適化条件をクリア ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 ![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp) 八千代エンジニヤリング ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 業界 建設・社会インフラ サービス データ分析・AI 課題 4カ所で週2回採取する限られた下水データから感染症を予測し、形式の異なるPCR検査データも現地運用に合わせて扱う必要がありました。 支援 アイデア段階から必要なデータを整理し、予測モデルの種類・設定・対象期間を最適化したうえで、CSV形式の差異を吸収するシステムと調整用UIを構築しました。 成果 限られたデータでも地域ごとの感染拡大パターンを捉え、誤差を許容範囲に収めた予測によって、行政の事前準備を支援できる基盤が整いました。 ![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp) 株式会社島津製作所 ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 業界 製造 サービス データ分析・AI 課題 350種類以上の社内資料を中身まで検索できず、必要な資料を探す作業が事業部全体で月100時間を超えていました。 支援 Agent Search(旧Vertex AI Search)を活用し、社内固有の略語・用語や回答言語を調整するとともに、閉域網とSSO認証を備えた検索システムを構築しました。 成果 1回約70秒かかっていた検索時間が半分以下になり、利用者満足度の平均も導入前の42.5から導入後は75.2まで向上しました。 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp) 株式会社バンダイナムコエンターテインメント ### [マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 複数のコンテンツを支える旧マルチテナント環境では、特定タイトルの高負荷がほかのタイトルへ影響する懸念や、コンテンツの増加に伴う運用負荷がありました。 支援 テナントを論理的に分離し、利用頻度の高い機能だけをスケールできる共通システムへ再設計するとともに、構成変更にも迅速に対応できる運用を整備しました。 成果 想定を超えるアクセスにも安定して対応でき、従来構成と比べてコストを約半分に抑えた共通基盤を実現しました。 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp) 株式会社SVI研究所 ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。 支援 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。 成果 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。 ![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) Capy株式会社 ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 業界 IT・デジタルサービス サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloudへの移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ![約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/_astro/S__27115538.BQOqmid6_ENRQb.webp) 株式会社NTTデータユニバーシティ ### [約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) 業界 教育 サービス クラウド基盤・移行 課題 短期間でオンライン研修基盤を立ち上げるため、研修ごとに変動する仮想マシン台数への対応、教材の持ち出し防止、運用部門が扱いやすいUIが求められていました。 支援 Azure上に仮想マシンのテンプレートと、作成・起動・停止・削除を管理するアプリケーションを構築し、ライセンス確認やアクセス制御も含めて支援しました。 成果 開発着手から約2カ月で運用を開始でき、必要な台数の仮想マシンを柔軟に払い出しながら教材を保護できる研修環境が整いました。 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 株式会社インティメート・マージャー ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 業界 広告・マーケティング サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 ![Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/_astro/4b5c3867a35089362b4dcce6dd6ec09a.B1U5UFR2_GtQlI.webp) 株式会社ネイキッド ### [Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 課題 FLOWERS by NAKEDのサイトに従来サーバーの許容量を超えるアクセスが集まる一方、社内だけでクラウド基盤を構築・運用するには人員が不足していました。 支援 Google Cloudへの移行とサーバーのチューニングに加え、アクセス増加時の即応やログを含む保守運用まで継続的に支援しました。 成果 海外アクセスやテレビ放映によるアクセス増加にも対応でき、少人数でのサーバー管理と社内スキルの標準化を進められるようになりました。 ## grasys（グラシス）のエンジニアが支えるシステム規模 3億+ ### エンドユーザー数 4500台 ### 月間VMインスタンス運用実績 200万/秒 ### 1秒間のリクエスト回数 150兆/日 ### データ分析基盤レコード数 --- ## GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/case-studies/balus-gpu-optimization GPU の最適化により、インフラの安定化とコスト圧縮を同時に実現。また、ストレージの共通化と処理の自動化によって、作業効率の大幅な向上も達成しました。 バルス株式会社 # GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現 GPU の最適化により、インフラの安定化とコスト圧縮を同時に実現。また、ストレージの共通化と処理の自動化によって、作業効率の大幅な向上も達成しました。 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) 公開日 2024年10月10日 更新日 2026年8月8日 著者 株式会社 grasys ## 導入事例の要約 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ## 事例の概要 ### ■貴社の事業概要と髙瀨様のお役回りを教えてください。 髙瀨氏（以下、髙瀨）：弊社では、Update Entertainment ということを掲げています。クリエイターの届けたいものを世界中のファンに届け、そのファンからの応援でクリエイターが活動をしていける社会を作りたいと思っています。そのために、SPWN というプラットフォームを展開しています。 SPWN は一方的なエンタメの提供でなく、クリエイターとファンをつなぐハブのような存在であり、クリエイターにとって良き理解者でマネジメントなどを行い、ファンにとって新しいエンタメの体験を提供し推活を助けてくれるような存在です。SPWN を軸にして、多方面からの Update Entertainment に取り組んでいます。 私はコンテンツ企画本部のマネージャーをしています。コンテンツ企画本部は、社内が持っているコンテンツを取り扱う事業部で、主に自社事業と新規事業に取り組んでいます。 ![Google Cloud Next Tokyo ’24で登壇する髙瀨氏](/_astro/IMG_3378-1024x683.BiFT27u8_Z13Xhtn.webp) Google Cloud Next Tokyo ’24で登壇する髙瀨氏 ### ■Google Cloud のインフラ基盤を見直すことになった経緯を教えてください。 髙瀨：弊社は AI を活用し、映像などのクリエイティブなものを生み出すために Google Cloud を使っています。東京と大分の2箇所に事業所を持っているので多拠点で作業を実行できることはもちろんなのですが、Spot VM を使うなどコストを抑えることも重要視しています。それでも改善したい悩みが多々ありました。そんな時に grasys（グラシス） さんと出会い、改善に向けて一緒に取り組んでもらうことになりました。 ![多拠点で画像処理を行うGoogle Cloud構成](/_astro/6a427b6930387643449be772542b815b-2-1024x576.BCt51vjj_FLGVm.webp) ### ■どのような課題があったのでしょうか。 髙瀨：特に改善したいと考えていた課題は4点ありました。まずはストレージの実装問題です。作業者1人につき1台の VM を使い、ストレージにはそれぞれの VM のローカルディスクを使っていました。複数の作業者で同じモデルを使用しているにも関わらず、別々のストレージを使っていたので効率が悪くコストもかかっていました。 2点目は処理能力と速度です。処理する画像数が多ければ多いほど重くなり、メモリの問題にぶつかります。そのせいで途中で処理が止まるということがありました。また、処理中は他の作業を行えないため、処理にかかる時間が作業者の作業効率に直結していました。メモリをカスタムした VM を使っていましたが、それ以上あげたいとなるとインスタンスタイプをあげるしかなかったので、コストを維持したまま改善できる方法はないかと模索していました。 3点目は Spot VM の中断です。可能な限りコストを抑えることを重視していたので、Spot VM は非常に魅力的なソリューションでした。一方で、処理中のリソースが終了してしまうと強制的に中断してしまうので、処理をやり直す必要があり、Spot VM を使う上で避けては通れない問題がありました。 最後に、非エンジニアでも管理できるフローの構築です。私たちのチームは元々 3D ライブなどを作るチームのメンバーで構成されており、クラウドインフラに明るいメンバーはいません。エラーが発生した場合などは違うチームのエンジニアに頼る必要がありました。最低限は、チーム内でエラーの状況確認をできる程度にはなりたいと考えていました。 ![ストレージ、処理性能、Spot VM中断、運用フローの4つの課題](/_astro/7e8703c7e06fd0261f4473f7e28e8471-1-1024x576.nXg6iVo9_26Rly2.webp) ### ■現在の取り組みを教えてください。（2024年8月2日時点） grasys（グラシス）：現在も試行錯誤している途中ではありますが、バルス様にも使ってもらい PoC のような形で検証をしながら構成の見直しをしており、既存の処理を自動化して効率化するアプローチをとっています。Spot VM については、オンデマンド VM と選べるようにして処理の安定化を図っています。その分、必要な時だけインスタンスを作成する仕組みにしてコストを抑える工夫をしています。 ![画像処理VMと共有ストレージを組み合わせた目標構成](/_astro/d5faeb2db23bc29f8d298006af9d99dd-1-1024x576.DQeTYu8f_CUWj7.webp) まず、作業と処理を行う VM は大元の VM から複製する形にして、水平展開ができるようにしました。従来は処理中に作業を行えないアイドリングタイムが発生してしまっていましたが、作業する VM を切り替えることでアイドリングタイムなしで作業を継続できるようになりました。この VM は業務時間中は明示的に停止するまで停止しないようにしますが、業務時間外であれば画像処理タスクが空であれば自動で削除されるようにしてコストを抑えています。 また、ストレージは Cloud Storage バケットで共通化させています。参照モデルや処理されたデータの保存先を1箇所に集約することで、課題となっていた効率性やコストの問題を大きく改善できました。 処理の自動化には Workflows を使っています。スプレッドシートに使用者などを追記することをトリガーとして Workflows をスタートさせ、作業用の VM が自動で作成されるようにしています。こうすることで必要最低限の VM のみ稼働させることができるようになりました。 髙瀨：この構成の一番いいところは、処理環境も含めて、最新の状態を複数の VM で複製、共有出来ることだと思っています。ベースイメージさえメンテナンスしておけば、複数の作業者が都度作業環境をアップデートすることを意識せず、画像処理の作業に集中することができます。熟練度の違うスタッフが作業に当たる際に、とても良い仕様になっていると感じました。また、各 VM 毎のディスク保持コストが大きかったということもご指摘いただき、結果として大きなコスト削減にもつながると考えています。 ### ■プロジェクト中に直面した課題はありましたか。また、どのように対応しましたか。 grasys（グラシス）：まず、当初検証した構成では作業用の VM と処理用の VM を分け、処理が発生する時のみ自動で処理用の VM が作成されるようにしていました。しかし、自動で起動させる VM の立ち上がりとモデル参照に時間がかかりすぎるという問題がありました。 これに対して、予め用意しておいたイメージから処理用 VM を作成して時間を短縮させることなど検討しましたが、最終的には大元の VM から作業用 VM を複製して、その VM で画像処理まで一貫して行うことにしました。こうして処理用 VM の立ち上がりとモデル参照に時間がかかる点を同時にクリアしました。 次に、抱えていた課題としても挙げられていたストレージの問題を解消する必要がありました。当初は各作業用 VM にローカルディスクをつけて、それぞれのローカルディスクへ参照モデルや処理されたデータを保存していました。これに対して、参照モデルや処理されたデータを1箇所に集約することで解消を図りました。NFS でディスクのマウントをして、Cloud Storage で参照モデルや処理されたデータを共有する仕組みにしています。Cloud Storage バケットは処理データの置き場としてもコストパフォーマンスが高いです。 ### ■プロジェクトの結果、どのような成果が出ていますか。 髙瀨：コストと作業効率の面で成果が出ました。時期によって作業量が変わるので同一な状態での比較はできていませんが、旧環境の時に比べ新環境の使用量が7.0倍に伸びたのに対し、ランニングコストは4.9倍の増加に留まりました。（旧環境、新環境ともに異なる時期の30日間の数値で比較しており、新環境には一部旧環境の費用も含まれています） 従来はコストを優先し Spot VM を使っていましたが、今では Spot VM とオンデマンド VM を選択できるようになりました。Spot VM が中断しそうな日はオンデマンド VM を選択することで、Spot VM が中断してしまって作業ができない状況を回避できるようになりました。これまでは月に1〜2回、それぞれ5時間程度 Spot VM が中断してしまう状況が発生しており、それが作業者の手を止めることになってしまっていたので作業効率の面でも大幅に改善されました。 新環境ではオンデマンド VM の使用量が全体の5割以上を占めるにも関わらずコストを抑えられているので、大きな成果だと思います。 grasys（グラシス）：当初課題として挙げられていた4点について、ストレージの共通化や処理の自動化、処理中のみ VM を起動する仕組みを取り入れることによって、Spot VM が中断してしまう問題の解消と同時にコスト面でも改善ができました。拡張性の高さとしても十分にあると思います。 髙瀨：拡張性の観点では、作業者や拠点が増えても事業自体を広げていきやすいだろうと思っています。また、先ほど複数の作業者が都度作業環境をアップデートすることを意識せず、画像処理の作業に集中することができるようになったことをお伝えしました。その他にも、アップロードとダウンロードをする場所が一つになったことで、よりリアルタイムに作業者間での成果物の共有ができるようになったと反響がありました。 ![提案構成によるストレージ共通化、処理自動化、Spot VM中断対策のメリット](/_astro/61ab1b123e3ca84d85a3d112e06af1d8-1024x576.D8mEzB2-_ZdpMOd.webp) ### ■今後、grasys（グラシス） にはどのようなことを期待していますか。 髙瀨：今回の検証を通して、今まで使っていたものがもっと快適になる方法があるんだなと実感しました。弊社はインフラを使ってクリエイティブを実現していく会社なので、今後もこういうことしたいんですという要望にインフラ面からどんどんアドバイスいただけると嬉しいです。引き続きよろしくお願いします。 ### ■最後に grasys（グラシス） から一言。 grasys（グラシス）：こちらこそ、よろしくお願いいたします。バルスさんの当初の構成のように、コスト面も考慮されているし簡潔で大きな問題はない、という構成を取っているインフラは世の中に結構ありそうだと思っています。技術がどんどん進歩していく流れに乗って、エンドユーザーがより快適になったり、開発者の手間を省いていけるような提案をこれからもしていきたいと考えています。 ![写真左からGoogle Cloud Next Tokyo ’24で登壇する角田と髙瀨氏](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-1024x683.DzrOxWlE_Z2ltYvR.webp) 写真左から、Google Cloud Next Tokyo ’24で登壇する角田、髙瀨氏 本記事は、2024年8月2日に Google Cloud Next Tokyo ’24にて登壇した内容を元にしていますが、その後の進展により一部修正・加筆をしています。 ### プロジェクト情報 #### 業種 ゲーム・エンターテインメント #### 支援領域 クラウド基盤・移行運用・最適化 Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) - [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) - [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/) ### 実現したいこと - [高負荷でも安定して動く構成にしたい](/outcomes/improve-performance-scalability/) - [クラウドの利用状況とコストを把握し、適正化したい](/outcomes/optimize-cloud-costs/) - [アーキテクチャとミドルウェアの妥当性を評価したい](/outcomes/assess-architecture-fitness/) - [定型業務をシステム連携・AIエージェントで自動化したい](/outcomes/automate-business-workflows/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) - [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) - [Workflows](/technologies/workflows/) ## 同じような課題をお持ちではありませんか？ クラウドインフラやデータ活用について、grasys（グラシス）の専門チームが課題を伺い、最適な進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## その他の事例 業種や支援領域の近い事例から順にご紹介します。 ![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp) 株式会社バンダイナムコエンターテインメント ### [マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 複数のコンテンツを支える旧マルチテナント環境では、特定タイトルの高負荷がほかのタイトルへ影響する懸念や、コンテンツの増加に伴う運用負荷がありました。 支援 テナントを論理的に分離し、利用頻度の高い機能だけをスケールできる共通システムへ再設計するとともに、構成変更にも迅速に対応できる運用を整備しました。 成果 想定を超えるアクセスにも安定して対応でき、従来構成と比べてコストを約半分に抑えた共通基盤を実現しました。 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ![Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/_astro/4b5c3867a35089362b4dcce6dd6ec09a.B1U5UFR2_GtQlI.webp) 株式会社ネイキッド ### [Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 課題 FLOWERS by NAKEDのサイトに従来サーバーの許容量を超えるアクセスが集まる一方、社内だけでクラウド基盤を構築・運用するには人員が不足していました。 支援 Google Cloudへの移行とサーバーのチューニングに加え、アクセス増加時の即応やログを含む保守運用まで継続的に支援しました。 成果 海外アクセスやテレビ放映によるアクセス増加にも対応でき、少人数でのサーバー管理と社内スキルの標準化を進められるようになりました。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) Capy株式会社 ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 業界 IT・デジタルサービス サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloudへの移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 [導入事例一覧を見る](/case-studies/) --- ## マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant 最適なマルチテナントを構成し運用コスト約50％削減に成功。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 株式会社バンダイナムコエンターテインメント # マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減 最適なマルチテナントを構成し運用コスト約50％削減に成功。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 ![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp) 公開日 2023年1月26日 更新日 2026年8月8日 著者 株式会社 grasys ## 導入事例の要約 課題 複数のコンテンツを支える旧マルチテナント環境では、特定タイトルの高負荷がほかのタイトルへ影響する懸念や、コンテンツの増加に伴う運用負荷がありました。 支援 テナントを論理的に分離し、利用頻度の高い機能だけをスケールできる共通システムへ再設計するとともに、構成変更にも迅速に対応できる運用を整備しました。 成果 想定を超えるアクセスにも安定して対応でき、従来構成と比べてコストを約半分に抑えた共通基盤を実現しました。 ## 事例の概要 ### ■まず、御社の事業概要を教えてください。 後藤氏（以下、後藤）：IP(キャラクターなどの知的財産)を軸に、ネットワークコンテンツ、家庭用ゲーム、ライフエンターテインメントを通じて、長く深く遊べる良質なコンテンツと多彩なエンターテインメントを世界中のファンにお届けしています。これが私たちの目指す姿です。 ### ■どういった部署ですか？ 後藤：私たちデジタルテクノロジー部は、バンダイナムコエンターテインメントで提供している多くのサービスに対して、技術的な領域を担う部署です。技術的部分というとすごく広いのですが、主にはオンラインの要素に関わる部分の情報ですとか、インフラであったり、ソリューションといったものを提供しながら開発をリードしていく部署になっています。部署には技術的な素養を持っているメンバーが揃っていますが、プログラムを触ってますとかインフラをダイレクトで触ってますということではなくて、それらを使っていかにビジネスに役立てるかというところを考えるとか、それらを利用した戦略を立てたりとか。デジタルテクノロジーという名前からすると、本当に技術をずっといじってるような印象をもたれるかと思いますが、どちらかというとそれを使っていかに事業に貢献できるかということを考える部署になっています。 ### ■grasys（グラシス）とは非常に長くお付き合いさせていただいてるのですが、一番長く接していただいている高橋さんgrasys（グラシス）の泉水、高田二人の仕事ぶりはいかがでしょうか？ 高橋：何を依頼しても嫌な顔一つせずに迅速に対応していただいて素晴らしいと思います。 ![バンダイナムコエンターテインメントの担当者3名によるインタビュー](/_astro/L1030824-1024x731.T6BnehRw_18IuDA.webp) ### ■今回取り上げさせていただく、「新ゲーム共通機能提供プラットフォーム」という名前ですが、構築していく理由やビジネス的な理由、また旧環境の課題は何でしたか？ 後藤：経緯としては、当時まだ家庭用タイトルがあまりオンラインと繋がっていなくて、非常に限定したオンライン機能を徐々に組み込み始めた頃でしたが、そんな中でオンライン部分を作れる会社がまだまだ不足していたため、私たちがその部分を用意して提供することで、開発がより効率的になり、ネットワークに不慣れな会社さんもそれを利用して、本来持っている力を上手く発揮できるんじゃないかと。それが発端ですね。 ### ■新しくまた作ることになって、技術的な課題を乗り越えなければいけないことはありましたか？ 高橋：世の中が進歩し、ネットワークに求められてるものも、すごくハードルが高くなってるし、レベルも高いものを求められています。このシステムの最初の作り始めの頃は、本当にちょっとした機能でおまけみたいな感じでしたが、次第にサービスに必須な機能が増えていきました。ネットワークがゲームにとって必須なものになり、世の中もそれが当たり前になり、求められるレベルが上がりました。すごく求められるものが多くなって、それに対して答えていく必要性が高まっています。それに対して私達は、サービスの下支えの基盤の部分で、しっかりした土台を作っていきたいと考え、その課題をgrasys（グラシス）さんと一緒に解決してきたと思っています。 ### ■どういう解決ができましたか？ 高橋：ユーザーのアクセスが多くなった時や、あるいは突発的な事が起きた時に、すぐ動けるような体制で運用できるようになりました。サーバーをすぐに増強したり変更したりといった、インフラの基本のベースアップができています。そこをgrasys（グラシス）さんには担ってもらっています。 ### ■西岡さんは初期から参加してなかったと思いますが技術的なことで感じることは？ 西岡：今高橋からあったように先代のシステムをベースとして今回のサービスを作っています。今回のサービスに関しては、重要な機能だけに制限して、各タイトルに共通して提供できる、且つ安定して信用してもらえるシステムとして提供する必要性があったので、その辺りに関してインフラで、もっと安定して提供するためにどういう構成にした方がいいかなどの課題はありました。その上でどうしても我々としてインフラの専門的な知識があるわけではないので、最新の機能や最適な機能があるという提案をいただいて、先代から比べればより良い構成であったりとか、システム構築ができたかなと考えています。 ### ■grasys（グラシス）担当者の2人は、先代のシステムが新しくなった時にどういった解決ができたと思いますか？先代のシステムの課題はありましたか？ 泉水：先代のプラットフォームも今回の新しいものもどちらかというとマルチテナントなサービスになってるのですが、最適なマルチテナントの構成になってないという課題がありました。一部の障害や高負荷が他のものに影響してしまう可能性を持っていました。それをうまくマルチテナント化するような構成にしたことで、各テナントごとに論理的に分離して、お互いに影響がないような構成にできたのは、先代のシステムからのアップグレードと考えています。 高田：そうですね。まずは既存のプラットホーム環境が小さな機能から始まっていて、最初はその機能に合わせた設計で動かしていました。セキュリティ周りの制御は、ホワイトリストの対応など、徐々にそのサービスやコンテンツが増えていくにつれて、その当初の設計だと運用面というか、作業面で比例して工数が増えるようになってしまっていました。その課題から、新しいゲーム基盤のプラットフォームでは、できるだけ運用側も効率的に作業ができるような設計を考慮して作られているので、既存の問題を踏まえて改善できたのを実感しています。 泉水：具体的な改善の結果を数値で表すのは難しいですが、機能ごとに構成を作っており、あまり使わない機能はスケールが不要になったので、おそらくそこにかかるコストは減っているはずです。頻繁に使うものだけをスケールできる設計にしたことで、コストダウンのメリットは出ています。コストは単純に比較すると2分の1くらいにはなっていると考えられます。 ![バンダイナムコエンターテインメントとgrasysの担当者による打ち合わせ](/_astro/L1030917-1024x731.BeGcP1Z6_2t8DyX.webp) ### ■今後、grasys（グラシス）に対して要望はありますか？ 後藤：今ってサービスに利用するインフラとプログラムの切り分けがしにくくなってきていて、インフラの選定とかソリューションの選定を間違えるとサービス運営が難しくなることもあります。昔は箱さえあればよかったのですが、今は開発初期に行うソリューションやマネージメントサービスの選定によってサービスそのものの形が大きく変わることもあるので、一緒にやっていただく MSPさんが重要と考えています。各々の業務範囲の切り分けはあるのですが、一つのプロジェクトの中で開発とMSPの役割の垣根がなくなっている部分があります。MSPとしてサーバーの保守という業務ももちろんやっていただいていますが、インフラをどう使っていくかというところも、一緒に考えながらやっていただけるとありがたいと思います。 西岡：弊社の動き方としてやりたいことの大枠を伝えて、それを実現していただくみたいな作業の振り方が多いと思うんですよね。技術的な側面、もちろん現場にいて最新の技術を追っていらっしゃるので、こちらから出した漠然とした要望を具体化していただくっていうところは、今までもしていただいてはいますけど、ちょっと世の中的にもネットワークというかオンラインの技術ってのはもうゲームに限らず、当たり前になってきていると思うので、逆にゲーム以外の分野からでもこういったところで似たようなソリューションを使ってますみたいなところでご提案いただいて、より良いサービスを提供するためにご提案いただくことを、引き続きやっていただけると助かります。 ### ■grasys（グラシス）担当者から今後の意気込みをどうぞ 泉水：新しいサービスが出る時はサービス選定でより良い提案ができるようにしていきたいと思っていますが、運用に入っても新しいサービスが出たらそっちに乗り換えた方がコストメリットがあるとか、パフォーマンスが出るとか、そういうのがあればどんどん提案できたらなとは思います。 高田：そうですね。運用していくなかで出てくる問題とか、あとはサービスローンチ前の負荷試験の検証をやった後、いざサービスが動き出したっていうところで、負荷試験では想定しきれなかった問題とか当然あると思うんですけど、今まで以上にその問題に対してスピーディに解決したり、その対策が取れるような動きを新しい技術を取り入れながら一緒に解決していけたらなと思っております。 ### ■最後にgrasys（グラシス）へ一言お願いします。 後藤：やっぱりサービスに積極的に親身に入っていただけるところが良いと思っています。そこで解決策が出ないこともあるんですけど、専門的な知識を元に根拠のあるアドバイスをしてくれる、提案をしてくれるのはすごく助かってるところですし、さっきの話にもかぶるんですけど、単純に「サーバー運営をします」という会社さんではなく、そこを超えたさらに一歩先の動きをしてくれているところがすごくありがたいと思っています。grasys（グラシス）さんと仕事をする時の安心感って、そこにサーバー構築して終わりじゃなくて、それはなぜそういうことになっているか理解した上で運用してくれて、問題があっても対処してくれるところにあると思います。そういう柔軟性と積極性みたいなところが素晴らしいと思っています。 高橋：僕らと一緒に親身になって動いてくれて、開発にも積極的に中に入っていただいていて、かつ僕らが不得手な専門分野のことをフォローしていただける。また、提案型の話をしていただけているので本当にありがたいなと思っています。引き続きよろしくお願いいたします。 西岡：そうですね。どうしてもインフラということもあって、突発的にお願いすることとかあったり、難しい内容だったりとかってこともあると思うんです。こちら側から提案した内容が少しおかしな内容であったりする場合も、ちゃんと論理的に考えていただいて、より良い手段を提案いただいた上で、こちらが求めている要求以上のものを、すごく迅速にやっていただけているので、頼りにしています。タイトルも多いので、やることもすごく多いと思うんですけど、その中でよくやっていただけており、ものすごく助かっております。 泉水、高田：ありがとうございました。これからもよろしくお願いします。 * * * ### プロジェクト情報 #### 業種 ゲーム・エンターテインメント #### 支援領域 クラウド基盤・移行運用・最適化 Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) - [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) - [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) ### 実現したいこと - [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) - [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) - [高負荷でも安定して動く構成にしたい](/outcomes/improve-performance-scalability/) - [クラウドの利用状況とコストを把握し、適正化したい](/outcomes/optimize-cloud-costs/) ## 同じような課題をお持ちではありませんか？ クラウドインフラやデータ活用について、grasys（グラシス）の専門チームが課題を伺い、最適な進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## その他の事例 業種や支援領域の近い事例から順にご紹介します。 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ![Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/_astro/4b5c3867a35089362b4dcce6dd6ec09a.B1U5UFR2_GtQlI.webp) 株式会社ネイキッド ### [Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 課題 FLOWERS by NAKEDのサイトに従来サーバーの許容量を超えるアクセスが集まる一方、社内だけでクラウド基盤を構築・運用するには人員が不足していました。 支援 Google Cloudへの移行とサーバーのチューニングに加え、アクセス増加時の即応やログを含む保守運用まで継続的に支援しました。 成果 海外アクセスやテレビ放映によるアクセス増加にも対応でき、少人数でのサーバー管理と社内スキルの標準化を進められるようになりました。 ![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) Capy株式会社 ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 業界 IT・デジタルサービス サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloudへの移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 [導入事例一覧を見る](/case-studies/) --- ## Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/case-studies/capy-google-cloud-operations 不正ログインを防ぐ「パズルCAPTCHA」などを提供するCapy株式会社。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、長年の grasys（グラシス） との連携についてご紹介します。 Capy株式会社 # Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現 不正ログインを防ぐ「パズルCAPTCHA」などを提供するCapy株式会社。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、長年の grasys（グラシス） との連携についてご紹介します。 ![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) 公開日 2022年6月7日 更新日 2026年8月8日 著者 株式会社 grasys ## 導入事例の要約 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloudへの移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 ## 事例の概要 ### ■まず、御社の事業概要を教えてください。 松本氏（以下、松本）：Capy株式会社は、サイバーセキュリティ対策ソリューションを提供するスタートアップ企業です。主な製品は不正ログインを防止する「パズルCAPTCHA」で、アカウント登録やログインをする時に、パズルのピースを絵にはめてパズルを完成させることで「人」によるアクセスか「bot」による機械的なアクセスかを判定するサービスです。 また、さらなる不正アクセス対策のために、オンライン生体認証を行う製品を開発し、それを軸に研究開発も進めています。 ![画像のピースをはめてログインするCapyのパズルCAPTCHA](/_astro/S__27115549.B69T9jnb_Z2djP23.webp) ### ■AWS から Google Cloud (GCP) へ移行した背景は？ 松本：ありがたいことに、弊社の製品は発表してすぐに国内外の様々なお客様に使っていただけましたが、お客様が急速に増えたことでサービスの安定性の観点で課題が出ていました。少数精鋭で運営しておりリソース確保も苦労していたので、インフラ周りをプロフェッショナルである grasys（グラシス） さんに依頼することにしました。 また、Capy創設者の岡田が大学での研究の延長で事業を開始したことから AWS を利用していましたが、ビジネスのコアとなるサービス開発に集中するためにも、最適化を図ることが必要でした。grasys（グラシス） さんのご提案で、2015年にサービス基盤を Google Cloud (GCP) へ移行しました。 grasys（グラシス） さんを選んだのは、当初は安定性とリソース確保の両立に苦戦していたので、そのような課題を解決してきた実績や Google Cloud (GCP) の運用実績の豊富さが決め手でした。また、直感的に企業同士のフィーリングがマッチしていて一緒にやっていけそうと感じたのも理由の一つです。 ### ■システムに求めたスペックや grasys（グラシス） に求めたことは？ 松本：弊社の製品はログイン画面の一部として使われることが多く、システムが落ちてしまうとログインできなくなってしまうため、システムが止まる時間が1秒もないように努めています。年々導入してくださる企業が増えていることもあり、可用性が非常に重要です。 また、サイバー攻撃のターゲットになることもあり、アプリのセキュリティに関しては自社でもきちんと理解し対処していますが、インフラや Google Cloud (GCP) に関しては、Google Cloud (GCP) 特有の機能などもあり、Google Cloud (GCP) 製品をフル活用するという意味では自社だけでは理解が不十分なところもあったため、grasys（グラシス） さんにサポートいただきながら進めていきました。 ![インタビューで話すCapyの担当者](/_astro/S__27115552.BNBGKnis_OCxSj.webp) ### ■grasys（グラシス） に依頼したことで乗り越えた困難と、現在の運用状況は？ 松本：クラウドを使っているとはいえ、長年運用しているサービスでOSやソフトウェアが古くなってきていたため、アップデートすることにしました。一般的にはデータを新しいサーバにコピーすれば済むのですが、弊社の場合は様々なソフトウェアを組み合わせて使用しているため、そう簡単にはいかず、OSを2、3個アップデートしてしまうと相互作用で使っていたものが動かなくなってしまうなどの問題が発生してしまいます。そういった課題にも寄り添って解決に向けて先導していただき、非常に感謝しています。 大川：止まってはいけないサービスですので、可用性を確保しつつ、いかにダウンタイムを最小限に抑えて移行するかというかという点に最も注力し、事前検証を綿密に行いました。Capyさんの製品はスケールアウトしやすいので、本番環境とほぼ同じテスト環境を別に1つ作成し、そこでサービスに支障がないかを事前に確認したうえで、半年ほどかけて移行を完了させました。 松本：弊社の製品がスケールしやすいのも grasys（グラシス） さんが柔軟性の高いクラウドインフラを実現してくださったからです。いろいろなお客様に同じ製品を利用していただいているので、アクセス数を予測するのが非常に難しく、例えばお客様がキャンペーンを実施したりメールマガジンを配信したりするとアクセス数が急増加することもあります。そういった時でも1秒も止めずに運用できるようにスケールし、増やすものは増やす、減らすものは減らすことができる柔軟なインフラをご提案いただきました。 大川：構成自体は一般的なWebアプリケーションと大きくは異ならないですが、サーバリソースやレイテンシーを監視した上で適切なリソースで運用するよう心がけています。監視データをもとに外部スクリプトと人とで判断を行い、どちらかだけに頼りきらないようにしています。 松本：そこのバランスが本当にすごいと思っていて、何が起きても良いように事前に準備をして、普段の監視体制で考える材料を作っておいてくださるので、何かあった場合もそれを使って判断ができます。 ### ■今後の展望は？ 松本：サイバーセキュリティのトップに立ちたいと考えており、grasys（グラシス） さんは「攻めのインフラ」を掲げていて先進的な技術をお持ちですが、我々のサービスも同じように攻めていきたいという想いがあります。具体的には、今回のOSのアップデートで将来的に課題になりそうなこともいくつか見つかったので、早めに対処法を考えていきたいと思います。また、安定稼働のために常に監視しているなかで、既に持っている情報ももとに、見逃しているものはないか、よりお客様のためになるものはないか、なども改めて考えていきたいと思います。 ![Google Cloudの運用について話すプロジェクト担当者](/_astro/S__27115551.BvghYCaY_219qAq.webp) ### ■grasys（グラシス） に期待することは？ 松本：grasys（グラシス） さんは様々なクライアントが増えている中で、弊社のような規模が小さい企業も長年支えてくださり、大変感謝しています。ご提案いただいた中でまだ実行段階に入っていない部分もあり、今後はコンテナ化や機械学習・AIの活用など今後一緒に取り組んでいけたらと思います。 西川：Capyさんのサービスは絶対止められない上に、レスポンスの時間もシビアで、非常に厳しいインフラ要件が多くありますが、Capyさんの開発が止まらないようにどんどん良いインフラを作っていければと思っています。会議ではCapyさんのアプリケーション側の仕様をなるべく細かくお聞きして、インフラ側で足を引っ張る事がないようにするのはもちろん、色々ご提案させていただいて開発や運用のしやすいインフラを構成できるように気を付けています。 ![オンライン参加者を交えたCapyとgrasysのインタビュー](/_astro/S__27115550.BQTCYXZA_1zuhg3.webp) 大川：西川は地方から完全リモート体制で働いていますが、問題なく一緒に対応しています。Google Cloud (GCP) の製品自体も常に進化しているので、私たちも最新情報をキャッチアップした上でより良い形でCapyさんにご提案や情報提供をしていきたいと思います。 松本：grasys（グラシス） さんとはリモートでも違和感なく、安心して一緒に仕事ができています。また、grasys（グラシス） さんは Google Cloud (GCP) と直接のリレーションをお持ちなので、サポートの面でも助かっています。 大川：また、Google Cloud (GCP) に加え、将来的には可用性をさらに高めるためにも他のクラウドと組み合わせたマルチクラウドなどもご提案していきたいと思います。 ### プロジェクト情報 #### 業種 IT・デジタルサービス #### 支援領域 クラウド基盤・移行運用・最適化セキュリティ Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) - [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) - [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) ### 実現したいこと - [既存システムを安全にクラウドへ移したい](/outcomes/migrate-systems-safely/) - [EOLを解消し、保守できる構成へ更新したい](/outcomes/modernize-eol-systems/) - [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) ## 同じような課題をお持ちではありませんか？ クラウドインフラやデータ活用について、grasys（グラシス）の専門チームが課題を伺い、最適な進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## その他の事例 業種や支援領域の近い事例から順にご紹介します。 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp) 株式会社SVI研究所 ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。 支援 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。 成果 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 [導入事例一覧を見る](/case-studies/) --- ## LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/case-studies/capy-llm-log-analysis Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。 Capy株式会社 # LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化 Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) 公開日 2026年4月8日 更新日 2026年8月8日 著者 株式会社 grasys ## 導入事例の要約 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ## 事例の概要 自社サービスのバックエンドで生まれるログは、サービス改善の基になる貴重なデータだ。高度なセキュリティ運用においても、膨大なログデータを十分に活用することは容易ではない。この課題解決に挑んだのが不正ログイン対策サービスを展開している Capy だ。自社サービスのインフラ運用を任せている grasys（グラシス） と協力して、LLM（大規模言語モデル）を活用したログデータ分析基盤を構築した。 ## 不正ログイン対策で独自路線を行く Capy 　Capy は、ログインリクエストの送信元が人間なのか bot なのか判別する CAPTCHA の技術に強みを持つ。同社の「Capyパズル CAPTCHA」（以下、Capy CAPTCHA）は、変形した文字を入力する従来型の CAPTCHA ではなくジグソーパズル形式を採用した独自の手法で、国内外の数十社が導入している。 　Capy が保有するログデータは、日々の不正ログイン攻撃を含む大量のトラフィックに関する情報を反映しており、攻撃傾向の分析において価値の高いデータ群である。この膨大なデータの真価を引き出し、サービスの価値を引き上げるために始まったのが、grasys（グラシス） と共同で実施したログデータ分析基盤の構築プロジェクトだ。 ## 大量のログデータをどう活用するか 　Capy と grasys（グラシス） の関係は、Capy CAPTCHA のサービス基盤を「Google Cloud」に移行するプロジェクトから始まった。当時、事業拡大に伴うアクセス数の増加に直面して、サーバの安定性を向上させることが喫緊の課題だった。サービスの入り口を担うシステムであり、停止すると顧客のサービス全体に影響を与えてしまう。Google Cloud 環境の構築、運用について豊富な経験を持つ grasys（グラシス） はそのノウハウを駆使してインフラの移行をサポートし、その運用においても伴走を続けている。 　その過程で浮上した課題が「ログデータの活用」だった。代表的な不正ログイン手口の一つであるリスト型攻撃（クレデンシャルスタッフィング）は、流出した ID とパスワードを悪用して正規のログイン手順を踏むため、WAF のシグネチャ検知だけでは防ぎにくい。このような攻撃の兆候を検出するにはログデータの分析が有効だと Capy の松本悦宜氏（技術顧問）は語る。 　「従来、蓄積されたログデータはお客さまへの回答の裏付けとして利用していました。そこから一歩踏み出し、攻撃の予兆検知や地域特性の特定といった、より高度で能動的な活用の必要性を感じていました」 ![Capy株式会社の松本悦宜氏](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_001_1.bL3X5ji3_ZxwAuX.webp) Capy の松本悦宜氏 　ログデータを利用する仕組みにも課題があった。攻撃に使われた IP アドレスをブラックリストに登録しても、IP アドレスの割り当て地域や所有者が頻繁に変わるためブラックリストの効果が薄れてしまう。最新の割り当て状況を把握して、ログデータと突き合わせられる仕組みが必要だった。 　IPインテリジェンスサービスの「Shodan」を使ってIPアドレスの所有者や開放ポート、使用製品などの情報を確認できるようになったものの、Shodan のデータは専門性が高く、読み解く工程が属人化してしまうという新たな課題が生まれた。 ## ログデータ × AI でレポートを作成　「期待以上の効果」 　Capy の課題に対して、grasys（グラシス） は Google Cloud の AI プラットフォーム「Vertex AI」を使ったデータ分析基盤の構築を提案。Capy のログデータは Google Cloud のデータウェアハウス「BigQuery」に集約されている。このログデータと Shodan のデータを Google の LLM「Gemini」で分析してレポーティングするシステムを構築した。 　grasys（グラシス） が要件定義から設計、実装、運用までを一貫して担い、Capy と密に連携しながらプロジェクトを推進した。その中でも細心の注意を払った工程が、Gemini に入力するデータの最適化だ。大量のログデータをそのまま渡すのではなく、分析の目的に応じて必要なフィールドのみを抽出してコンテキスト長を削減することで回答精度の向上とコストの削減を図った。 　分析の精度を向上させ、高度なセキュリティリスクの兆候を把握するために、Gemini のファインチューニングも実施した。ログデータや IP アドレスの情報の背景を読み解き、アクセス元の正体や攻撃の兆候・手口を推測するセキュリティ専門家の思考プロセスを再現したという。 ![BigQuery、Gemini、Shodan、Cloud Runを連携したログ分析システム構成図](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_03.DgffY6UI_2aBkHi.webp) Capy と grasys（グラシス） が連携して構築したシステムの概要。オペレータからの問い合わせ内容に応じてログデータを Gemini に渡す 　「当社のログデータは、AI 活用を前提にしたものではありません。これを LLM 向けに最適化する作業は難易度が高かったはずです。また、当社だけで Gemini をファインチューニングするのは難しかったでしょう」 　構築した AI システムが出力するレポートは、IP アドレスのアクセス元地域やデータセンター、開いているポート、SSL 証明書などの情報が含まれる。同システムを使えば、アクセスリクエストの送信者が人間なのか bot なのかを判定できる。VPN 端末やプリントサーバ、ネットワークカメラなどを経由したアクセスも可視化できる。その意義について松本氏は次のように説明する。 　「ここ数年は VPN 端末の脆弱（ぜいじゃく）性を悪用した攻撃が多く、大規模なランサムウェア被害につながるケースもあります。Shodan のデータを使ったレポートは、各アクセス元の IP アドレスから使用されている VPN の一覧を確認できるため、攻撃の起点となるポイントを素早く把握できます」 　新たなシステムの導入によって、1 カ月当たり数時間かかっていたログデータの分析をほぼ自動化できた。これによって、顧客からの問い合わせに先回りして、分かりやすくまとめられたレポートで攻撃の傾向や新たなリスクを把握できる体制が整ったという。 　「セキュリティの高度な専門知識がなくても概要を理解できるレポートが出力されるので、次のアクションを決めるための議論が活発になりました。膨大な量の情報から必要なものと不要なものを見極める作業を AI で効率化したことは私たちのサービスにとっても大きな前進です。セキュリティチーム内だけでなく、お客さまや営業担当者とのコミュニケーションも円滑になりました。この取り組みは当初に期待していた以上に成果を挙げています」 ## 2 週間でプロトタイプを開発　伴走と技術力がもたらした成果 　プロジェクトを通して松本氏が「印象的だった」と振り返るのが、grasys（グラシス） の開発スピードだ。松本氏は、セキュリティ分野の専門性が高い業務に生成 AI を適用するのは時間がかかると考えていた。その予想に反して、grasys（グラシス） は依頼からわずか2週間でプロトタイプを完成させた。松本氏は「一般的には数カ月を要する領域において、2週間でプロトタイプを実現したスピードは驚異的でした」と語る。 　このように迅速に対応できたのは、grasys（グラシス） がデータ基盤構築に関する実績とノウハウを積み重ねてきたからだ。Capy から「AI を使ってログデータを活用できないか」という相談があった際、grasys（グラシス） はその意図を即座にくみ取り、Google Cloud に構築したサービス基盤を生かして短期間で具体化してみせた。顧客のビジネスに伴走する同社の姿勢と技術力が組み合わさり、短期間での成果創出につながった。 　松本氏が見据える次のステップが、分析情報を顧客にレポーティングする新サービスの実現だ。 　「ある企業がサイバー攻撃を受けた際に、似た構成のシステムを使っているお客さまに『同様の攻撃が来る可能性がある』と警告できるシステムを構想しています。リスクがあるお客さまのサービスで使われている CAPTCHA の難易度を一時的に上げるといったアクションを提案できれば、サービスの価値を高められます」 ## LLM によるログデータ分析で広がる可能性　マーケティングやUX改善に 　grasys（グラシス） は、Capy が実現させたログデータ分析の手法は業種を問わず応用できると捉えている。人流データをマーケティングに活用する場合は、位置情報や滞在時間、移動経路といったログを分析することで人の動きや関心度合いの傾向を可視化し、広告などの施策の効果を向上させられるはずだ。 　ゲームやエンターテインメント領域におけるユーザーコミュニティーの管理にも応用できる。ユーザーのチャットや行動ログを分析すれば、悪質な発言や不自然な挙動を示す bot を早期に検知できる。運営側が問題のあるユーザーに迅速に対応することで、健全なコミュニティーを維持しやすくなる。 　EC サイトや Web サービスにおける UX（ユーザー体験）の改善にも有効だ。ユーザーの行動ログや検索クエリを分析すれば、目的の商品や情報にたどり着けていないユーザーの傾向を把握できる。その意図を推測し、適切な商品をレコメンドすれば購買率や満足度の向上につなげられる。 　このように、ログデータを単に集計するだけでなく、LLM がユーザーの意図や事象の背景を読み解いて意思決定に生かす仕組みは、セキュリティ分野だけでなくさまざまな分野で競争力を高める基盤となり得る。 ## データ活用を成功に導くために 　Capy と同様に膨大な量のデータを抱えながらも活用に悩む企業に対し、grasys（グラシス） は「『どのような問題を解決したいのか』『どの KPI を向上させたいのか』という目的の明確化が第一歩になる」とアドバイスしている。目的が定まれば必要なデータが分かり、次に取るべきアクションが見えてくる。データの保管場所の整理、利用内容の精査、暗黙知のデータ化など、業務を変革する手段はさまざまだ。 　ビジネスにおけるデータの重要性はますます高まるだろう。蓄積したデータを眠らせるのではなく意思決定に生かす取り組みが、これからの時代の競争優位を支える。 転載元：[大規模ログを意思決定に生かすAI活用　セキュリティベンダーが挑んだ分析基盤構築 ](https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2604/08/news003.html) ### プロジェクト情報 #### 業種 IT・デジタルサービス #### 支援領域 データ分析・AI運用・最適化セキュリティ Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) - [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/) - [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) ### 実現したいこと - [自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい](/outcomes/build-enterprise-ai-solutions/) - [定型業務をシステム連携・AIエージェントで自動化したい](/outcomes/automate-business-workflows/) - [セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい](/outcomes/standardize-security-governance/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [Gemini Enterprise Agent Platform](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/) - [BigQuery](/technologies/bigquery/) - [Gemini](/technologies/gemini/) - [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) ## 同じような課題をお持ちではありませんか？ クラウドインフラやデータ活用について、grasys（グラシス）の専門チームが課題を伺い、最適な進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## その他の事例 業種や支援領域の近い事例から順にご紹介します。 ![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) Capy株式会社 ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 業界 IT・デジタルサービス サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloudへの移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 ![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp) 株式会社SVI研究所 ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。 支援 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。 成果 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。 ![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp) 株式会社島津製作所 ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 業界 製造 サービス データ分析・AI 課題 350種類以上の社内資料を中身まで検索できず、必要な資料を探す作業が事業部全体で月100時間を超えていました。 支援 Agent Search(旧Vertex AI Search)を活用し、社内固有の略語・用語や回答言語を調整するとともに、閉域網とSSO認証を備えた検索システムを構築しました。 成果 1回約70秒かかっていた検索時間が半分以下になり、利用者満足度の平均も導入前の42.5から導入後は75.2まで向上しました。 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 ![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp) 八千代エンジニヤリング ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 業界 建設・社会インフラ サービス データ分析・AI 課題 4カ所で週2回採取する限られた下水データから感染症を予測し、形式の異なるPCR検査データも現地運用に合わせて扱う必要がありました。 支援 アイデア段階から必要なデータを整理し、予測モデルの種類・設定・対象期間を最適化したうえで、CSV形式の差異を吸収するシステムと調整用UIを構築しました。 成果 限られたデータでも地域ごとの感染拡大パターンを捉え、誤差を許容範囲に収めた予測によって、行政の事前準備を支援できる基盤が整いました。 [導入事例一覧を見る](/case-studies/) --- ## アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration 『VOGUE』などアクセスが集中する人気Webメディアのインフラを AWS へ移行された合同会社コンデナスト・ジャパン。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 合同会社コンデナスト・ジャパン # アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行 『VOGUE』などアクセスが集中する人気Webメディアのインフラを AWS へ移行された合同会社コンデナスト・ジャパン。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 公開日 2022年6月6日 更新日 2026年8月8日 著者 株式会社 grasys ## 導入事例の要約 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ## 事例の概要 ### ■まず、御社の事業概要を教えてください。 井上氏（以下、井上）：合同会社コンデナスト・ジャパンは紙やWeb媒体を通じて情報を発信しているメディアで、『VOGUE』、『VOGUE GIRL』、『GQ』、『WIRED』、『VOGUE Wedding』の5媒体を展開しています。デジタルにおいては、コンシューマビジネスに力を入れておりまして、「WIRED SZ MEMBERSHIP」 や 「VOGUE GIRL＋」 という名称でサブスクリプションサービスを開始しました。 また、本社との繋がりも以前よりも増してきていて、グローバルで導入しているプロダクトの日本へのマイグレーションを本社と連携しながら行うことも増えてきています。具体的にはメディアのCMSの統合などで、今までは各国で最適化されていましたが、グローバル全体での効率化を図るためにツールの統一を進めています。 ### ■Google Cloud (GCP) から AWS へ移行した背景は？ 井上：主な理由としてはコスト管理を統合するために、グローバルでクラウドサービスを AWS に統一することになりました。本社で一括して AWS に支払いを行うことでコストメリットが達成できるという側面が大きいです。 ### ■AWS への移行はどのように進みましたか？ 井上：Google Cloud (GCP) 環境の時から grasys（グラシス） さんに運用保守をお願いしていたので、スムーズに移行に着手することができました。2019年8月頃から AWS への移行が計画され、そこから1ヶ月も経たないうちに作業を開始しています。使っているサーバやミドルウェアなどの設定を洗い出して、それをシートで共有し、認識を合わせながら進めていきました。 角田：当時は今よりも AWS の案件が少なかったこともあり、まずは弊社の自社環境で AWS のプロダクトを検証し、最適なシステム構成を検討しました。そのうえでプロジェクト内にテスト環境を構築し、それから本番環境に実装しました。本番環境への移行作業は2019年12月から着手しました。 井上：メディアによってローンチした時期はバラバラで、半年ほどかけて順次移行していき、全ての媒体の移行が完了したのは2020年2月です。 ### ■システムに求めたスペックは？ 井上：メディアを運営していますと、やはり高トラフィック時にいかに効率よく捌けるかというのが１番の課題としてあります。例えば、SNS運用チームが定期的に行っている配信などによるトラフィック増加は予測できるものなのですが、他のメディアやテレビなどに取り上げられてアクセスが急増する時もあり、そういった時でも安定した運用が求められます。 また、高トラフィック時でもCMSを運用している編集者がストレスなく記事の更新や公開作業を進められるというのも重要なポイントです。以前はサーバ構成においてこの点がうまく考慮されていなかったので、高負荷時にCMSの運用に支障が出てしまって編集者に不便をかけてしまったこともありました。 ![コンデナスト・ジャパンとgrasysの担当者によるインタビュー](/_astro/S__27115545.CuZT967D_ZEHqto.webp) 角田：そういった課題を解決するために、急にスパイクするような高負荷にも耐えられるようにキャッシュを使って直接インスタンスに負荷がかからないようにしたり、ロードバランサーを使って負荷分散する工夫をしました。 また、事前にコンデナストさんからテレビへの露出日など負荷の増加が予測される日時をお伺いして、それに合わせてキャッシュを長く保持するようにするなど、負荷がかからないように調整しています。 コンデナストさんのコンテンツは世界的に有名なので、その分サイバー攻撃のリスクもあります。今回の移行では、 AWS の WAF ( Web Application Firewall )を使って攻撃を素早くブロックできる構成をとっているので、セキュリティの観点でもサーバを安定稼働できています。 ### ■grasys（グラシス） に AWS への移行を依頼した経緯は？ 井上：以前から Google Cloud (GCP) の運用をお願いしていて、技術力の高さやコミュニケーションの取りやすさから信頼を寄せていましたので、引き続きお願いしようという決断はすぐにできました。 ![ノートパソコンを前に話すコンデナスト・ジャパンの担当者](/_astro/S__27115542.DEjGSgXI_1SzvBc.webp) ### ■grasys（グラシス） に依頼したことで乗り越えた困難と、現在の運用状況は？ 井上：『VOGUE GIRL』の人気コンテンツのひとつに「しいたけ占い」があります。特にテレビ放送があると、通常の200〜300倍もの巨大なトラフィックが一気に来て大きなスパイクとなることもあります。そういった急激な高負荷が発生した時でも弊社のメディアは問題なく稼働しているので、よくできていると思います。 アプリケーション側の改修作業が終わってインフラ側の対応が必要な時には grasys（グラシス） さんにお願いすることもありますが、そこもスムーズに対応していただいていると思います。 角田：24時間365日体制で、サーバリソースや各媒体のコンテンツの死活監視をしています。今は安定して運用できていますが、より使い勝手が良いものを提供できるように最新の AWS の動きなども見ながら運用しています。基本的に grasys（グラシス） はインフラが好きなエンジニアが多いので、もし何か問題が起きたとしても、それに対する技術的な解決策を具体的に切り込んで提案していければと思っています。 ### ■今後の展望は？ 井上：課金制のサブスクリプションサービスなどのコンシューマビジネスの成功のためにコンシューマに対して直接課金をしていて、今まで以上にシビアな運用が求められていますので、それに応えていく必要があります。 また、グローバルでのプロダクト統合は引き続き最重要課題として取り組んでいます。本社の方針とローカルで求められることをうまく融合しつつ、マイグレーションを行うことが必要と考えています。 ### ■grasys（グラシス） に期待することは？ 井上：現状でも満足していますが、更にいうと、 grasys（グラシス） さんの得意領域であるクラウドインフラの知見は、社内のエンジニアでは賄いきれないところが多いので、定期的な技術面での提案があるとより嬉しいです。 システムが安定してしまうと、触らない方が良いと思ってしまうこともあるかと思いますが、そういった場合でも改善の提案をすることもありますか？ 角田：新しいプロダクトが出たり、クラウドのアップデートがあった際には、社内検証をしたうえで「こういう機能もありますが、いかがですか」とご案内します。お客様の質問に答えつつ、各クライアントのサービスに適したものがあれば随時提案もしています。 ![ノートパソコンを前に説明するgrasysの担当者](/_astro/S__27115544.Bwncub6L_WLSuJ.webp) 日々コンデナストさんのサーバのリソースやアクセス数を確認しているので、今後もスペック調整などの必要性や、クラウドサービスのアップデートに応じて、最適なクラウドインフラを提案していこうと思います。 ### プロジェクト情報 #### 業種 メディア #### 支援領域 クラウド基盤・移行運用・最適化 Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) - [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) - [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) ### 実現したいこと - [既存システムを安全にクラウドへ移したい](/outcomes/migrate-systems-safely/) - [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) - [24時間365日の監視・障害一次対応を整えたい](/outcomes/establish-24x7-monitoring-response/) - [高負荷でも安定して動く構成にしたい](/outcomes/improve-performance-scalability/) ### 技術 - [AWS](/technologies/aws/) - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) ## 同じような課題をお持ちではありませんか？ クラウドインフラやデータ活用について、grasys（グラシス）の専門チームが課題を伺い、最適な進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## その他の事例 業種や支援領域の近い事例から順にご紹介します。 ![Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/_astro/4b5c3867a35089362b4dcce6dd6ec09a.B1U5UFR2_GtQlI.webp) 株式会社ネイキッド ### [Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 課題 FLOWERS by NAKEDのサイトに従来サーバーの許容量を超えるアクセスが集まる一方、社内だけでクラウド基盤を構築・運用するには人員が不足していました。 支援 Google Cloudへの移行とサーバーのチューニングに加え、アクセス増加時の即応やログを含む保守運用まで継続的に支援しました。 成果 海外アクセスやテレビ放映によるアクセス増加にも対応でき、少人数でのサーバー管理と社内スキルの標準化を進められるようになりました。 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp) 株式会社バンダイナムコエンターテインメント ### [マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 複数のコンテンツを支える旧マルチテナント環境では、特定タイトルの高負荷がほかのタイトルへ影響する懸念や、コンテンツの増加に伴う運用負荷がありました。 支援 テナントを論理的に分離し、利用頻度の高い機能だけをスケールできる共通システムへ再設計するとともに、構成変更にも迅速に対応できる運用を整備しました。 成果 想定を超えるアクセスにも安定して対応でき、従来構成と比べてコストを約半分に抑えた共通基盤を実現しました。 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 ![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) Capy株式会社 ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 業界 IT・デジタルサービス サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloudへの移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 [導入事例一覧を見る](/case-studies/) --- ## 上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure クラウドインフラの運用には専門知識が不可欠だ。出張手配サービスを提供するＩＡＣＥトラベルは、サービスの急成長とIPOに伴って可用性やセキュリティの課題に直面した。“インフラのプロ”の力を借りていかに解決したのか。 ＩＡＣＥトラベル # 上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化 クラウドインフラの運用には専門知識が不可欠だ。出張手配サービスを提供するＩＡＣＥトラベルは、サービスの急成長とIPOに伴って可用性やセキュリティの課題に直面した。“インフラのプロ”の力を借りていかに解決したのか。 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) 公開日 2025年11月6日 更新日 2026年8月8日 著者 株式会社 grasys ## 導入事例の要約 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 ## 事例の概要 クラウドインフラの運用には専門知識が不可欠だ。出張手配サービスを提供するＩＡＣＥトラベルは、サービスの急成長とIPOに伴って可用性やセキュリティの課題に直面した。“インフラのプロ”の力を借りていかに解決したのか。 　業種や規模を問わず、さまざまな企業がAmazon Web Services（AWS）などのクラウドサービスで事業を運営している。だが、豊富なツールを自社の要件に合わせて適切に選択し、クラウド事業者の方針によるサービスの変化を読み解いて追随するにはノウハウが必要だ。このような対応が自社だけでは難しい場合に頼りになるのが、幅広い業種のクラウド環境構築を支援して、ノウハウを蓄積してきたクラウド事業者のパートナー企業の存在だ。 ## サービスの順調な成長の裏で、可用性やセキュリティにさらなる改善の必要性 　2025年4月に東京証券取引所スタンダード市場に上場を果たしたＩＡＣＥトラベルも、パートナー企業の力を借りてクラウドを活用し、IT部門を持たずにデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進している企業の一つだ。 　同社は航空券や宿泊、通訳など、企業の出張手配をオンラインでサポートする「Smart BTM」を2021年から提供している。Smart BTMはコロナ禍後の出張の増加とともに利用者を増やし、月間のアクティブユーザー数が1200社を超えるまでに成長した。 　以前は電話や電子メールで対応する労働集約型のビジネスを展開していた。Smart BTMはデジタルサービスとして24時間365日提供しており、その基盤にAWSを採用した。「従来は従業員が見積もりを作成していましたが、お客さま自身がオンラインで見積もりを確認できるようになりました。これによって従業員の工数も大幅に減りました」と、ＩＡＣＥトラベルの阿部樹氏は述べる。 ![ＩＡＣＥトラベルの管理グループ 広報・IR担当チーフマネージャーの阿部樹氏](/_astro/kh_grasys_01.Ti1qrX4T_1pSTAq.webp) ＩＡＣＥトラベルの管理グループ 広報・IR担当チーフマネージャーの阿部樹氏 　ただ、Smart BTMの運用を続ける中で幾つかの課題が浮上した。 　一つは、ビジネスが拡大してインフラへの負荷が増大するにつれて、パフォーマンスが時折低下するようになったことだ。サービスに影響が生じないように阿部氏はたびたびAWSのダッシュボードを確認していたが、迅速なトラブルシューティングや予防的な対処までは至らなかった。 　「Smart BTMは当社の中で、これまでで最大規模のデジタルサービスです。Smart BTMの提供を開始してからは、“止まらないシステム”が非常に重要だという認識が社内で広まりました」 　もう一つはセキュリティ対策の強化だ。同社は顧客情報を扱う旅行業者として、プライバシーマークやISMS認証の取得をはじめ、セキュリティ対策に積極的に取り組んできた。IPOが決まったこともあり、これまで以上に強固なセキュリティ体制を構築する必要があると考えた。 　新たな脆弱性が見つかると、そのたびにAWSからバージョンアップや改修を促す通知が届く。当時はそれらの内容を毎回一つずつ分析して対応していたため、一定の時間を要していた。 ## 豊富な実績で選んだgrasys（グラシス）　きめ細かな提案を評価 　Smart BTMは今やＩＡＣＥトラベルの売り上げの約半分を占めるまでに成長し、中期経営計画でも中核的な役割を担っている。それだけに「コロナ禍からの回復期でユーザーが急増する中、可用性とセキュリティの両面で、未来に向けた抜本的な対策が必要だと感じていました」と阿部氏は振り返る。 　その際、クラウドならではの特性を踏まえ、インフラの最適化を実現するパートナーとして頼ったのがgrasys（グラシス）だ。止まらないセキュアなシステムを実現するための提案が得られたのはもちろん、24時間体制の監視サービスが提供されることが大きなポイントだった。 　「機械的な監視だけでなく、人も24時間体制で監視してくれます。何かあったら迅速に対策してもらえることが大きな安心感につながりました」 　アプリケーションの開発企業からの推薦に加え、非常に高い可用性やパフォーマンスが求められるゲーム業界をはじめさまざまな業界での運用実績があり、豊富な経験とノウハウが蓄積されていることも聞き、「本当に信頼できる」と判断した。 　プロジェクトが始まってからは、両社は週に1回、リモートで定例会議を重ねながら、調査と改善内容を固めるフェーズ1、構築するフェーズ2、運用段階のフェーズ3に分けて改善を進めた。検討中の機能をミーティングの場で開発環境に実装して効果を確認したこともあったという。 　「一つ一つの機能について細かく説明していただけたので、どんなメリットやデメリットがあるかを把握した上で、どの施策が必要で、どれが不要なのかを判断できました」と阿部氏は語る。 　以前のSmart BTMのシステム構成は、ユーザーのアクセスを受け付けるWebサーバとアプリケーションサーバ、データベースから成る比較的シンプルな構成だった。飛行機や新幹線の席予約などの外部システムと連携するためのゲートウェイも構築されていた。 　これに対して、可用性の面では「止まらないシステムにするために、サーバやネットワークといった各要素を二重化して冗長性を確保し、より堅牢（けんろう）な構成にしました。AWSで物理的な障害が起きてもサービスを継続できるように、マルチゾーンも採用しました」とgrasys（グラシス）の担当者は述べる。障害発生時は迅速に復旧できるようにバックアップも取得するようにした。 　もう一つの課題であるセキュリティは、AWSが提供しているサービスやツールを活用して強化した。「Amazon GuardDuty」でアカウントの操作履歴を確認し、不審な動きを検知できるようにした。設定の不備や脆弱性を自動的にチェックする「AWS Security Hub」による指摘事項は、grasys（グラシス）側が対応する体制を整えた。 　最小権限の原則に基づいてアカウント設計も適正化し、人為的な操作ミスによる障害が発生する可能性を減らした。 　「自社だけでは手が回らなかった細かな部分まで対策が盛り込まれた提案を見て、やはりプロの領域というものがあるのだなと実感しました」と阿部氏は振り返る。 ## あらためて実感した“インフラのプロ”の役割 　grasys（グラシス）によるインフラの改善によって、ＩＡＣＥトラベルの課題は確実に解消されている。 　システムの冗長化によって、高負荷時にレスポンスが低下する事態は発生しなくなった。CPUやメモリなどの使用率がしきい値を超えた場合はすぐアラートで通知される。緊急時にはＩＡＣＥトラベルに電話で連絡する。負荷が急上昇した際にはオートスケーリングも可能だ。 　使用するリソースが2倍になれば、コストも増大する。grasys（グラシス）はコスト面にも配慮してくれたという。「不要なサービスの利用を停止させるなど、無駄も削減してくれました」 　対応の必要性は感じつつ手が付けられずにいた脆弱性対応についても、AWSからの通知が「具体的にどのような作業を求めており」「どの程度迅速に対応する必要があるのか」をgrasys（グラシス）に確認できるようになった。緊急度が高いものから対応することで指摘事項は減っている。 　以前は毎日のようにAWSの監視コンソールを確認していた阿部氏。運用フェーズに入り、稼働が安定した今はほとんど閲覧する必要がなくなった。AWSからの指摘事項への対応も、従来はまず自分で内容を精査し、アプリケーションの開発企業に調査を依頼しているうちに時間がたつことも多かったが、現在は迅速に対応できている。 　セキュリティ環境の整備によって、Smart BTMの顧客企業から寄せられるセキュリティに関する調査票に迅速に回答できるようになったという副次的な効果も得られた。「契約を早くまとめたいと考える営業担当者をやきもきさせることなく、速やかに、かつ簡単に回答できるようになり、ビジネス面にも貢献できているという手応えがあります」 　Smart BTMは刷新したインフラで引き続き安定運用を続けている。さらに東京リージョン内でのマルチゾーンに加えて大阪リージョンに最小構成のシステムを設置し、自然災害などが発生してもサービスを継続できる対策も進めている。 　IT専門の担当者がいない中、パートナー企業の力を借りてシステムを改善した経験を踏まえ、阿部氏は「あらためて、インフラもプロに任せる方がいいと感じました。IT専門の担当者がいない企業でも、今やITを駆使してビジネスを展開しています。そんな企業でも安心してシステムを動かしていけるかどうかは、相談する先によると感じています」と、ＩＡＣＥトラベルの要望や懸念を的確に把握して対応したgrasys（グラシス）を高く評価している。 　「上場して知名度が上がることでユーザーが増えますが、grasys（グラシス）のサポートによって安心してサービスが提供できるようになりました。この先、Smart BTMにいろいろな機能を増やすに当たり、インフラ側もアップデートする必要があります。そのための有益なアドバイスにも引き続き期待しています」 転載元：[ITMedia エンタープライズ：「AWSで「止まらないインフラ」を作る　上場に向けたサービス刷新プロジェクトの舞台裏」](https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2511/04/news004.html) ### プロジェクト情報 #### 業種 旅行 #### 支援領域 クラウド基盤・移行運用・最適化セキュリティ Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) - [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) - [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) ### 実現したいこと - [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) - [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) - [24時間365日の監視・障害一次対応を整えたい](/outcomes/establish-24x7-monitoring-response/) - [セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい](/outcomes/standardize-security-governance/) ### 技術 - [AWS](/technologies/aws/) ## 同じような課題をお持ちではありませんか？ クラウドインフラやデータ活用について、grasys（グラシス）の専門チームが課題を伺い、最適な進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## その他の事例 業種や支援領域の近い事例から順にご紹介します。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ![約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/_astro/S__27115538.BQOqmid6_ENRQb.webp) 株式会社NTTデータユニバーシティ ### [約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) 業界 教育 サービス クラウド基盤・移行 課題 短期間でオンライン研修基盤を立ち上げるため、研修ごとに変動する仮想マシン台数への対応、教材の持ち出し防止、運用部門が扱いやすいUIが求められていました。 支援 Azure上に仮想マシンのテンプレートと、作成・起動・停止・削除を管理するアプリケーションを構築し、ライセンス確認やアクセス制御も含めて支援しました。 成果 開発着手から約2カ月で運用を開始でき、必要な台数の仮想マシンを柔軟に払い出しながら教材を保護できる研修環境が整いました。 ![Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/_astro/4b5c3867a35089362b4dcce6dd6ec09a.B1U5UFR2_GtQlI.webp) 株式会社ネイキッド ### [Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 課題 FLOWERS by NAKEDのサイトに従来サーバーの許容量を超えるアクセスが集まる一方、社内だけでクラウド基盤を構築・運用するには人員が不足していました。 支援 Google Cloudへの移行とサーバーのチューニングに加え、アクセス増加時の即応やログを含む保守運用まで継続的に支援しました。 成果 海外アクセスやテレビ放映によるアクセス増加にも対応でき、少人数でのサーバー管理と社内スキルの標準化を進められるようになりました。 ![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) Capy株式会社 ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 業界 IT・デジタルサービス サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloudへの移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp) 株式会社バンダイナムコエンターテインメント ### [マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 複数のコンテンツを支える旧マルチテナント環境では、特定タイトルの高負荷がほかのタイトルへ影響する懸念や、コンテンツの増加に伴う運用負荷がありました。 支援 テナントを論理的に分離し、利用頻度の高い機能だけをスケールできる共通システムへ再設計するとともに、構成変更にも迅速に対応できる運用を整備しました。 成果 想定を超えるアクセスにも安定して対応でき、従来構成と比べてコストを約半分に抑えた共通基盤を実現しました。 [導入事例一覧を見る](/case-studies/) --- ## BigQuery移行でインフラコストを約20％削減 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration Treasure Data から BigQuery への移行で20％のコスト削減に成功した株式会社インティメート・マージャー。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、導入後の効果をご紹介します。 株式会社インティメート・マージャー # BigQuery移行でインフラコストを約20％削減 Treasure Data から BigQuery への移行で20％のコスト削減に成功した株式会社インティメート・マージャー。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、導入後の効果をご紹介します。 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 公開日 2022年6月6日 更新日 2026年8月8日 著者 株式会社 grasys ## 導入事例の要約 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 ## 事例の概要 ### ■御社の概略を簡単にご説明してください。 当社は、 Data Management Platform を開発・運用しています。 3rd Party Cookie に紐づいた様々な情報をデータベースに格納し、格納されたデータを元にマーケティング効率を上げていく。その支援基盤の開発・提供・運用がメイン事業です。 現在は、アドテクノロジーにおけるマーケティング効率化事業が売上の7割を占めていますが、セールステックやフィンテックなどの領域でも、大量のデータを活用して課題解決をしていくという事業を提供しています。 ![インティメート・マージャーとgrasysの担当者による打ち合わせ](/_astro/26-1024x683.DbEnGTIR_Z2cox4C.webp) ### ■今回、トレジャーデータから Google Cloud (GCP) の BigQuery にデータプラットフォームを移行されましたが、決め手は何だったのでしょうか？ 私たちの事業テーマは、「データは活用しないと意味がない」。多くのストレージ系サービスはデータを貯めるのにお金がかかり、活用する際にお金がかからないことが多いのですが、 BigQuery は逆です。 データを活用する際にお金がかかる従量課金制で、データを貯めておくだけならお金がかからないんです。この仕組みのほうが、お客様にも納得感を持っていただけると考え、 BigQuery への移行を決めました。 ### ■BigQuery へ移行するにあたり、パートナーとして grasys（グラシス） を選んだ理由は何ですか？ 一緒にお仕事させていただいていたときの、レスポンスの早さですね。私たちがパートナーさんに求めているのは、自分たちだけでやるより早く課題解決できるようになること。 grasys（グラシス） さんは、こちらからの質問に迅速かつ的確に答えてくださるので助かっています。 質問への回答も、単にドキュメントを参照したものではなく、過去に試したことのある実例を教えてもらえるのがとてもありがたいです。相談すれば必ず何らかのヒントをくれるのが、 grasys（グラシス） さんだと思います。 ### ■実際、移行したことでメリットは出ていますか？ 移行が完了して2ヶ月ほど経ちましたが、インフラコストは20%程度削減できています。移行後の運用で最適化できる部分もいくつか見えてますので、 もう一段コストは下げられる見込みです。 ![BigQueryへの移行について話すプロジェクト担当者](/_astro/27-1024x683.yVPlQMQy_1IIcbU.webp) ### ■BigQuery を今後どういう風に活用していきたいとお考えですか？BigQuery だからこそできることなどあれば教えてください。 BigQuery はプラットフォームサービスですので、きちんと使い切ることが重要かなと思っています。ビジネスが成長してくると権限管理やデータ配置場所を気にされるお客様も増えてきます。適切で意味のある単位でプロジェクトやデータセットを分割し、 Google Cloud (GCP) にある機能を組み合わせることで適切なコストで、お客様に対応できる環境を提供できるようにしています。 私たちのようにデータをマネジメントする事業は、コストのみならず分析のスピードも価値となる為、チューニングやスケーリングの必要がなく安定したパフォーマンスが発揮される BigQuery が最適だと考えています。 また今後は、 Google Cloud (GCP) 上にあるデータ活用ソリューションとの連携を強化したいと思っています。マルチクラウドにはマルチクラウドの良さもあるんですが、一ヶ所にまとめたからこそ、データの転送コストや運用コストが下がって次のチャレンジがしやすくなる。そのメリットを最大限に活かしたいですね。 ### ■今後、 grasys（グラシス） が技術的な面でサポートできることや、パートナーとして grasys（グラシス） に期待することはありますか？ 機械学習モデルのリアルタイム更新にチャレンジしたいと考えているので、ご相談したいですね。リアルタイムでモデルを更新し、モデルに対してスコアリングして活用していければと考えているんです。今後、広告の領域を含めたデータ活用全般において、ブラウザで解析を終えるようにしていく流れが進むと思うので。 また、α版やβ版などGA前の機能は Google Cloud (GCP) サービス パートナー経由でしか使用できないものもあり、興味のあるプロダクトについては、うちを事例として grasys（グラシス） さんと共に検証など進めていければ、お互いの事業にとってメリットがあるのではないでしょうか。 ![Kubernetes Engine、Cloud SQL、BigQuery、Cloud Composerを組み合わせたデータ基盤構成図](/_astro/28-1024x576.DWMuxNjZ_Z1bLVPl.webp) ### プロジェクト情報 #### 業種 広告・マーケティング #### 支援領域 データ分析・AIクラウド基盤・移行 Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) - [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) - [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) ### 実現したいこと - [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/) - [手作業のデータ投入・連携を自動化したい](/outcomes/automate-data-ingestion/) - [既存システムを安全にクラウドへ移したい](/outcomes/migrate-systems-safely/) - [クラウドの利用状況とコストを把握し、適正化したい](/outcomes/optimize-cloud-costs/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [BigQuery](/technologies/bigquery/) - [Managed Service for Apache Airflow](/technologies/managed-airflow/) ## 同じような課題をお持ちではありませんか？ クラウドインフラやデータ活用について、grasys（グラシス）の専門チームが課題を伺い、最適な進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## その他の事例 業種や支援領域の近い事例から順にご紹介します。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp) 株式会社SVI研究所 ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。 支援 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。 成果 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp) 株式会社島津製作所 ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 業界 製造 サービス データ分析・AI 課題 350種類以上の社内資料を中身まで検索できず、必要な資料を探す作業が事業部全体で月100時間を超えていました。 支援 Agent Search(旧Vertex AI Search)を活用し、社内固有の略語・用語や回答言語を調整するとともに、閉域網とSSO認証を備えた検索システムを構築しました。 成果 1回約70秒かかっていた検索時間が半分以下になり、利用者満足度の平均も導入前の42.5から導入後は75.2まで向上しました。 ![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp) 八千代エンジニヤリング ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 業界 建設・社会インフラ サービス データ分析・AI 課題 4カ所で週2回採取する限られた下水データから感染症を予測し、形式の異なるPCR検査データも現地運用に合わせて扱う必要がありました。 支援 アイデア段階から必要なデータを整理し、予測モデルの種類・設定・対象期間を最適化したうえで、CSV形式の差異を吸収するシステムと調整用UIを構築しました。 成果 限られたデータでも地域ごとの感染拡大パターンを捉え、誤差を許容範囲に収めた予測によって、行政の事前準備を支援できる基盤が整いました。 [導入事例一覧を見る](/case-studies/) --- ## GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/case-studies/live2d-gke Live2D関連のグラフィックス制作をメインにLive2Dを用いた長編アニメーション映画の制作などを行っている株式会社Live2D。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 株式会社Live2D # GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現 Live2D関連のグラフィックス制作をメインにLive2Dを用いた長編アニメーション映画の制作などを行っている株式会社Live2D。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 公開日 2022年7月5日 更新日 2026年8月8日 著者 株式会社 grasys ## 導入事例の要約 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ## 事例の概要 ### ■まず、御社の事業概要を教えてください。 上島氏（以下、上島）：Live2D関連ソフトウェアおよびサービスの開発 やLive2D関連のグラフィックス制作 をメインにLive2Dを用いた長編アニメーション映画の制作などを行っています。 また、オリジナルイラストとLive2Dモデルの購入・販売・オーダーメイドができる[nizima](https://nizima.com/)や、表情を読み取ってLive2Dモデルを動かしてVTuberになることが出来る[nizima LIVE](https://docs.nizima.com/promotion/nl92316/)の運営を行っています。現在、誰でもVTuberになることができるサービスとして注目を集め、売上前年比200％の成長を遂げています。 ### ■サービスの導入に至った経緯とgrasys（グラシス）を選ばれた決め手を教えてください 金城氏（以下、金城）：ウェブサービスを展開していく中でインフラの構築が不可欠だったのですが、社内にインフラの専門家がおらず、何を基準にしてインフラの構成を決めればいいのかわからなかったんです。さらに、サービスがスケールした際の対応など、先を見越したインフラ構築や、サービスを稼働させたままサーバのメンテナンスを継続的かつ安全に行う知見もありませんでした。インフラの運用は緊急時には夜間や休日対応を行う必要がありますが、社内でその体制を構築するのは難しく、インフラのアウトソースを検討することになりました。何社かにお話を聞いたのですが、その中の一社がgrasys（グラシス）さんでした。 他社さんは頼んだことをやるといったスタンスで、こちらが何かを要求すればその通りに構築してくれるけど、こちらが指示をしたことで何か問題が起きても対処はしないといった、完全に受け身の連携が前提だったんです。そうなるとやはり自分たちである程度のインフラに関する知識を持つことが必要になる。それは現実的ではないなと感じていました。そんな中、grasys（グラシス）さんはこちらの要望を聞いた上で最適な提案をしてくれたんです。特に最初の頃はこちらもインフラに関する知識がほとんどなかったので、的外れな質問や伝えたいこともうまく伝えられなかったのですが、とても丁寧に対応してくれたことも決め手の一つです。 grasys（グラシス）：最初にお話を伺った際に、ゲームグラフィックスで利用される「Live2D Cubism」を開発している有名なLive2Dさんの新しいサービスに携われるとテンションが上がった記憶があります。全力で力になりたいとgrasys（グラシス）全体で協力体制を敷いていました。それはエンジニアが増えた今も変わりません。 ### ■運用開始後に新たに見つかった課題について詳しく教えてください 上島：​​COVID-19が蔓延しはじめたタイミングでnizimaのユーザー数が急激に伸び、サーバーの負荷高騰への不安を感じるようになりました。ユーザーが快適にサービスを利用できるように、データを安定して捌けなければせっかくのユーザー獲得の機会を逃してしまいます。さらに、これ以上負荷が大きくなればユーザーに安定してサービスを提供できなくなる可能性も懸念されました。この急激な負荷高騰にどのように対処すべきか悩んでいました。 ![Live2Dとgrasysの担当者によるインフラ運用の打ち合わせ](/_astro/image2-1024x683.vCf2sHMf_ZfIMSl.webp) 金城：もう一つ課題で感じていたのが、プログラム言語のバージョンアップです。さまざまな新サービスを展開していく構想があったのですが、古いバージョンのサービスは残しながらバージョンアップ対応をすすめつつ、新しいサービスは新バージョンで開発を進める必要がありました。しかし影響範囲を考慮しつつ、デプロイし、動作させようとすると、どうしても開発のスピード感が下がると感じていました。この課題を解決するために言語のバージョン管理をより容易にする必要があると考えました。そこで、Google Kubernetes Engine（以下、GKE）の導入を考え相談させていただきました。 grasys（グラシス）：使用する言語にもよりますが、インフラの観点でも、コスト圧縮するために異なる言語のバージョンを同じVMで動かすとなると障壁が高かったという部分もありました。 ### ■課題を解消するためにシステムに求めたスペックを教えてください 金城：GKEの導入を検討した当初はnizimaのユーザー急増によるインフラの負担を軽減するため、オートスケールができれば嬉しいと考えていました。また、他にもnizima LIVEや[デスクトップマスコット](https://docs.nizima.com/apps/nizimas/) などnizima関連のサービスが広がっていっていたので、従来通りサーバーを立てていくことなども考えたのですが、このまま横展開していくなら、要件としてマイクロサービス化との親和性が高くなりつつある当プロジェクトではGKEによるコンテナ化が適切ではないかと考えました。また、コストの観点から、異なる実行環境・サービスの異なるプログラムをホストする環境をできるだけ考慮することなく同じコンピューティングリソース上にデプロイができると良いなと思っていました。 grasys（グラシス）：インフラ的な観点からも、インフラ的な影響範囲を限定できるコンテナ化は当プロジェクトにとって自然な流れでした。事業のスケールに伴い、より拡大・運用の複雑化することが想定されるシステムを、GKEによって安全に抽象化することがベターだと思いました。 ### ■GKEの環境構築後、貴社業務への変化などを教えてください 金城：まずは、開発のスピードが上がったことを実感しています。 既存のサービスの対応に並行しつつ、言語のバージョンアップがより簡単にできるようになったことでさまざまな事業展開が容易に行えるようになりました。さらにコンテナ化によりサービスの粒度で異なる言語での開発を進めやすくなったので、メンバーのアサインの自由度があがり、開発作業の分担がしやすくなりました。 ![ノートパソコンを囲んで話すLive2Dとgrasysの担当者](/_astro/image4-1024x683.cffSfg0D_Z1EAdFX.webp) 上島：負荷についての部分もかなり解消されたと感じています。VTuberの増加などにより、現在ユーザーがさらに増えているのでこちらも早い段階で対応できてよかったと感じています。 ### ■御社内でのgrasys（グラシス）の評価について教えてください 金城：grasys（グラシス）さんは外部の会社に依頼をしているというよりも、社内の担当者に業務をお願いしているような感覚で相談や質問ができるのでとても助かっています。弊社は社内にインフラの専門家がいないので、どうしても相談をするときや質問をする際にざっくりとした内容になってしまったり、的外れな質問をしてしまうことも多いのですが、いつもとても丁寧に対応していただいています。 上島：業務を依頼する中で、そこまでやってくれるのかと思うことも多いです。他の会社だと追加で費用かかりそうなのことも予算内で対応いただいているのもありがたいです。 grasys（グラシス）：弊社も、早い段階で相談していただけることで、早期の齟齬の解消や準備期間を設けることができるので、大変助かっています。基本運用に大きな変化がない限りはサービス内容を運用契約内の範囲で変更できるので、状況に応じて柔軟に対応させていただいております。また、ご依頼いただいたことだけではなく、当社側で気づいたことなども提案させていただいています。今後も柔軟な体制でサポートができればと考えています。インフラの基盤の部分を当社にお任せいただいているので、アプリケーションの開発により注力できる環境をこれからもご提供していきたいと考えています。 ### ■ 今後の計画や展望を教えてください 上島：クリエイターの記事コンテンツのサブスク配信やVTuberのファンサイトの開設など、社内では新しいアイディアが次々に出ていて、Live2D経済圏でのさまざまな展開を考えています。今後もユーザー数をさらに増やしていきたいと考えています。 ### ■今後弊社に期待することなどがありましたら ![Live2Dとgrasysの担当者によるインタビュー](/_astro/image3-1-1024x683.7RVCMdYc_Z2vPmex.webp) 金城：現在とても良い関係を築けているので、今のままの関係を維持していければと考えています。 上島：今後も利用者数が爆発的に伸びることが予測されます。ユーザーが更に増えることでこれまで以上に課題も大きくなっていくと感じています。システムの規模がどんなに大きくなっても障害を起こすことなく、インフラ周りが安定して利用できることが何より大切だと考えていますので、これからもご協力をお願いします。 ### ■最後に、grasys（グラシス）担当者から今後の意気込みを教えてください。 grasys（グラシス）：エンジニアだけではなく、ビジネスの関係者の皆様にさまざまな相談をいただければと考えています。インフラの視点からより円滑にビジネスを進められるように一緒に改善していくことが重要ですね。今後もさまざまな展開をお考えとのことですので、そこで発生する新たな課題に一緒に取り組んでいきたいと考えております。 ### プロジェクト情報 #### 業種 ゲーム・エンターテインメント #### 支援領域 クラウド基盤・移行運用・最適化 Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) - [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) - [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) ### 実現したいこと - [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) - [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) - [高負荷でも安定して動く構成にしたい](/outcomes/improve-performance-scalability/) - [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) - [Kubernetes](/technologies/kubernetes/) ## 同じような課題をお持ちではありませんか？ クラウドインフラやデータ活用について、grasys（グラシス）の専門チームが課題を伺い、最適な進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## その他の事例 業種や支援領域の近い事例から順にご紹介します。 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp) 株式会社バンダイナムコエンターテインメント ### [マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 複数のコンテンツを支える旧マルチテナント環境では、特定タイトルの高負荷がほかのタイトルへ影響する懸念や、コンテンツの増加に伴う運用負荷がありました。 支援 テナントを論理的に分離し、利用頻度の高い機能だけをスケールできる共通システムへ再設計するとともに、構成変更にも迅速に対応できる運用を整備しました。 成果 想定を超えるアクセスにも安定して対応でき、従来構成と比べてコストを約半分に抑えた共通基盤を実現しました。 ![Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/_astro/4b5c3867a35089362b4dcce6dd6ec09a.B1U5UFR2_GtQlI.webp) 株式会社ネイキッド ### [Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 課題 FLOWERS by NAKEDのサイトに従来サーバーの許容量を超えるアクセスが集まる一方、社内だけでクラウド基盤を構築・運用するには人員が不足していました。 支援 Google Cloudへの移行とサーバーのチューニングに加え、アクセス増加時の即応やログを含む保守運用まで継続的に支援しました。 成果 海外アクセスやテレビ放映によるアクセス増加にも対応でき、少人数でのサーバー管理と社内スキルの標準化を進められるようになりました。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) Capy株式会社 ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 業界 IT・デジタルサービス サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloudへの移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 [導入事例一覧を見る](/case-studies/) --- ## Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/case-studies/naked-google-cloud-migration 体験型アート展のウェブサイトを他社クラウドサービスから Google Cloud に移行された株式会社ネイキッド。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、実際のメリットについてご紹介します。 株式会社ネイキッド # Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現 体験型アート展のウェブサイトを他社クラウドサービスから Google Cloud (GCP) に移行された株式会社ネイキッド。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、実際のメリットについてご紹介します。 ![Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/_astro/4b5c3867a35089362b4dcce6dd6ec09a.B1U5UFR2_GtQlI.webp) 公開日 2022年4月4日 更新日 2026年8月8日 著者 株式会社 grasys ## 導入事例の要約 課題 FLOWERS by NAKEDのサイトに従来サーバーの許容量を超えるアクセスが集まる一方、社内だけでクラウド基盤を構築・運用するには人員が不足していました。 支援 Google Cloudへの移行とサーバーのチューニングに加え、アクセス増加時の即応やログを含む保守運用まで継続的に支援しました。 成果 海外アクセスやテレビ放映によるアクセス増加にも対応でき、少人数でのサーバー管理と社内スキルの標準化を進められるようになりました。 ## 事例の概要 ### ■御社の概略を簡単にご説明してください。 「ネイキッドは、映像、プロジェクションマッピング、インスタレーション等、空間やイベントの演出を中心に、企画から制作まで行うクリエイティブカンパニーです。2012年末の東京駅のプロジェクションマッピングを手がけたのをきっかけに、水族館や展望台、商業施設でのイベント演出が増え、長野県の阿智村など、地方の観光スポットや自治体との継続的な取り組みもしています。」 「FLOWERS by NAKEDは、弊社が自主企画した体験型アート展です。今年で日本橋での開催は3度目で通算30万人近く動員しており、弊社が手がけている企画の中でも定番の人気イベントになりつつあります。」 ![FLOWERS by NAKEDの花びらが舞うプロジェクション展示](/_astro/21.Y9h_FKeq_aXzAR.webp) ### ■FLOWERS by NAKEDのウェブサイトを他社クラウドサービスから GCP に移行された理由は？ GCP の移行はコスト面もそうですし、以前使っていた他社サーバーでは耐えきれないぐらいのアクセスがきていたということもありました。私自身、社内のサーバー選定をする立場におり、 Google で充実した機能面や、もう少し色々な調整がきくもので今後やってみたいなと思ったのが GCP に移行した理由です。 ### ■grasys（グラシス） を選定していただいた理由はなんでしょうか？ 当社にサーバをちゃんと構築できるスタッフが少なかったので、サーバを構築できる会社を探していました。 grasys（グラシス） に声をかけたきっかけは前職でお話をしたことがあって。今までの私の経験からゲーム業界で通用するサーバを構築をすることは業界内でも相当なクオリティ、また技術のスペックがないとできないと感じています。grasys（グラシス） はそのような技術や経験があり、かつサーバを全てチューニングした状態で提供してくれて、現状のシステムや全体像も見て適切に調整を行うことができます。そのことは他社にはない強みだと思い、 grasys（グラシス） に選定しました。 ### ■実際に grasys（グラシス） に依頼していただいてメリットはありましたか？ もともと日頃のアクセス数であれば問題ないレベルでしたが、担当者が一人で対応している部分や基礎がまだできていない部分もあるので、何でもすぐに答えてくれる方が常駐のようにいてくれることは、非常にありがたいとすぐに思いました。 当社では海外アクセスやテレビ放映の効果によるアクセスの増加がありました。大きな会社であれば多くのメンバーがいて対応もできるとは思いますが…現状それは難しいので、依頼してすぐに対応ができたのは本当によかったです。また、 grasys（グラシス） の対応やどこまでログをとるかという保守に関しては担当者の勉強にもなりました。 ![花々の映像に囲まれて演奏するFLOWERS by NAKEDのバイオリニスト](/_astro/22.-QscJ6hY_Yt8zG.webp) それに少人数でサーバを管理するという視点で社内スキルの標準化にもかなり力を入れられているので、何かあればパッとみんなが同時に調べて様々な検証を複数人で一気にやっててくれるのも、ありがたさをすごく感じています。 ![植物を思わせる大型造形と照明によるFLOWERS by NAKEDの展示](/_astro/23.CApKqsQ-_Z24etK6.webp) ### ■今後 GCP の導入を検討している方に grasys（グラシス） や GCP をおすすめするならどのようにお伝えいただけますか？ まず、GCPはコスト面が絶対に安くなるので、まずはそこを伝えたいです。GCP は Google のアカウントで管理できるので、誰が触ったかなどを把握でき、管理がすごく楽です。しかし開発などの技術を、ある程度知っている人にはおすすめしやすいのですが、あまり知識がない人からすると少し難しいかもという部分はあります。ただ grasys（グラシス） はその都度、説明や対応をしてくれるので紹介しやすいなと思う部分はありますね。 また「全てをお任せ」もできるので、もし知識がなかったり、社内にエンジニアがいなくても GCP を有効に利用することができると思います。 ### ■今後、よりご満足いただくために grasys（グラシス） に望むもの、ご要望を教えてください。 満足しています。今後も技術的な部分で取り組みを続けたいと思っています。普通に人を採用することを考えたら、コストも安い。全体的にみて安いと実感しています。特にこれが欲しい、これ以上のものが欲しいという感じではなく、今取り掛かっている案件を取り急ぎやりたいっていう思いはありますね。 ### プロジェクト情報 #### 業種 ゲーム・エンターテインメント #### 支援領域 クラウド基盤・移行 Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) - [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) - [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) ### 実現したいこと - [既存システムを安全にクラウドへ移したい](/outcomes/migrate-systems-safely/) - [高負荷でも安定して動く構成にしたい](/outcomes/improve-performance-scalability/) - [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) ## 同じような課題をお持ちではありませんか？ クラウドインフラやデータ活用について、grasys（グラシス）の専門チームが課題を伺い、最適な進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## その他の事例 業種や支援領域の近い事例から順にご紹介します。 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp) 株式会社バンダイナムコエンターテインメント ### [マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 複数のコンテンツを支える旧マルチテナント環境では、特定タイトルの高負荷がほかのタイトルへ影響する懸念や、コンテンツの増加に伴う運用負荷がありました。 支援 テナントを論理的に分離し、利用頻度の高い機能だけをスケールできる共通システムへ再設計するとともに、構成変更にも迅速に対応できる運用を整備しました。 成果 想定を超えるアクセスにも安定して対応でき、従来構成と比べてコストを約半分に抑えた共通基盤を実現しました。 ![約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/_astro/S__27115538.BQOqmid6_ENRQb.webp) 株式会社NTTデータユニバーシティ ### [約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) 業界 教育 サービス クラウド基盤・移行 課題 短期間でオンライン研修基盤を立ち上げるため、研修ごとに変動する仮想マシン台数への対応、教材の持ち出し防止、運用部門が扱いやすいUIが求められていました。 支援 Azure上に仮想マシンのテンプレートと、作成・起動・停止・削除を管理するアプリケーションを構築し、ライセンス確認やアクセス制御も含めて支援しました。 成果 開発着手から約2カ月で運用を開始でき、必要な台数の仮想マシンを柔軟に払い出しながら教材を保護できる研修環境が整いました。 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 株式会社インティメート・マージャー ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 業界 広告・マーケティング サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 [導入事例一覧を見る](/case-studies/) --- ## 約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/case-studies/ntt-data-university-azure-platform 教育・研修プログラムのオンライン提供基盤を Azure で構築した株式会社NTTデータユニバーシティ。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、開発プロセスについてご紹介します。 株式会社NTTデータユニバーシティ # 約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築 教育・研修プログラムのオンライン提供基盤を Azure で構築した株式会社NTTデータユニバーシティ。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、開発プロセスについてご紹介します。 ![約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/_astro/S__27115538.BQOqmid6_ENRQb.webp) 公開日 2022年6月6日 更新日 2026年8月8日 著者 株式会社 grasys ## 導入事例の要約 課題 短期間でオンライン研修基盤を立ち上げるため、研修ごとに変動する仮想マシン台数への対応、教材の持ち出し防止、運用部門が扱いやすいUIが求められていました。 支援 Azure上に仮想マシンのテンプレートと、作成・起動・停止・削除を管理するアプリケーションを構築し、ライセンス確認やアクセス制御も含めて支援しました。 成果 開発着手から約2カ月で運用を開始でき、必要な台数の仮想マシンを柔軟に払い出しながら教材を保護できる研修環境が整いました。 ## 事例の概要 ### ■まず、御社の事業概要を教えてください。 猪狩氏（以下、猪狩）：NTTデータユニバーシティはNTTデータの研修全般を所管する人材開発部を前身に2001年に設立した会社で、NTTデータ、グループ会社への研修は勿論のこと、各業界のお客様に向けての研修やセミナー、人材育成プログラムのコンサルティングなどを提供しています。 IT系のプログラムばかりではなく、企業経営に欠かせないモチベーションやロジカルシンキングなどビジネスに求められるスキルのプログラムも提供しています。 これまではオフラインでの集合研修を中心に実施していましたが、新型コロナウイルス感染拡大直前の2019年12月ごろにDX関連の研修を企画したことをきっかけに、DXの研修なのにオフラインでわざわざお越しいただくのも趣旨と合わないということで今回のオンライン化に踏み切りました。 ### ■grasys（グラシス） にインフラ構築を依頼した経緯は？ 猪狩：grasys（グラシス） さんにお願いした理由は大きく二つあります。まず、 AWS ・ Azure ・ Google Cloud (GCP) の3大クラウドの取り扱いがあり、各々のメリット・デメリットを比較しながら、今回のシステムに最適なクラウドを一緒に検討していただける会社であったということが一つ目の理由です。もう一つの理由は、タイトなスケジュールでも開発可能と言ってくださったことです。 2020年1月末に問い合わせて、2月初旬に初回打ち合わせをし、そこからフィジビリティー調査や社内検討を経て、5〜６月で要件定義や契約に向けての打ち合わせを行い、実際に開発に着手したのは7月でしたが、システムの運用は9月に開始しています。 ### ■今回 Azure を選定した理由は？ 山田：元々の選定理由としてファイルの同期を取りやすいという利点もありましたが、受講者が利用する仮想マシンが Windows10 とのご指定だったので、ライセンス使用許諾の関係から唯一 Windows10 を使える Azure を選定しました。 猪狩：弊社の社員が使っているパソコンも基本的に Windows なので、クラウド環境も同じ Microsoft のサービスで相性が良かったというのもあります。いつもの操作感でできるという点で運用の負荷低減も考えて選定をしました。 ![NTTデータユニバーシティとgrasysの担当者によるインタビュー](/_astro/S__27115541-1024x682.CiEWZpfX_1rEn3.webp) ### ■苦労したことや工夫したポイントは？ 山田：研修内容の持ち出しができないようにするセキュリティを一番重要なポイントとして捉えていました。 細野氏（以下、細野）：セキュリティ要件は、弊社からもお伝えしていましたが、クラウド独自の仕組みに起因するセキュリティ対策は grasys（グラシス） さんからアドバイスをいただけて、とても助けになりました。 山田：あとは受講者に提供する仮想マシンの数が研修実施のギリギリまでわからないので、そこをアプリケーション側でどうするかは重要なポイントでした。 戸祭：研修ごとの仮想マシンの台数をアプリケーションですべて管理できるよう工夫しました。 例えば受講者が10名、講師が1名いたとすると、全部で11台の仮想マシンを建てなければいけません。1個1個順番に建てていては運用負荷が高いため、11台の仮想マシンを作るテンプレートに落とし込んで、そのテンプレートをもとにプログラム側で仮想マシンを作れるようにしました。 アプリケーション側に入力フォームがあって、そこで講師と受講者の人数や、仮想マシンの作成・起動・停止・削除のスケジュールを設定することができます。 細野：テンプレートを作る基盤を固めていただいたのと、弊社でカスタマイズしやすいようにしてくださったのはすごく助かりました。 戸祭：研修ごとに個別に仮想マシンを用意しなければならない場合、仮想マシンの元となるマスタ部分を毎回作成して、それを適用する仮想マシンを受講者と講師の方の人数分用意しなければいけません。 そこでベースとなるイメージをアプリケーションに登録することにより再利用できるようにしました。なるべく Azure を直接触らずにアプリケーションで管理できるように設計しています。 山田：また、 Microsoft のライセンス体系が非常に複雑で、サービスを社内と社外の方に提供する場合でライセンス費用が変わってきたり、 Azure 上にあるものかどうかでもまた費用が変わってきたり、同じ Windows のライセンスでも色々あって、そこも工夫が必要な部分でした。 猪狩：この件に関しては、二つの方向から進めました。 grasys（グラシス） さん側からは Azure の技術サポートに問い合わせていただいて、弊社側は弊社のライセンスを販売するパートナー会社に問い合わせました。両者を突き合わせてどのような形式でライセンスを購入するのが最適か決定していきました。 ![Azureのライセンスとシステム構成について説明する担当者](/_astro/S__27115540-1024x684.DzwbH_Gp_Zre7oQ.webp) ### ■今回開発したシステムに求めたスペックは？ 猪狩：先ほどのアプリケーション側のテンプレートはとても重要な点です。弊社はNTTデータグループなどのIT企業のみならず、様々な業種の会社様に研修を提供しているので、研修の数が多く、必要なパソコンの種類も研修によって違います。この研修だったらこのパソコンを使います、といった紐付けや、講師や受講者の人数に合せて必要な台数払い出すことができないといけないので、そこが仕様として大きなポイントだったと思います。 セキュリティ及び著作権上の問題の観点では、研修教材のローカルへのコピー&ペースト防止などをご相談しました。弊社がご提供している研修には、貴重なノウハウや内部情報が含まれることもあり、電子ファイルとして自由に複製・拡散されてしまわないように制限する必要があります。そのため、クラウド研修環境でのみ閲覧できる機能を実現いただけたことは、オンラインでの研修提供において大変助かりました。 また、運用チームの利用しやすさも考えました。 Azure の知識がないと操作できないとなると、運用部門がその環境自体使えないということになってしまいますので、見たときに簡単に説明すれば操作できるようなUIにするためにすり合わせながら進めていきました。 ![NTTデータユニバーシティの担当者2名によるインタビュー](/_astro/33.BNv9rCOH_7NIh4.webp) ### ■セキュリティの観点では実際にどのような機能を実装されましたか？ 山田：クラウド上の教材が外部に流出しないよう、コピペやファイル転送を防ぐ機能を使用しました。 猪狩：お客様によっては研修期間中に外部のネットワークにアクセスさせないで欲しいという要件もありますので、インターネットへのアクセス可否を設定で変更できるようにもしていただいています。 細野：一方で外部の資材をダウンロードすることが前提の研修もありますので、そこが柔軟に対応いただけているかなと思います。 山田：メインサーバへのアクセスも、 Azure の機能を活用して直接入れないように制御しています。 戸祭：アプリケーションに接続する前にも、 Azure Application Gateway を配置してアタックに備えています。 猪狩：アプリケーションでもユーザー登録をしてアクセス制御していますね。 山田：そもそもNTTデータユニバーシティ様以外から管理アプリにアクセスできないようにIP制御するなど、考えるところはたくさんありました。 ### ■運用チームが利用しやすいUIにするためにどのように工夫しましたか？ 戸祭：我々として心がけたのは、管理画面をなるべく早く見せられる状態にして、「こういう画面作りましたがイメージに合ってますか？」と会議などで認識を合わせるようにした点です。 また、実装した機能について都度スライドを作成し、 どのような機能を実装したかをわかりやすい形でお伝えするように意識していました。 ### ■今後の展望は？ 猪狩：今回は grasys（グラシス） さんと Azure 環境で実装しましたが、別チームでは AWS 環境も並行で進めています。 Google Cloud (GCP) も含めて各クラウド業者の良さがあると思うので、展望としては、マルチクラウドの研修環境が整備できたらなと考えています。今後はどうやって各クラウドを統合していくかが、また、各クラウド環境のメリット・デメリットを踏まえて最適な環境を提供することが新たな課題になっていくかと思います。 ![今後の研修環境について話すNTTデータユニバーシティの担当者2名](/_astro/34.CxwPI_EA_25kWJp.webp) ### ■最後に、grasys（グラシス）に今後期待することは？ 猪狩：現状は運用の初期段階ですが、今後も継続して使い勝手の良いものを作っていければと思います。あとは Google Cloud (GCP) での構築についてもご相談させていただきたいと思います。 細野：弊社としても、クラウドの知識をさらに身に付け、 grasys（グラシス） さんとより優れたサービスについて議論していけるようにしたいと思います。 ### プロジェクト情報 #### 業種 教育 #### 支援領域 クラウド基盤・移行 Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) - [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) - [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) ### 実現したいこと - [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) - [セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい](/outcomes/standardize-security-governance/) ### 技術 - [Microsoft Azure](/technologies/microsoft-azure/) ## 同じような課題をお持ちではありませんか？ クラウドインフラやデータ活用について、grasys（グラシス）の専門チームが課題を伺い、最適な進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## その他の事例 業種や支援領域の近い事例から順にご紹介します。 ![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp) 八千代エンジニヤリング ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 業界 建設・社会インフラ サービス データ分析・AI 課題 4カ所で週2回採取する限られた下水データから感染症を予測し、形式の異なるPCR検査データも現地運用に合わせて扱う必要がありました。 支援 アイデア段階から必要なデータを整理し、予測モデルの種類・設定・対象期間を最適化したうえで、CSV形式の差異を吸収するシステムと調整用UIを構築しました。 成果 限られたデータでも地域ごとの感染拡大パターンを捉え、誤差を許容範囲に収めた予測によって、行政の事前準備を支援できる基盤が整いました。 ![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp) 株式会社SVI研究所 ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。 支援 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。 成果 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。 ![Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/_astro/4b5c3867a35089362b4dcce6dd6ec09a.B1U5UFR2_GtQlI.webp) 株式会社ネイキッド ### [Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 課題 FLOWERS by NAKEDのサイトに従来サーバーの許容量を超えるアクセスが集まる一方、社内だけでクラウド基盤を構築・運用するには人員が不足していました。 支援 Google Cloudへの移行とサーバーのチューニングに加え、アクセス増加時の即応やログを含む保守運用まで継続的に支援しました。 成果 海外アクセスやテレビ放映によるアクセス増加にも対応でき、少人数でのサーバー管理と社内スキルの標準化を進められるようになりました。 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 株式会社インティメート・マージャー ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 業界 広告・マーケティング サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 [導入事例一覧を見る](/case-studies/) --- ## 生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/case-studies/shimadzu-generative-ai-search 膨大な資料検索にかかっていた時間を大幅に削減。生成AIによる社内検索システムで、必要な情報にすぐアクセスできる環境を実現しました。 株式会社島津製作所 # 生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮 膨大な資料検索にかかっていた時間を大幅に削減。生成AIによる社内検索システムで、必要な情報にすぐアクセスできる環境を実現しました。 ![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp) 公開日 2025年4月25日 更新日 2026年8月8日 著者 株式会社 grasys ## 導入事例の要約 課題 350種類以上の社内資料を中身まで検索できず、必要な資料を探す作業が事業部全体で月100時間を超えていました。 支援 Agent Search(旧Vertex AI Search)を活用し、社内固有の略語・用語や回答言語を調整するとともに、閉域網とSSO認証を備えた検索システムを構築しました。 成果 1回約70秒かかっていた検索時間が半分以下になり、利用者満足度の平均も導入前の42.5から導入後は75.2まで向上しました。 ## 事例の概要 ## 生成AIで社内資料検索、欲しい情報をすぐに入手できるシステムを構築 企業が保有する大量の資料は、使わなければ価値を生み出せない。島津製作所はかつて、350種類以上ある資料の中から目的の情報を取得する際に、タイトルから内容を推測して探していた。同社は生成AIによる検索システムを導入してこの課題を解決した。 　多くの企業は大量の資料を保有しており、その目的は法的に保管が求められるもの、日常的に参照するものなどさまざまだ。中身は業務工程の指示や製品仕様書、設計書、契約書、取引先情報など多岐にわたる。作業マニュアルや過去のトラブル事例集、法的な規定文書などは、都度確認することでミスの防止につながるだろう。 　しかし資料を適切に引き出せるように保管していなければ価値のある情報も資料の海に沈んでしまい、今まさに求めているものを見つけ出すのは難しくなってしまう。探すのに時間がかかるだけならまだしも、検索が面倒だからと資料を目にする機会が減ってしまえば情報の確認や共有不足によるトラブルになりかねない。 　こうした課題に直面する企業にとって参考になりそうなケースが、生成AIによる検索システムを活用する島津製作所の事例だ。検索システムの導入後に従業員の満足度を調査したところ、「従来は0点だったが今回は80点」という声もあったという。どのような背景から検索システムの導入に至り、成果を得ているのだろうか。 ## 350種の資料を”経験”と”感覚”で探索 業務効率を低下させていた検索問題 　島津製作所は1875年に京都府で創業して、教育用理化学器械の製造をスタート。2年後には有人軽気球の飛揚に成功し、以降は蓄電池の生産や医療用エックス線装置、ガスクロマトグラフの開発など日本の科学立国としての礎に長年にわたり貢献してきた。現在は計測機器、医用機器、産業機器、航空機器の事業領域でさまざまな製品やサービスを展開する。 　同社で航空機の空調システムやコックピットのディスプレイシステム、フライトコントロールシステムといった航空機搭載機器の製造開発を担うのが航空機器事業部だ。同社のモノづくりの特徴である「多品種少量生産」を推進しながら航空業界特有の厳しい規制や規定への対応が求められる同部署は、業務遂行に当たって幾つかの課題に直面していた。 　その一つが膨大な社内資料の検索だ。同社の古賀貴三氏（航空機器事業部　品質保証部　品質管理グループ　グループ長）は次のように振り返る。 　「航空機器事業部の社内規定だけで350種類の資料を保有しています。当時ファイルストレージに保管していた資料から必要な情報を得るためには、中身を一つ一つ確認する必要がありました。バルブの保管期限が3年なのか1年なのかを確認するために複数の資料を検索して、フォルダやファイルを開いて該当する情報を確認するといった具合です。こうした作業は事業部全体で月に5500回ほど発生し、必要な資料を見つけるだけでも1カ月当たり全体で100時間を超えていました」 ![島津製作所の古賀貴三氏](/_astro/og_4306_grasys_001.DEsm3gCy_kSTXu.webp) 島津製作所の古賀貴三氏 　資料の多くはPDFだったが、旧検索システムでは資料のタイトルを検索できたがその中身までは検索できず、あいまい検索もできなかったため、使い勝手や運用管理、独自の業界用語への対応などが難しく感じていたという。 ## 業界や自社特有の略語、用語にどう対応するか 　そうした状況で救いの手となったのが、GoogleのAI検索システム「Vertex AI Search」だ。キーワードや文章を入力すると生成AIが資料を検索して回答を出力するもので、LLM（大規模言語モデル）の自然言語処理技術によってユーザーの意図をくみ取って関連性の高い検索結果を表示する。 　プロジェクトをリードした小林文成氏（品質保証部　試験検査グループ　係長）は「GoogleのイベントでVertex AI Searchのデモを見て『これは使える』と直感し、独自の検索システムを作れないか検討を始めました」と振り返る。 　Vertex AI Searchを採用する決め手になったポイントは「検索結果に対する根拠となる資料とその該当ページまで同時に示してくれること」「検索対象範囲を簡単に切り替えられるため、特定の対象に絞って検索できること」「企業独自のカスタマイズを柔軟に実施できること」だった。 　検索システムの開発は、「Google Cloud」をはじめとするクラウドサービスを活用したシステム設計、開発、運用を手掛けるgrasys（グラシス）に依頼した。 　「grasys（グラシス）の営業担当者が技術に詳しく、親身に相談に乗ってくれたことが印象的でした。検討段階でも、Vertex AI Searchでできること、できないことをはっきり伝えてくれました。エンジニアの方も、Vertex AI Searchでの対応が難しい場合はどのような技術を組み合わせればよいかを丁寧に説明してくれました」（小林氏） ![島津製作所の小林文成氏](/_astro/og_4306_grasys_002.CXI4y-kt_ZKUbP9.webp) 島津製作所の小林文成氏 　プロジェクトの初期から両社で議論を重ね、意図に沿った検索結果が出るように調整を繰り返した。島津製作所の新保直也氏（品質保証部　試験検査グループ　グループ長）は次のように語る。 　「検索にかかる時間と手間を削減することが最初の目標でした。AIを適切にチューニングできていないと、社内規定や規約に含まれる業界特有の用語や略語を認識できず、「産廃」（産業廃棄物）や「QMS」（クオリティーマネジメントシステム）、「MIO」（作業手順書）などについて検索しても目的の資料が見つからなかったり、不要な資料がヒットしてしまったりして業務効率がかえって悪くなってしまいます」 　生成される回答の言語も課題になった。検索の際に「QMS」や「産廃　種類」のように英語や漢字の羅列だけで入力すると、AIが英語や中国語で検索されたと誤認するためか、回答をその言語で生成してしまう問題があった。 　そこでgrasys（グラシス）は、略語や用語とともに正式な単語や意味を生成AIに学習させて検索精度を高めた。専門用語を含む質問文をまとめたファイルと、その回答をまとめたファイルを用意してチューニングすることで、略語や用語で検索しても目的に合致した情報を探し出せるようにした。出力文の言語はユーザーが明示的に指定できるようにした。 　grasys（グラシス）のセキュリティ対策への信頼も厚い。島津製作所には厳しいセキュリティ規定があり、検索システムにも閉域網への利用とSSO認証を実装した。ログインプロセスをSAMLで実装するなど、島津製作所の立場に寄り添ったgrasys（グラシス）の柔軟な対応を高く評価しているという。 　開発は2カ月ほどで済み、2024年10月から独自の検索システム「航辞援」（こうじえん）の稼働が始まった。 ## 従業員満足度は「0点から80点」に向上　機能拡充も視野に 　航辞援は検索語句を入力すると、資料を基に回答を生成するとともに、根拠となる資料と該当のページを表示する。関連性や類似性の高い資料を含めて見つけやすくなり、業界や島津製作所特有の略語や用語も反映されている。回答を生成するために参照した資料を閲覧したりPDF内の画像に含まれるテキストなどを検索したりもできる。 ![航辞援](/_astro/og_4306_grasys_003.DYhEDcIA_P1DOV.webp) 航辞援で検索語句を入力すると、対象の資料や回答を要約した結果が出力される 　「半年ほど利用して、従業員の満足度は非常に高くなっています。1回当たり約70秒かかっていた検索時間が半分以下になりました。以前は思い通りの結果を得るまでさまざまな操作が必要でしたが、今はプロンプトに入力して結果の出力を待つだけで済み、その間に別の作業をする余裕もあります。満足度調査を行ったところ、平均で導入前のスコアは42.5だったのが導入後は75.2にアップしました。中には『改善前は0点で改善後は80点』というコメントもあったほどです」（小林氏） 　航辞援は社内規定や航空業界で対応が必要な規約の検索から始め、今後は従業員の要望を聞きながら検索対象の資料を広げる。製造現場で使われる、スキャンしてPDF化した報告書にも対応する。 　「Vertex AI Searchで利用できるAI OCRは精度が非常に高いものです。組み立てや加工の現場では担当者がトラブルの報告書などを手書きで記録するケースが多いのですが、メモ書きの文字も高い精度で読み取ってくれます」（新保氏） ![島津製作所の新保直也氏](/_astro/og_4306_grasys_004.B0EF7JU5_1fTdck.webp) 島津製作所の新保直也氏 　「検索システムが稼働してからもgrasys（グラシス）さんには継続的にサポートをしていただいています。今後は冶工具や計測器の利用状況の可視化や外観検査の自動化などを進める計画です」（古賀氏） 　grasys（グラシス）のサポートとともに、生成AIを活用した島津製作所の取り組みはさらに加速しそうだ。 転載元：[ITMedia エンタープライズ：「生成AIで社内資料検索、欲しい情報をすぐに入手できるシステム　島津製作所の事例から学ぶ」](https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2504/22/news002.html "ITMedia エンタープライズ：「見つからない情報は“ない”も同然 生成AIで社内資料検索、欲しい情報をすぐに入手できるシステム　島津製作所の事例から学ぶ」") [問い合わせをする](/contact/) [サービスページを見る](/services/enterprise-knowledge/) ### プロジェクト情報 #### 業種 製造 #### 支援領域 データ分析・AI Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) - [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) ### 実現したいこと - [社内文書を権限を守って検索・活用したい](/outcomes/enable-secure-knowledge-search/) - [セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい](/outcomes/standardize-security-governance/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [Gemini Enterprise Agent Platform](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/) ## 同じような課題をお持ちではありませんか？ クラウドインフラやデータ活用について、grasys（グラシス）の専門チームが課題を伺い、最適な進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## その他の事例 業種や支援領域の近い事例から順にご紹介します。 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp) 八千代エンジニヤリング ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 業界 建設・社会インフラ サービス データ分析・AI 課題 4カ所で週2回採取する限られた下水データから感染症を予測し、形式の異なるPCR検査データも現地運用に合わせて扱う必要がありました。 支援 アイデア段階から必要なデータを整理し、予測モデルの種類・設定・対象期間を最適化したうえで、CSV形式の差異を吸収するシステムと調整用UIを構築しました。 成果 限られたデータでも地域ごとの感染拡大パターンを捉え、誤差を許容範囲に収めた予測によって、行政の事前準備を支援できる基盤が整いました。 ![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp) 株式会社SVI研究所 ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。 支援 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。 成果 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。 [導入事例一覧を見る](/case-studies/) --- ## Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/case-studies/shimadzu-google-cloud-security Google Cloudを活用した基盤刷新により、セキュリティ強化とシステム統合を両立。安全で使いやすい環境へと進化しました。 株式会社島津製作所 # Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立 Google Cloudを活用した基盤刷新により、セキュリティ強化とシステム統合を両立。安全で使いやすい環境へと進化しました。 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 公開日 2024年11月12日 更新日 2026年8月8日 著者 株式会社 grasys ## 導入事例の要約 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ## 事例の概要 ### ■島津製作所 分析計測事業部様の事業概要を教えてください。 田口氏（以下、田口）：島津製作所はグループ連結で約 5,100 億円の売上高がありますが、その 3 分の 2 を占めるのが分析計測事業部となります。分析計測機器というとなかなか馴染みがないと思いますが、医薬品・食品・鉄鋼・化学など様々な分野で研究開発、品質管理にご利用いただいています。例えば、農作物の残留農薬の分析、鉄鋼材料の強度評価、工場排水の監視など幅広い場面で弊社の製品をご利用いただいています。 ### ■自働化システム課 製造ソリューショングループとはどういったことをされている部署になりますか。 田口：私たち製造ソリューショングループは、AI や機械学習といった最新の IT 技術を活用しつつ、製造部門で利用される業務アプリケーションを提供することで、製造部門の業務を効率化させることをミッションとしています。様々な業務を「人」が柔軟に迅速に判断・調整することを支援しています。 せん、早瀬が開発してきた業務システムは社内でも高く評価され、今では分析計測事業部だけでなく、他の事業部でも利用されるようになっています。 ### ■今回のプロジェクトの背景や当時抱えていた課題を教えてください。 せん氏（以下、せん）：私たちは、サプライチェーンマネジメントや生産系など、広い範囲のシステムを扱っています。また、私たちの工場は歴史が古く、30 年以上にわたって COBOL や VB など多様なシステムが作られてきました。そのため、全体像を把握するのが難しくなっています。このような多くのシステムを抱えながら、私と早瀬の 2 名で 200 人弱の部門全体に業務改善を提供していくことに限界を感じていました。IT 技術も日々進化しているため、システムを刷新することで、より攻めの IT 戦略を立てられると考え、システム再構築のプロジェクトを立ち上げました。 新しいことをやりたいという声も多いのですが、古い仕組みを触るとなると、不具合の影響でユーザーに迷惑をかけてしまうリスクもあります。それを防ぐために慎重に慎重に対応すれば、少しの改修でかなりの時間がかかってしまいます。今回目指していたのは、効率よく価値を提供することと、AI などの新しい技術を、心理的なハードルなく自由に活用してもらえるようにすることです。 ![島津製作所のせん氏](/_astro/DSF5153-1024x576.CAu9eciA_Z2ih1x3.webp) 島津製作所のせん氏 ### ■攻めの IT 戦略を目指す中で Google Cloud を選定した理由を教えてください。 せん：元々 Google Cloud は結構色んなことを提供してくれているというイメージは持っていたのですが、社内では AWS をまず使ってみましょうという方針でした。僕としてはカタログスペック的には AWS も Google Cloud も同じなのかなと感じてはいました。ただ、実際に AWS と Google Cloud を使ってみて評価した過程で、AI や機械学習、セキュリティ面で Google Cloud に凄く魅力を感じました。例えば、セキュリティでこういうことをやりたいといった時に、今動いているシステムや設計思想に影響を与えずに、見えないところでシームレスに実現できることを肌感覚として感じて、すごく価値があったかなと思っています。特に、Security Command Center が凄い評価できると思いました。IT の知識が薄かったりすると、設定していくうちに気づかずに外部からアクセスできる穴を開けてしまうなどのリスクがあるのですが、Security Command Center を活用すれば自分が間違った設定をしてもそれを教えてくれたり、もっと良い設定がありますよと提案をしてくれます。言ってしまえばセキュリティアドバイザーが安いコストでついてきているような感覚で、色々できることは心強かったです。 AI の部分でいくと、機械学習は最初は手探りでやらないといけないとか、画像認識をやってその結果を出すという複雑なプロセスも多いのかなと思っていたのですが、Vertex AI であれば画面で操作するだけでできてしまって、しかも、実際に生産現場で評価したときにいい結果が得られました。操作性の部分と AI エンジンの能力の高さがすごい魅力に感じたので、できれば Google Cloud でシステム構築をやっていきたいなと思いました。 grasys（グラシス）：私としては Vertex AI とか、他のサービスが近くにある、使いやすい、繋げやすいというところが Google Cloud の強みかなと思います。あとは、Google Cloud は自前のネットワーク線を海底ケーブルで繋げているので、グローバルでサービス展開する上でネットワークが強いです。そこに付随して BigQuery のような低いコストで使える画期的な製品が出てきたり、Vertex AI などストレージを使う系のものは基本的にコストがかなり低いです。そのため、計算など GPU やストレージを使うところの優位性は他のクラウドよりあるかなと考えています。 ### ■どんなところを期待して grasys（グラシス） にお声がけいただけたのでしょうか。 せん：grasys（グラシス） さんは僕たちの思いや方向性に近いなと感じたことと、凄く柔軟性をもって対応してくれそうだなと感じられたのでお願いすることにしました。 インフラのソースコードを書いて業務を効率化するなど、技術の追求に対して凄く攻めている部分があるなと思い、僕たちが目指そうとしている方向性と近いなと感じました。また、開発者が担う領域まで一歩踏み込んで能動的な提案をしてくれていると感じたのが大きかったです。 grasys（グラシス）：ありがとうございます。弊社の長谷川と中島は元々同じソーシャルゲームの会社にいたのですが、その時のインフラは開発から仕事を奪い取ることがモットーでした。開発は開発することだけに注力してもらって、デプロイの仕組みを作るなど細かい設定は全部インフラで巻き取るという思いのもとやっていました。この会社を創業した時も、まさに開発から仕事を奪い取ってこっちでやりますよという思いがありました。 せん：それで言うと、これまで僕たちはシステムの部分だけを見ていればよかったのですが、今では業務全体の提案まで含めて広く対応する必要があります。そのため、限られたリソースを機能の改善や開発に集中させて、効率的にユーザーに付加価値を提供していきたいと考えています。 ただし、少しでもインフラの注意を怠ると、アプリケーションの安定稼働に支障をきたす可能性があります。さらに、情報漏洩などのリスクを考えると、インフラがトラブルを起こしたときの影響は非常に大きいです。だからこそ、インフラは専門の人たちに任せて、僕たちは機能開発に専念するという役割分担を目指したかった思いがあります。 ### ■Google Cloud に移行する時はどのあたりを重視されましたか。 せん：セキュリティはかなり重視しました。今後、いざ厳しい要件に応えないといけなくなった時に対応するよりも、先手先手で対応したい思いがありました。システムを入れた後に厳しくするのはすごい大変ですが、最初から厳しくしてから新しいシステムを入れていくことは割とハードルが低いと考えていたので、今回この再構築というタイミングで、できるだけのことはやっておきたいと思っていました。 grasys（グラシス）：最近サイバー攻撃だったり、ウイルス系の話が凄く多い中で、極限までやることは正解だと思います。今回、島津様とお仕事をした中で、弊社にもチャレンジの面がありました。というのは、ここまでしっかり Security Command Center を活用してセキュリティを強固にしている会社さんが少ないんですね。今回ご一緒させていただいた中で、弊社にもノウハウがたまりましたし、凄く良いチャレンジだったと感じています。 せん：セキュリティを厳しくしていく中で制限がかかって、結果的に何もできないという結果につながると本末転倒なので、セキュリティレベルを考えていく時には使う側の不便をできるだけ抑えながら、より高いレベルを目指すのが一番理想なのかなと思っています。そういった中で Google Cloud の考え方である最小権限の原則や、それに沿ったソリューション、設定などを活用することで、使う側に極力意識させずにひと手間を加えるぐらいの負担で、セキュリティ上の大きなメリットを得られるのかなと思っています。 今後の機能として僕が一番期待していることは、この間 Google Cloud から発表された PAM（Privileged Access Manager）の機能です。最小権限というのを追求すればするほどすごい不便になると感じていたのですが、追加の権限を一時的に付与する、しかもそれが承認というプロセスの中に組み込まれているというのは、本来必要なプロセスの中で自動的にセキュリティが担保されていくことになるので、凄い強みだと思います。日々のオペレーションで負担を減らしながら運用できる未来が見えてきているのかなと感じました。 セキュリティを厳しくすることには心苦しさもありますが、気にせずにやるのは楽だし、徐々にルーズになってしまうと考えています。その結果、問題に対して誰も意識を向けなくなってしまいます。だからこそ、理解してくれる人は少ないかもしれませんが、普段からセキュリティを意識することで、負担ではなく日々の業務の一環として捉えてもらえるよう、優先的に取り組みたいと思いました。 ![写真左から島津製作所のせん氏、早瀬氏、田口氏](/_astro/a0029b511c2c4c0d4976c3fab0ad8c0d-1-1024x576.CTCq9QeM_1YS6fp.webp) 写真左から、島津製作所のせん氏、早瀬氏、田口氏 ### ■その他にプロジェクト中に直面した課題はありますか。 grasys（グラシス）：弊社としてはコストの最適化かなと思います。コストがかさんでいたので、ログをどこに保存するとコストカットできるのかなどを検討しました。デフォルトでは Cloud Logging に出力されますが、普段見ないログは BigQuery や Cloud Storage などコストが低いところに保存することでコストカットができたと思います。 せん：先ほどセキュリティの話をしましたが、やりすぎてコストをかけてしまうと本来の付加価値の部分にコストをかけられなくなってしまい本末転倒なので、そこが凄くジレンマでした。セキュリティ対策をやればやるほど、どんどん費用が跳ね上がってしまったのですが、コストを抑える代替案を grasys（グラシス） さんから提案いただいたことで、コストを抑えることができました。 ### ■今回のプロジェクトでどのような成果を得られましたか。 せん：クラウド化することで、システムの安定性が格段に向上したと思います。今までオンプレで動かしていた時は常に見ておかないと不安で時間的にも労力がかかりましたが、クラウド化することでそれが解消されました。また、 Kubernetes を使ってオートスケーリングを活用しながら、コスト感も柔軟性のある形で対応できたというところが今回凄く大きなメリットとして得られたと思います。 早瀬氏：今やっているウェブアプリの方は全部クラウドに移行したのですが、まだオンプレサーバーで動いているシステムもたくさんあります。そちらは先日停電があった時に、停電明けに早く会社へ行ってサーバーを全て立ち上げてちゃんと自分で動かすところをやらないといけませんでした。一方で、クラウド化したシステムはそういうことは全く考えずにちゃんと動いているなと、心配もせずに過ごせていたので凄く助かるなと思っています。今オンプレで動いているシステムも再構築を進めていて、少しずつクラウドの方にアプリを作るところからやっています。 ![島津製作所の早瀬氏](/_astro/DSF5204-1024x576.CxIbRhoU_ZD0rRo.webp) 島津製作所の早瀬氏 ### ■最後に、今後の展望を教えてください。また、それを実現するためにどのようなことを grasys（グラシス） に期待していますか。 せん：私たちのプロジェクトの大きな目標は「自律と協調」です。これを実現するために、まずは業務を標準化し、次にAPI化、最後にAPIを使って業務を自律化するステップで取り組んでいます。 「自律化」とは、「自動化」することに加えて、「データに基づいて考える」ことが重要です。そこで、Google Cloud の BigQuery や Vertex AI の API を活用して、私たちのシステムに取り入れたいと考えています。 また、インフラにおいても業務アプリと同様に「自律と協調」を目指しています。Google Cloud のインフラ機能には多くの API が用意されており、トラブルに自動で対応するプログラムを作るための環境が整っていると感じています。 grasys（グラシス） さんと協力しながら、日々の運用で発生するトラブルや定期的なオペレーションの自律化を進めていきたいと考えています。 ### プロジェクト情報 #### 業種 製造 #### 支援領域 クラウド基盤・移行セキュリティ Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) - [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) - [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) - [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) ### 実現したいこと - [既存システムを安全にクラウドへ移したい](/outcomes/migrate-systems-safely/) - [セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい](/outcomes/standardize-security-governance/) - [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [Kubernetes](/technologies/kubernetes/) - [Cloud Logging](/technologies/cloud-logging/) - [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) ## 同じような課題をお持ちではありませんか？ クラウドインフラやデータ活用について、grasys（グラシス）の専門チームが課題を伺い、最適な進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## その他の事例 業種や支援領域の近い事例から順にご紹介します。 ![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp) 株式会社島津製作所 ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 業界 製造 サービス データ分析・AI 課題 350種類以上の社内資料を中身まで検索できず、必要な資料を探す作業が事業部全体で月100時間を超えていました。 支援 Agent Search(旧Vertex AI Search)を活用し、社内固有の略語・用語や回答言語を調整するとともに、閉域網とSSO認証を備えた検索システムを構築しました。 成果 1回約70秒かかっていた検索時間が半分以下になり、利用者満足度の平均も導入前の42.5から導入後は75.2まで向上しました。 ![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) Capy株式会社 ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 業界 IT・デジタルサービス サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloudへの移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 [導入事例一覧を見る](/case-studies/) --- ## 約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/case-studies/svi-lab-people-flow-data 人流データの可視化を通じてデータ駆動型社会の実現に向けた事業を展開する株式会社SVI研究所。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 株式会社SVI研究所 # 約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築 人流データの可視化を通じてデータ駆動型社会の実現に向けた事業を展開する株式会社SVI研究所。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 ![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp) 公開日 2022年6月7日 更新日 2026年8月8日 著者 株式会社 grasys ## 導入事例の要約 課題 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。 支援 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。 成果 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。 ## 事例の概要 ### ■まず、御社の事業概要を教えてください。 船本氏（以下、船本）：株式会社SVI研究所は人流データの解析技術を活かしたサービスを提供しており、スマートシティやMaaSに代表されるデータ駆動型社会の実現に向けた事業を展開しています。様々なデータを可視化し、客観データという強いエビデンスを武器に日々の仕事をよりよい方向に進めるサポートをするツール、[「Fracti」](https://www.fukuyamaconsul.co.jp/img/db/file1_628479992029.pdf)の展開も進めています。 私たちがサービスを提供している領域のひとつに都市交通分野があります。当分野でよく用いるデータ形式のひとつに、A地区からB地区へ何人が移動したかを示すOD表（Origin：出発地 Destination：目的地 の略）という形式があります。人流データを簡単にOD表に変換して可視化することで、データからインサイトを導くスピードを上げるための支援をしています。 また、こうしたデータの扱い方はマーケティング等の他分野にも応用できるので、商業ポテンシャルの計測など人流データから統計的に意味のある情報を抽出することにも取り組んでいます。 人流データを活用したビジネスは以前からありましたが、弊社はデータホルダーではないので、様々なデータホルダーの方々と連携しながら、柔軟にデータを組み合わせて顧客の課題解決を図るアプローチを取っているのが特徴です。 ![行動ビッグデータと保有データを可視化・予測へつなぐデータインテリジェンスツールFracti](/_astro/S__27115560.zccZ1cVv_Z1pB6vF.webp) データ インテリジェンス ツール 「Fracti」 ### ■オンプレミスから Google Cloud (GCP) へ移行した背景は？ 中谷氏（以下、中谷）：今回grasys（グラシス）さんにお願いしたのは、人流ビッグデータを高速に処理するシステムの開発です。これまでは自社のオンプレミス環境でデータを取り扱っていましたが、データの規模が圧倒的に大きくなってきたため、サービス運営が難しくなってきていました。従来のオンプレミス環境では、数百MBもしくは1~2GBほどを読み込んで数時間で処理していましたが、現在一番多く使用しているスマートフォンのGPSデータだと東京都のみで1ヶ月で1TBほどの量になり、単純に計算すると数台のPCで同時に計算しても1ヶ月以上かかってしまいます。扱うデータが今までの1,000倍ほどになったことが、クラウド環境が必要となった大きな理由です。 ![ノートパソコンを前に話すSVI研究所の担当者](/_astro/S__27115559.D-jwy8T__1d7Lp6.webp) 船本：もうひとつの理由が、独自の解析手法の実装です。SVI研究所は建設系のコンサルティング会社からスピンアウトした会社なので、Excel文化が強く、ExcelやVBA（Visual Basic for Applications）でデータ処理することが主流でした。それらで扱えるボリュームのデータが多かったという背景もあります。 そこで独自の解析ロジックを築いてきましたが、それらはビッグデータ処理に合わせて設計されたものではありません。ビッグデータ処理に適用させる場合はロジックを簡素化して対応することが多いと思います。しかし、弊社にとってはサービス上このロジックが欠かせず、なんとか大量のデータにもそのまま適用させたいと思い、それを実現するためにはクラウド環境が必要だという結論に至りました。 ### ■システムに求めたスペックや grasys（グラシス） を選択した背景は？ 中谷：私たちの実現したい解析が1日以内に処理が終わるという処理速度と、開発と運用の両面でリーズナブルなコストに抑えるという条件がありました。5社ほどにお話を伺いましたが、grasys（グラシス）さんは特に丁寧に状況をヒアリングしてくださりました。はじめはどのクラウドが最適かわからなかったので、そこも含めての相談でしたが、grasys（グラシス）さんは私たちがやりたいことをよく理解していただいたうえで提案してくださりました。 ![インタビューで説明するプロジェクト担当者](/_astro/S__27115558.BhvUdCB7_O7Scu.webp) 船本：初回の打ち合わせにエンジニアの方が同席して、システム構成のイメージ図を一枚作って来てくださったことも良かったです。大量のデータを処理するための構成の素案をはじめから持ってきてくださったことでイメージが湧きました。 当時クラウドを使っていなかったので、実現したいことを言葉でうまく表現できない部分もありましたが、そのイメージ図によって共通の言語を持てたので会話がスムーズに進みました。私たち自身も技術者なので、中身がわからないと安心できないということもあり、このようなアプローチと相性が良かったのだと思います。 ### ■プロジェクトでどのような困難を乗り越えましたか？ 船本：大量データに対して弊社の解析ロジックをどう適用させるかというのが最大の課題でした。例えばある移動体端末が建物に入って1時間そこに滞在している場合は、同じ場所に位置情報データが連続して溜まっていきますが、”建物に1時間いた”という情報だけで充分なので、そのような判別をして不要なデータを削除するというステップがあります。 このステップについても処理に時間がかかりすぎてしまうという課題が生じたのですが、grasys（グラシス）さんが1,000台ほどのGCE（Google Compute Engine）ハイメモリインスタンスを起動してデータを並列処理することで解決してくださりました。 ![人流データの並列処理について話すSVI研究所の担当者](/_astro/S__27115557.DYPVEoRg_G996t.webp) 中谷：データ量が想定以上に多かったため、すべてのデータを一気にインプットするとシステムエラーが発生するという課題も途中で生じました。アジャイル開発でデータ処理の流れを組み替えていただいたり、何度かトライアルを繰り返しながら進めていただきました。また、処理スピードとコストの落とし所をどこにするかを見極めるのにも苦労しました。 grasys（グラシス）：やはり人口が多い首都圏は人流データの情報量が非常に多く、その処理のコストや手順をどうするかは特に工夫した点です。また、一般的なWebブラウザで大量のデータを表示することはできないため、WebGLの技術を利用しています。 ### ■現在のシステム運用状況は？ 中谷：2019年にGoogle Cloud (GCP)を導入し、2020年4月にシステム開発を依頼して同年9月に開発が完了しており、現在は運用フェーズにあります。 現在はクライアントから依頼をいただいたら、grasys（グラシス）さんに作っていただいたシステムに人流データをインプットして数時間で解析処理を行い、そこから我々がレポートやダッシュボードなどのアウトプットを作成して納品するといった流れで運用しています。 あるプロジェクトで、ビッグデータを用いて大都市の鉄道の路線別混雑率を可視化する取り組みがあったのですが、そこでも今回のシステムを使用しました。新型コロナウイルスの影響で混雑具合がどのように減ったかを把握することが目的でしたが、開発したシステムがなければ膨大なデータ量を有するエリアでこうした解析を行うことは不可能だったかもしれません。 このように実際のプロジェクトで運用しつつ、まだまだ実装したいことはあるので今後もバージョンアップしていこうと考えています。 ### ■今後の展望は？ 船本：新型コロナウイルスの影響で人流データがメディアに取り上げられる機会も増えており、弊社が強みとする人流データ活用に対する認知度が社会的に高まってきていると感じています。 人流データの用途は多岐に渡りますが、ベースとなるインフラができたのでこれまで弊社がアプローチできていなかった領域に事業を広げていきたいと考えています。 ひとつの事例として、商業ビル内の人の動きを知りたいという依頼をいただいています。来館者がどのフロアに立ち寄って、その後レストランに行って、最終的にどのフロアに行きました、というような人の動きの特性を見たいという内容です。さらに、エリアレベルの人流分析から得られる特性を加えて解釈を行い、例えば自社のビルだと滞在時間が短かったが、違うロケーションではもっと滞在しているという情報を得られると、マーケティング施策のヒントを得ることができます。このような人流データを活用した施設やエリアのマネジメントにも今後携わっていきたいと思います。 ![今後の人流データ活用について話すSVI研究所の担当者](/_astro/S__27115556.Bc20UwVq_HCDTt.webp) ### ■grasys（グラシス） に期待することは？ 中谷：現在、全国で様々なスマートシティ関連のプロジェクトが立ち上がっており、弊社もいくつかのプロジェクトに参画していますが、スマートシティの実現にはデータや解析技術だけではなくITインフラも必須なので、我々だけでは十分に価値を出すことができません。解析技術を持つ我々とITインフラ技術を持つgrasys（グラシス）さんはとても相性が良いと考えており、今後事業を拡大していくうえでのパートナーとして、ぜひ連携を深めていけたらと考えています。 grasys（グラシス）：今回のプロジェクトでは企画をお預かりしてシステム開発をしましたが、今後は弊社からソリューションやアプローチの提案もできればと思います。スマートシティはやはり1社2社というより行政や様々な団体を巻き込んで実現するものなので、SVI研究所さんを様々な団体にお誘いして一緒にアクションをとっていければと思います。 ### プロジェクト情報 #### 業種 IT・デジタルサービス #### 支援領域 データ分析・AIクラウド基盤・移行 Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) - [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) ### 実現したいこと - [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/) - [高負荷でも安定して動く構成にしたい](/outcomes/improve-performance-scalability/) - [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) ## 同じような課題をお持ちではありませんか？ クラウドインフラやデータ活用について、grasys（グラシス）の専門チームが課題を伺い、最適な進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## その他の事例 業種や支援領域の近い事例から順にご紹介します。 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) Capy株式会社 ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 業界 IT・デジタルサービス サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloudへの移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 株式会社インティメート・マージャー ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 業界 広告・マーケティング サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 ![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp) 八千代エンジニヤリング ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 業界 建設・社会インフラ サービス データ分析・AI 課題 4カ所で週2回採取する限られた下水データから感染症を予測し、形式の異なるPCR検査データも現地運用に合わせて扱う必要がありました。 支援 アイデア段階から必要なデータを整理し、予測モデルの種類・設定・対象期間を最適化したうえで、CSV形式の差異を吸収するシステムと調整用UIを構築しました。 成果 限られたデータでも地域ごとの感染拡大パターンを捉え、誤差を許容範囲に収めた予測によって、行政の事前準備を支援できる基盤が整いました。 ![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp) 株式会社島津製作所 ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 業界 製造 サービス データ分析・AI 課題 350種類以上の社内資料を中身まで検索できず、必要な資料を探す作業が事業部全体で月100時間を超えていました。 支援 Agent Search(旧Vertex AI Search)を活用し、社内固有の略語・用語や回答言語を調整するとともに、閉域網とSSO認証を備えた検索システムを構築しました。 成果 1回約70秒かかっていた検索時間が半分以下になり、利用者満足度の平均も導入前の42.5から導入後は75.2まで向上しました。 [導入事例一覧を見る](/case-studies/) --- ## 限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction 開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。 八千代エンジニヤリング # 限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援 開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。 ![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp) 公開日 2025年10月8日 更新日 2026年8月8日 著者 株式会社 grasys ## 導入事例の要約 課題 4カ所で週2回採取する限られた下水データから感染症を予測し、形式の異なるPCR検査データも現地運用に合わせて扱う必要がありました。 支援 アイデア段階から必要なデータを整理し、予測モデルの種類・設定・対象期間を最適化したうえで、CSV形式の差異を吸収するシステムと調整用UIを構築しました。 成果 限られたデータでも地域ごとの感染拡大パターンを捉え、誤差を許容範囲に収めた予測によって、行政の事前準備を支援できる基盤が整いました。 ## 事例の概要 「データが少なくても予測システムを作りたい」「アイデア段階からデータ活用の専門家に伴走してもらいたい」――八千代エンジニヤリングが抱えるこうした課題に、grasys（グラシス）は共創型のアプローチで応えた。アイデア段階からの伴走は、社会課題解決のためのITシステムにどう生かされたのか。 　経験や勘に依存した意思決定に限界を感じて、データドリブンな意思決定へとかじを切る組織が増えている。とはいえ、現場起点の多様なデータをどう集め、どのような粒度で統合し、どのKPIに結び付けるのか――施策に落とし込む段階でつまずくケースも多い。 　ODA（政府開発援助）の一環としてインドネシアの支援を手掛ける八千代エンジニヤリングの保希未子氏も、「インドネシア行政の意思決定の多くは経験に基づくものであり、エビデンスに基づいた政策立案を推進していかなければならない」という思いを抱いていた。 　2019～2020年ごろのインドネシアは、経済格差の拡大、経験に頼った政策立案、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の対応という課題に直面していた。そこで八千代エンジニヤリングがインドネシア政府に提案したのが、下水疫学を活用したデータ基盤の構築だ。下水に含まれる膨大な情報を集約し、「どの地域でどのような病気が流行しているか」「栄養バランスに偏りがないか」「危険薬物の使用状況」などを把握できるようにする。このプロジェクトは「インドネシアの下水インフラをデータ活用の基盤として再定義する」という壮大な構想から始まった。 　この構想を技術面から支えるパートナーとして八千代エンジニヤリングが選んだのが、クラウドインフラやデータ活用を得意とするgrasys（グラシス）だ。 ![Google Cloud Next Tokyo 25で登壇するgrasysの渡邉貴也氏と八千代エンジニヤリングの保希未子氏](/_astro/GoogleCloudNextTokyo25_1.CdKPhfuE_Z1QvFOY.webp) 左からgrasys（グラシス）の渡邉貴也氏、八千代エンジニヤリングの保希未子氏。 Google Cloud Next Tokyo 25（開催：2025年8月）の講演にて。 ## 少ないデータでも予測を可能にするシステム構築 　このプロジェクトは「限られたデータで予測システムを構築する」という技術的なチャレンジを必要とした。データの収集方法は、現地スタッフが4カ所の採水ポイントで下水を週2回採取してPCR検査にかけるというもの。予測モデルの構築に必要とされるデータ量を大きく下回っていた。 　grasys（グラシス）の渡邉貴也氏は「実証実験の間は、採水エリアや頻度を容易に増やせません。人件費など運用コストの問題が大きく、拡張には高いハードルがありました」と振り返る。 しかし、八千代エンジニヤリングから「それでも予測の土台を作りたい」という熱い要望があり、制約がある中での挑戦が始まった。 ![八千代エンジニヤリングの保希未子氏](/_astro/GoogleCloudNextTokyo25_2_w190.C8tbzQ_7_Z1UFBxI.webp) 八千代エンジニヤ リング株式会社 保希未子 氏 「限られたデータの中で何ができるかを模索していました。特に予測システム構築の期待は大きく、grasys（グラシス）さんにその可能性を探ってもらいました。通常のアプローチと異なることは理解していましたが、チャレンジする価値があると判断しました」（保氏） 　期待を一身に受けたgrasys（グラシス）は、ニューラルネットワークの一種を採用して予測システムを自前で構築した。限られたデータから精度と現実性のバランスを取った予測モデルを設計することを得意とする同社が、「どのモデルを使うか」「どのような設定をモデルに適用するか」「どの期間のデータを使うか」という3つの要素を最適化し、予測の誤差を許容範囲内に収めることに成功した。 ![予測モデル構築で最適化したモデル・設定・データ期間の3要素](/_astro/GoogleCloudNextTokyo25_7.DyiCsSPO_1VeiFu.webp) 予測モデル構築のポイントとなる3要素 　この予測モデルについて保氏は次のように評価する。 　「予測システムから算出された結果は、私の肌感覚としてもかなり正確でした。分析を通じて明らかになったのは、地域特性によって感染拡大のパターンが大きく異なることです。観光地と住宅地では感染者の増減傾向が全く異なり、予測モデルが地域の差異を的確に捉えています。特に注目すべきは特定の時期に感染者数が増えると予測している点です」 ![限られたデータから構築した感染者数の予測結果](/_astro/GoogleCloudNextTokyo25_3-1.CxqQ4a_B_Z2rCFPX.webp) 限られたデータから、誤差の少ない予測システムを構築 　こうした精度の高い予測モデルがあれば、政府はワクチンや薬の供給体制を前倒しで準備できるなど、行政執行に大きな価値を生むと期待される。 ## アイデア段階からの伴走が生み出した価値 　grasys（グラシス）がこのプロジェクトに参画した当時、八千代エンジニヤリングは「アイデア出し」の段階にあった。決まっていたのは「下水に含まれたデータを公衆衛生に活用したい」「日本国内ではなく海外展開を先行して実施する」といった点だけで、取得できるデータや運用ルール、ビジネスモデルが決まっていない状況だった。 　「grasys（グラシス）さんはシステム開発やデータ分析の視点から壁打ち役として議論に加わってくれました。例えば、『ウイルス濃度と感染者数を分析したい』という構想はあったものの、必要なデータが分からず、気候や人流など外的要因の影響までは考えていませんでした。grasys（グラシス）さんが『気温や降水量が濃度に影響するならそのデータも取ってはどうか』『観光地なら観光客数も分析軸に加えましょう』といった提案をしてくれました。技術的な視点で議論できたことで、自分たちだけでは気付けなかった課題に向き合えました」（保氏） ![アイデア出しのフェーズからgrasysへ相談できる共創プロセス](/_astro/GoogleCloudNextTokyo25_3.C4HpAkWd_MUjei.webp) アイデア出しのフェーズから相談できるのがgrasys（グラシス）の強み 　予測システムを開発する段階に入ると、現場のオペレーションに合わせた柔軟な対応が求められた。当初、現場ではデータ管理が「Microsoft Excel」や紙でバラバラに行われており、PCR検査機器もメーカーによって出力形式に差があるという課題があった。 　「PCR検査機器の標準フォーマットであるRDML形式への統一も模索したのですが、機器のトラブルが発生し断念しました。最終的にCSV形式で統一し、メーカーによる形式の違いをシステム側で吸収できるように工夫しました。この調整は、検査を担うBRIN（インドネシア国立研究革新庁）と八千代エンジニアのスタッフが密に連携して、我々とも検討を重ねました」（渡邉氏） ![grasysの渡邉貴也氏](/_astro/GoogleCloudNextTokyo25_4_w190.B09FvKk8_1iv00h.webp) 株式会社grasys（グラシス） 渡邉貴也 氏 　grasys（グラシス）が特に力を入れたのが、PCR検査の仕組みを理解した上でのUI（ユーザーインタフェース）設計だった。PCR検査は複雑なプロセスであり、外れ値が単なるノイズなのか実験上必要な値なのかを判断するには研究者の経験が不可欠だ。grasys（グラシス）はこのプロセスを予測システムで再現し、研究者がインタラクティブに調整できるUIを構築した。 　「予測システムの実装では、仕様の擦り合わせにかなり時間を使いました。どこまでの処理を自動化するのか、人の判断として残すのか、どこまで変更を許容するのかなどを議論しました。それにはPCR検査の仕組みや研究の意図を理解することが欠かせず、私たちにとっても大きな挑戦でした」（渡邉氏） ## 共創成功を支えた3つの要素 　予測システムは「Google Cloud」を使って構築されている。Google Cloudの採用を決めた後、複数社から支援の提案を受けたと明かす保氏。その中でもgrasys（グラシス）を選んだ理由は明確だった。 　「前提条件から丁寧に話を聞いてくれたのがgrasys（グラシス）さんでした。まだ構想段階の状態から、システムとしてどう成り立たせるかという観点で議論してくださったのが非常に心強かったです」（保氏） 　このプロジェクトを通じて、保氏は共創において「共有」「信頼」「決断」の3つの要素が重要だったと振り返る。現地の状況をつぶさに共有し、専門家を信頼して技術的な視点を取り入れ、最終的な責任は自分たちが持つという姿勢を貫くことだった。 　「私たちは現地のオペレーションやステークホルダーを巻き込んでの推進力には自信がありましたが、システム開発の知見は限られています。だからこそgrasys（グラシス）さんのような専門家をパートナーとして迎え、技術的な視点から多くの示唆を得ることで構想を具体化できました。ただし、パートナーに全てを委ねるのではなく、自分たちが最終的な責任を持って判断することが重要だと考えています」（保氏） 　渡邉氏にとっても、このプロジェクトへの参画を通して得られた気付きは大きかったようだ。 　「ミーティングのたびに方向性が変わったり機能が追加されたりすることもありました。しかし、だからこそやりがいがあり、価値が生まれたと感じています。今回、限られたデータで予測に挑戦するのは大きなチャレンジでした。それでも、幾つかの変数やデータから分析し「正しい予測」だと精度をご評価していただき、限られたデータでもビジネスに活用できる可能性が見えたのは大きな学びでした」 ![Google Cloud Next Tokyo 25の出展ブースで説明するgrasysのスタッフ](/_astro/GoogleCloudNextTokyo25_5.uDiCSSNg_Z1S5x2u.webp) Google Cloud Next Tokyo 25の出展ブースで説明するgrasys（グラシス）のスタッフ ## 他業界へ広がる応用可能性 　このプロジェクトは地域ごとのウイルス濃度の可視化に成功し、その政策的価値が高く評価されてインドネシア内務省のポリシーブリーフ（政策提言資料）にも掲載された。これにより全国の自治体でデータに基づく感染症対策の導入が促進されることになった。 　今後の展望について保氏は次のように語る。 　「このプロジェクトの目標は、EBPM（Evidence-based Policy Making：エビデンスに基づく政策立案）の定着です。COVID-19にとどまらず、インフルエンザウイルスやその他の感染症、禁止薬物の痕跡など、目に見えないものを可視化できるプラットフォームへと進化させたいと考えています。政策とデータの距離を縮めることで、社会課題の解決に貢献していきたいです」 　今回構築された予測システムの技術は、他の業界への応用も期待される。渡邉氏は「故障率の予測や在庫最適化など、さまざまな領域に応用できると考えています」と説明する。 　今回のプロジェクトではGoogle Cloudを採用したが、grasys（グラシス）は「Amazon Web Services」（AWS）や「Microsoft Azure」でのシステム開発も対応可能だ。顧客の既存環境や要件に合わせてプラットフォームを選択できる体制が整っている。 　「私たちはこれからも、技術の力でお客さまのビジョンを実現する伴走者でありたいと思います。アイデアをブラッシュアップしたい方、プロトタイプを通じて実現性を探りたい方は、ぜひ私たちにお声がけください」（渡邉氏） 　八千代エンジニヤリングとgrasys（グラシス）の事例は、大きな制約があっても強固なパートナーシップを発揮することで社会課題を解決するシステムを構築できることを示している。初期段階からの伴走、未整備データの活用支援、そして適切な予測モデルの設計――これらの専門性を武器に、grasys（グラシス）は顧客のビジョン実現を技術面から支えていく構えだ。 転載元：[ITMedia エンタープライズ：「データ活用プロジェクト成功の勘所　開発途上国の感染予測システム構築に学ぶ」](https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2509/29/news001.html "ITMedia エンタープライズ：「データ活用プロジェクト成功の勘所　開発途上国の感染予測システム構築に学ぶ」") ### プロジェクト情報 #### 業種 建設・社会インフラ #### 支援領域 データ分析・AI Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) ### 実現したいこと - [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) - [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) - [需要予測・異常検知を業務判断に使いたい](/outcomes/predict-demand-and-anomalies/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) ## 同じような課題をお持ちではありませんか？ クラウドインフラやデータ活用について、grasys（グラシス）の専門チームが課題を伺い、最適な進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## その他の事例 業種や支援領域の近い事例から順にご紹介します。 ![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp) 株式会社SVI研究所 ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。 支援 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。 成果 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。 ![約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/_astro/S__27115538.BQOqmid6_ENRQb.webp) 株式会社NTTデータユニバーシティ ### [約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) 業界 教育 サービス クラウド基盤・移行 課題 短期間でオンライン研修基盤を立ち上げるため、研修ごとに変動する仮想マシン台数への対応、教材の持ち出し防止、運用部門が扱いやすいUIが求められていました。 支援 Azure上に仮想マシンのテンプレートと、作成・起動・停止・削除を管理するアプリケーションを構築し、ライセンス確認やアクセス制御も含めて支援しました。 成果 開発着手から約2カ月で運用を開始でき、必要な台数の仮想マシンを柔軟に払い出しながら教材を保護できる研修環境が整いました。 ![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp) 株式会社島津製作所 ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 業界 製造 サービス データ分析・AI 課題 350種類以上の社内資料を中身まで検索できず、必要な資料を探す作業が事業部全体で月100時間を超えていました。 支援 Agent Search(旧Vertex AI Search)を活用し、社内固有の略語・用語や回答言語を調整するとともに、閉域網とSSO認証を備えた検索システムを構築しました。 成果 1回約70秒かかっていた検索時間が半分以下になり、利用者満足度の平均も導入前の42.5から導入後は75.2まで向上しました。 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 株式会社インティメート・マージャー ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 業界 広告・マーケティング サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 [導入事例一覧を見る](/case-studies/) --- ## 会社概要 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/company 株式会社 grasys（グラシス） の代表メッセージ、役員、会社情報をご紹介します。 ![](/_astro/open-graph-foliage-background.CsVyXDdP_ETm25.webp) grasys（グラシス）について # 創業から10年以上積み上げてきた技術を基に、更に高い技術目標に挑戦し「クラウドとシステムの専門家」として成長し続けます。 ![grasys gracias + system](/_astro/grasys-lockup.Dk5u1cvr_Z1mDm6D.svg) もっと強固なシステムに。 代表メッセージ ## 代表取締役 長谷川 祐介 ### クラウドを導入する。その先の成果まで。 grasys（グラシス）は、クラウドを軸に、技術コンサルティングから設計・開発・構築・運用保守までを一貫して支援します。 つくって終わるのではなく、お客様との共創を大切にし、実際の利用状況を確認しながら継続的に改善する伴走支援を通じて、お客様の事業と、その先の成果まで支えることをお約束します。 [代表ご挨拶を読む](/company/ceo/) ![創業者 代表取締役 長谷川祐介](/_astro/yusuke-hasegawa.3EHOoxxt_Zaj2E6.webp) 経営体制 ## 役員・役職紹介 ![中島 健](/_astro/takeshi-nakajima.CoH_-LcW_cQkXA.webp) Cloud Tech Division General Manager / Operating officer ### 中島 健 SIerにて大規模インフラ基盤運用を経験。ソーシャルゲーム会社にてインフラエンジニアとして、数千台のオンプレ環境の設計、構築、運用及びDBAを担当。2015年grasys（グラシス）入社し、現在エンジニア部門のマネージャーを兼任しています。 Management Strategy Division General Manager ### 神庭 晶 engineer、sales&marketingを支えていく為、「銀行経験×バックオフィス経験×MBA」を活かし、コーポレート部門の運営に従事。 ![神庭 晶](/_astro/akira-kanba.D8ltx4ML_YYERx.webp) 基本情報 ## 会社概要 - 会社名: 株式会社 grasys（グラシス） - 所在地: 〒150-6011 東京都渋谷区恵比寿4-20-3 恵比寿ガーデンプレイスタワー11階Google Map - URL: https://www.grasys.io/ - 設立: 2014年11月13日 - 資本金: 10百万円 - 代表: 長谷川 祐介 - 執行役員: 中島 健神庭 晶 - 従業員数: 47名（2025年11月時点） - 取引先金融機関: 三井住友銀行みずほ銀行三菱UFJ銀行商工中金 - 事業内容: システム基盤設計構築データ分析基盤設計構築Deep Learningシステム設計構築システム運用システムコンサルティング ACCESS ## 所在地 〒150-6011 東京都渋谷区恵比寿4-20-3 恵比寿ガーデンプレイスタワー11階 ### 電車でお越しの方 #### JR山手線「恵比寿駅」東口から徒歩5分 1. 東口改札を出て右へ進むと、恵比寿ガーデンプレイスの案内表示があります。 2. 動く通路「恵比寿スカイウォーク」を道なりに進むと、恵比寿ガーデンプレイスに到着します。 #### 東京メトロ日比谷線「恵比寿駅」1番出口から徒歩7分 1. 出口正面のエスカレーターで3階へ上がります。 2. 道なりに直進すると、右手にJR恵比寿駅東口改札が見えます。 3. そのまま直進し、恵比寿ガーデンプレイスの案内表示に従って進みます。 4. 動く通路「恵比寿スカイウォーク」を道なりに進むと、恵比寿ガーデンプレイスに到着します。 Google Mapsは、Cookie利用に承諾するか、この地図の表示を個別に許可すると利用できます。許可するまでGoogle Maps用の通信は行いません。 地図を表示[Google Mapsで所在地を確認](https://www.google.com/maps/search/?api=1&query=%E6%81%B5%E6%AF%94%E5%AF%BF%E3%82%AC%E3%83%BC%E3%83%87%E3%83%B3%E3%83%97%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%AF%E3%83%BC) HISTORY ## grasys（グラシス）の沿革 1. ### 2014年11月 - 株式会社grasys（グラシス）を設立 2. ### 2015年〜 - 大規模インフラ基盤の設計・構築・運用体制を強化。 - マルチクラウド基盤の展開: Google Cloud、AWS、Microsoft Azureなどの技術を活用し、インフラ基盤の設計・構築から運用保守までをワンストップで提供開始。 - データ分析基盤の設計・運用コンサルティング事業を本格化。 - 組織の拡大: 「Cloud Infrastructure Team」と「Cloud Development Team」の2部門体制を確立 3. ### 2017年 5月 - 東京都渋谷区恵比寿西一丁目４番２号へ移転（※川田ビル） 4. ### 2019年 5月 - Fastlyとのリファラルパートナー契約を締結 5. ### 2019年12月 - 東京都渋谷区恵比寿西一丁目３番１０号へ移転（※ファイブアネックス） 6. ### 2020年10月 - 社会課題への取り組みとして「地方創生SDGs官民連携プラットフォーム」へ参画、SDGsを推進。 7. ### 2022年 4月 - ISMSの国際規格「ISO/IEC 27001:2013」の認証を取得 8. ### 2022年12月 - Google Cloud コンピテンシー「インフラストラクチャ」認定を取得 9. ### 2024年 4月 - 東京都渋谷区恵比寿４丁目２０番３号へ移転（※恵比寿ガーデンプレイスタワー） 10. ### 2025年 4月 - ISMSの国際規格を最新版「ISO/IEC 27001:2022」に移行 11. ### 2025年8月 - Google Cloud コンピテンシー「生成AI – サービス」認定を取得 12. ### 2025年12月 - PingCAPとのパートナー契約を締結 13. ### 2050年 - To Be Announced 14. ### 2100年 - To Be Announced --- ## 代表ご挨拶 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/company/ceo 株式会社 grasys（グラシス） 代表取締役 長谷川祐介から、事業と技術、組織づくりに対する考えをご紹介します。 ![](/_astro/open-graph-foliage-background.CsVyXDdP_ETm25.webp) # 代表ご挨拶 株式会社 grasys（グラシス） 代表取締役 長谷川祐介から、事業と技術、組織づくりに対する考えをご紹介します。 ![代表取締役 長谷川祐介](/_astro/yusuke-hasegawa.3EHOoxxt_Zaj2E6.webp) 株式会社grasys（グラシス） 代表取締役 長谷川祐介 ## お客様・関係者の皆さまへ 平素より株式会社grasys（グラシス）をご支援いただき、心より御礼申し上げます。 企業の活動や人々の日常を支えるITシステムにおいて、インフラは普段その存在を強く意識されるものではありません。しかし、サービスを安定して届け、変化に対応し、新しい挑戦を続けるためには、信頼できる基盤が欠かせません。私たちは、その基盤を技術の力で支えることを使命としています。 ## grasys（グラシス）を創業した背景と存在意義 私はこれまで、Webサービスやゲーム業界で、システム基盤の設計・構築・運用に携わってきました。その経験を通じて実感したのは、システムは完成した時点で価値が決まるのではなく、運用を続けながら改善していくことで、初めてお客様の事業を長く支えられるということです。 前職でGoogle Cloudに出会い、クラウドがもたらす柔軟性と可能性に魅力を感じたことをきっかけに、2014年にgrasys（グラシス）を創業しました。難しく複雑な技術課題に正面から向き合い、お客様の事業と、その先にいる利用者の体験を安定して支えること。それがgrasys（グラシス）の存在意義だと考えています。 ## 「攻めのインフラ」に込めた考え 私たちが掲げる「攻めのインフラ」とは、単にシステムを止めないことだけを意味するものではありません。安定した運用を土台として、事業やサービスの変化を受け止め、次の挑戦を可能にするインフラをつくることです。 システムに求められる要件は、事業の成長や利用状況によって変化します。設計段階の想定だけにとらわれず、運用から得られる事実を設計へ戻し、自動化や継続的な改善によって変化に強い状態をつくる。その循環を支えることが、grasys（グラシス）の考える「攻め」です。 ## 設計から運用・継続改善まで支援する約束 grasys（グラシス）は、技術コンサルティング、設計、開発、構築、運用保守までを一貫して支援します。クラウドを導入して終わるのではなく、実際の利用状況を確認しながら、信頼性、運用性、コスト、将来の変更しやすさを継続的に改善します。 特定の技術や製品を目的とせず、お客様の事業とシステムの要件に合った技術を選択します。つくって終わらない伴走者として、お客様のチームと同じ目線で課題に向き合い、その先の成果まで支えることをお約束します。 ## 技術に夢中になれる組織へ 技術は一人の力だけで完成するものではありません。grasys（グラシス）は、一人ひとりの専門性や個性を尊重しながら、互いの強みを組み合わせ、チームとしてより良い答えを導き出すことを大切にしています。 「努力より夢中」という考えのもと、技術を楽しみ、学び続け、その力をお客様と利用者の価値へ変えられる組織を目指します。私たちの文化や働き方については、 [grasys（グラシス） 採用サイト](/careers/) で詳しくご紹介しています。 ## これからのgrasys（グラシス） クラウドを取り巻く技術は、データ活用、AI、セキュリティなどへ領域を広げ、これまで以上の速さで進化しています。新しい技術を取り入れること自体を目的にせず、お客様の課題を解決し、事業の成果につなげるために活用していきます。 難しく複雑なシステムを確かな技術で支え、変化を前向きな力へ変える。これからもgrasys（グラシス）は、安心して挑戦を任せていただける技術者集団であり続けます。 今後とも、株式会社grasys（グラシス）をよろしくお願い申し上げます。 --- ## お問い合わせ | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/contact grasys（グラシス） の事業やサービスに関するお問い合わせを承ります。 ![Hero background](/_astro/work.B5ODkR40_Z1vyilQ.webp) # お気軽にご相談ください AI やデータ活用、クラウドインフラについて、 grasys（グラシス） の専門チームがご相談を承ります。 問い合わせフォームを読み込めませんでした。ページを再読み込みして、もう一度お試しください。 ## 問い合わせフォームの表示 このフォームにはHubSpot Formsを利用しています。Cookie利用に承諾するか、このフォームの表示を個別に許可すると利用できます。許可するまでフォーム用のスクリプトやフォームは読み込みません。 [お問い合わせにおける個人情報の取扱いを確認](/privacy-policy/#contact-personal-information)問い合わせフォームを表示 この操作はフォーム表示への同意です。個人情報の送信に関する同意は、フォーム内で別途確認します。 --- ## 課題・実現したいこと・技術から探す | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/discover 事業やシステムの課題、実現したい状態、採用技術の3つの視点から、grasys（グラシス）のサービスと実績を探せます。 ![](/_astro/hero-background.Dyxo0ym6_Z1SgrYc.webp) Discover # いまの状況から、次の打ち手を探す サービス名がまだ決まっていなくても構いません。困っていること、実現したい状態、検討中の技術から、関連する支援と実績へ進めます。 ![課題・目的・技術を表す3つの立体的な入口が、光の経路で中央の分岐点につながる抽象表現](/_astro/hero.CEJ_JBAx_2shzKV.webp) ## 3つの入口から探す 解決したいことはあるけれど、何から手をつければよいかわからない。そんな段階から、一緒に考えます。いま抱えている課題、実現したいこと、気になる技術から、必要な支援をお探しください。 Problem ### [課題から探す](/problems/) いま困っていることを、相談の出発点に。 課題の一覧を見る 障害対応に追われる、データが分散している、システムの移行が進まない。原因や解決方法がまだ分からなくても、現在のお困りごとに近い項目から探せます。 課題カテゴリで絞り込みながら状況を整理し、関連する課題テーマへ進むと、利用できる技術や支援サービス、公開されている実績を確認できます。 このようなお困りごとから - 運用負荷や障害対応を見直したい - 分散したデータを集めて活用したい - 移行やセキュリティ対応を進めたい Outcome ### [実現したいことから探す](/outcomes/) 目指す変化から、必要な支援を見つける。 実現したいことの一覧を見る 安全にクラウドへ移したい、データを意思決定に使いたい、AIで業務を効率化したい。採用する技術やサービスが未定でも、達成したいことから検討できます。 クラウド基盤、安定・安全な運用、データ活用、AI・業務自動化の4つの領域から、具体的な到達点を選べます。目指す状態と関連する支援を確認し、社内での検討や相談に役立ててください。 このような目標から - 安定して運用できるクラウド基盤をつくりたい - データをつなぎ、判断を速くしたい - 生成AIを安全に業務へ取り入れたい Technology ### [技術から探す](/technologies/) 使いたい技術から、活用の可能性を広げる。 技術の一覧を見る 導入候補のクラウドサービスや、すでに利用しているOSS・ミドルウェアから探せます。grasys（グラシス）が活用する技術を幅広く掲載し、それぞれがどのような場面で役立つかを説明しています。 課題カテゴリや提供元のラベルで絞り込めるため、同じ領域の技術を見比べることもできます。独自の説明と公開実績がそろった技術は、個別ページから関連する支援内容まで確認できます。 このような技術領域から - Google Cloud・AWS・Azure - データベース・データ処理・分析 - 生成AI・セキュリティ・運用基盤 --- ## 資料請求 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/document-request grasys（グラシス） のサービス資料をご請求いただけます。 ![Hero background](/_astro/work.B5ODkR40_Z1vyilQ.webp) # grasys（グラシス） のサービス資料を、 こちらからご請求いただけます サービスの詳しい内容や導入をご検討の方に向けて、資料請求を承ります。 ## 資料請求フォーム 必要事項をご入力のうえ、フォームから資料請求をお申し込みください。 資料請求フォームを読み込めませんでした。ページを再読み込みして、もう一度お試しください。 ## 資料請求フォームの表示 このフォームにはHubSpot Formsを利用しています。Cookie利用に承諾するか、このフォームの表示を個別に許可すると利用できます。許可するまでフォーム用のスクリプトやフォームは読み込みません。 [お問い合わせにおける個人情報の取扱いを確認](/privacy-policy/#contact-personal-information)資料請求フォームを表示 この操作はフォーム表示への同意です。個人情報の送信に関する同意は、フォーム内で別途確認します。 --- ## よくあるご質問 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/faqs grasys（グラシス）の技術やサービスについて、よくあるご質問をご案内します。 ![hero background](/_astro/consultation.CheichH6_Z1KNfkX.webp) # よくあるご質問 grasys（グラシス）の技術やサービスについて、よくあるご質問をご案内します。 [](#faq-categories) ## ご質問のカテゴリ grasys（グラシス）の技術やサービスについて、カテゴリ別にご案内します。 grasys（グラシス）についてサービス技術 ### grasys（グラシス）の強みは何ですか？ クラウドを扱う確かな技術を礎に、効率を重視した設計・構築と、運用課題の発見・改善を支援しています。エンジニア全員がコードを書けるため、開発現場に寄り添った技術支援ができます。 ### どのくらいの規模のシステムを支えていますか？ 3億人を超えるエンドユーザー、月間4,500台のVMインスタンス、1秒間に200万件のリクエスト、1日150兆件のデータ分析基盤レコードを支える実績があります。 ### どのようなサービスを提供していますか？ Google Cloud（GCP）、AWS、Azureを活用したシステム設計、開発、構築、運用保守のほか、クラウド移行やデータ分析基盤の構築を支援しています。 ### 既存システムのクラウド移行を相談できますか？ オンプレミス、データセンター、ほかのクラウド環境で運用中のシステムについて、移行計画からクラウド環境への移行まで支援します。 ### 構築後の運用保守にも対応していますか？ はい。24時間365日の運用支援を含め、必要な体制をご相談いただけます。サービスごとに受付・監視・一次対応・復旧作業の対象と対応時間、連絡・承認手順を定めます。負荷傾向の分析、改善のご提案、アプリケーションやデータベースのメンテナンスは、合意した頻度と作業範囲で支援します。 ### どのクラウドに対応していますか？ Google Cloud（GCP）、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azureの3大クラウドに対応しています。主要なプラットフォームも組み合わせ、お客様に適したシステムを設計します。 ### クラウド環境のセキュリティをどのように支援しますか？ クラウド環境を管理するだけでなく、監視をワークフローへ統合し、セキュリティの自動化を支援します。 --- ## お知らせ | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/news grasys（グラシス）からのお知らせ、イベント、登壇情報をご紹介します。 ![](/_astro/news-hero-background.BHwDctpc_ZJUnRG.webp) # お知らせ一覧 grasys（グラシス）からのお知らせ、イベント、登壇情報をご紹介します。 ## お知らせ [![](https://blog.grasys.io/_astro/hero.DdT1SEQC_1iQ7kj.webp)](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-26-newgin/) ### [Google Cloud Next Tokyo 26 でニューギン様と共同登壇しました](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-26-newgin/) 2026/09/03 2026年7月31日、grasys は Google Cloud Next Tokyo 26 で株式会社ニューギン様と共同登壇しました。Gemini Enterprise を用いた組織変革と、AI を現場に根付かせるための実運用を見据えた取り組みをご紹介します。 [grasys blogで見る](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-26-newgin/) [![](https://blog.grasys.io/_astro/8b28019a3e12ee6a94180c40d7b345c3.CNhmO670_Z1uWQCk.webp)](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-2026-session/) ### [Google Cloud Next Tokyo 26 セッション情報公開しました！](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-2026-session/) 2026/06/04 Google Cloud Next Tokyo 26の共同登壇セッション grasys は「Google Cloud Next Tokyo 26」で株式会社ニューギン様と共同登壇いたします。 登壇内容 AI 活用でエンタメの未来はどう変わるか。ニューギン × Gemini Enterprise が描く次世代の姿 常に新 [grasys blogで見る](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-2026-session/) [![](https://blog.grasys.io/_astro/GoogleCloudNextJapan_1.DAlQSW2f_Z2tdUdS.webp)](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-2026/) ### [Google Cloud Next Tokyo 26 に出展、登壇いたします。](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-2026/) 2026/06/01 Google Cloud Next Tokyo 26の開催案内 grasys は今年も「Google Cloud Next Tokyo 26」に出展、また株式会社ニューギン様と共同登壇いたします。 AI エージェントで何ができるのか、どう動かすのか。本セッション、またブースでは、Gemini Enterprise の具 [grasys blogで見る](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-2026/) [![](https://blog.grasys.io/_astro/grasys_pingcap_logo-1.DZHGH-9o_ZFpOnK.webp)](https://blog.grasys.io/post/marketing/pingcap-partnership/) ### [PingCAP株式会社、パートナー契約を締結](https://blog.grasys.io/post/marketing/pingcap-partnership/) 2026/02/26 grasysとPingCAPのロゴ Google Cloud のプレミアパートナー（Services / Co-sell）として大規模インフラの設計・構築・運用を手掛ける株式会社 grasys（本社：東京都渋谷区、代表取締役：長谷川 祐介、以下 grasys）と、分散型 NewSQL データベース「TiDB（タイ・デー [grasys blogで見る](https://blog.grasys.io/post/marketing/pingcap-partnership/) [![](https://blog.grasys.io/_astro/partnership_logo.wfgI-PU3_Z1oaDkE.webp)](https://blog.grasys.io/post/marketing/partnership-building-declaration/) ### [「パートナーシップ構築宣言」の公表に関するお知らせ](https://blog.grasys.io/post/marketing/partnership-building-declaration/) 2026/02/09 パートナーシップ構築宣言 平素は格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。 この度、株式会社grasys（代表取締役：長谷川祐介）は、内閣府や中小企業庁などが推進する「未来を拓くパートナーシップ構築推進会議」の趣旨に賛同し、「パートナーシップ構築宣言」を公表いたしました。 「パートナーシップ構築宣言」とは、サプライチェ [grasys blogで見る](https://blog.grasys.io/post/marketing/partnership-building-declaration/) [![](https://blog.grasys.io/_astro/newyear2026.sY5GucBW_WhcTE.webp)](https://blog.grasys.io/post/marketing/new-year-greeting-2026/) ### [新年、明けましておめでとうございます。](https://blog.grasys.io/post/marketing/new-year-greeting-2026/) 2026/01/05 2026年 新年のご挨拶 旧年中は格別のご支援を賜り、誠にありがとうございました。 皆さまのますますのご発展を心よりお祈り申し上げますとともに、 本年も変わらぬご支援を賜りますようお願い申し上げます。 株式会社grasys 代表取締役社長 長谷川 祐介 [grasys blogで見る](https://blog.grasys.io/post/marketing/new-year-greeting-2026/) [![](https://blog.grasys.io/_astro/large-5-1.Crm64BeF_lz0Nk.webp)](https://blog.grasys.io/post/marketing/year-end-new-year-holiday-2025-2026/) ### [2025年～2026年 年末年始休業のお知らせ](https://blog.grasys.io/post/marketing/year-end-new-year-holiday-2025-2026/) 2025/12/09 年末年始休業のお知らせ 平素より格別のご高配を賜り、厚く御礼申し上げます。 誠に勝手ながら、下記の期間を年末年始休業とさせていただきます。 【休業期間】 2025年12月26日（金）15:00 〜 2026年1月4日（日） 休業期間中にいただいたお問い合わせにつきましては、2026年1月5日（月）以降、順次対応いたしま [grasys blogで見る](https://blog.grasys.io/post/marketing/year-end-new-year-holiday-2025-2026/) [![](https://blog.grasys.io/_astro/large-5-1.Crm64BeF_lz0Nk.webp)](https://blog.grasys.io/post/marketing/anniversary-closure-2025/) ### [創立記念日に伴う休業日のお知らせ](https://blog.grasys.io/post/marketing/anniversary-closure-2025/) 2025/10/15 創立記念日に伴う休業日のお知らせ 平素より格別のご高配を賜り、誠にありがとうございます。 株式会社grasysは、おかげさまで 創立11年を迎えることができました。 これもひとえに皆様のご支援の賜物と、心より感謝申し上げます。 誠に恐縮ではございますが、創立記念日にあたり下記の通り、会社休日とさせていただきます。 休日 [grasys blogで見る](https://blog.grasys.io/post/marketing/anniversary-closure-2025/) [![](https://blog.grasys.io/_astro/5641759-689c6217b65b7.BvvYxY3c_Z1acihp.webp)](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-2025-ebpm-session/) ### [【登壇実績】Google Cloud Next Tokyo 25 少ないデータで予測へ挑む！開発途上国での EBPM プロジェクトの舞台裏](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-2025-ebpm-session/) 2025/08/12 データが不足する開発途上国で、どのように予測システムを構築したのか。下水疫学のプロジェクトを通して、八千代エンジニヤリングとgrasysが共にインドネシアのEBPMへ挑んでいる事例をご紹介します。 [grasys blogで見る](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-next-tokyo-2025-ebpm-session/) [![](https://blog.grasys.io/_astro/Generative-AI-outline.jLTA3TVI_Z19Ax67.webp)](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-generative-ai-services-specialization/) ### [Google Cloud スペシャライゼーション「生成AI - サービス」認定を取得](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-generative-ai-services-specialization/) 2025/08/01 株式会社 grasys（東京都渋谷区、代表取締役：長谷川祐介、以下 grasys）は、Google Cloud Partner Advantage プログラムにおいて「生成AI - サービス」のスペシャライゼーション認定を取得しました。 Specialization Generative AI 本認定は、Google [grasys blogで見る](https://blog.grasys.io/post/marketing/google-cloud-generative-ai-services-specialization/) --- ## 実現したいことから探す | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes クラウド基盤、安定運用、データ活用、AI・業務自動化の4領域から、具体的に実現したい状態を探せます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 実現したいことから探す 手段や製品名ではなく、達成後の状態から検討を始めます。4つの実現領域から、26の具体的な到達点を選べます。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) 実現領域 すべてクラウド基盤をつくる・移すシステムを安定させ、安全に守るデータをつなぎ、判断に使うAIを業務に取り入れ、自動化する すべての実現したいことを表示しています ## [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 実現方法を見る ## [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 実現方法を見る ## [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 実現方法を見る ## [既存システムを安全にクラウドへ移したい](/outcomes/migrate-systems-safely/) 現行構成と依存関係を把握し、停止時間と切り戻しを管理できる移行計画をつくります。 実現方法を見る ## [EOLを解消し、保守できる構成へ更新したい](/outcomes/modernize-eol-systems/) サポート終了に伴うリスクを整理し、将来の更新を継続できる構成と運用へ移行します。 実現方法を見る ## [現状を評価し、技術方針と改善ロードマップを決めたい](/outcomes/define-technology-roadmap/) 現状、制約、優先順位を可視化し、技術選定と改善を段階的に進める判断基準をつくります。 実現方法を見る ## [アーキテクチャとミドルウェアの妥当性を評価したい](/outcomes/assess-architecture-fitness/) 現行構成と要件の差分を調べ、性能、可用性、セキュリティ、運用の改善優先度を明確にします。 実現方法を見る ## [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) 監視、切り分け、復旧、再発防止を一つの運用フローとして整え、安定運用を続けられる状態をつくります。 実現方法を見る ## [24時間365日の監視・障害一次対応を整えたい](/outcomes/establish-24x7-monitoring-response/) 異常の検知から原因・影響範囲の切り分け、担当者への引き継ぎまでを継続できる体制にします。 実現方法を見る ## [セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい](/outcomes/standardize-security-governance/) 守る対象と責任を明確にし、標準構成、差分検知、監査証跡を継続して管理します。 実現方法を見る ## [複数クラウドの権限・設定・監査を統一したい](/outcomes/govern-multi-cloud-environments/) クラウドごとの違いを整理し、権限、標準設定、監査ログ、変更管理を共通基準で運用します。 実現方法を見る ## [クラウド環境の所有・責任・運用を安全に移管したい](/outcomes/transfer-cloud-ownership-safely/) 実際の利用主体に合わせて所有者、権限、費用管理、運用責任を整理し、安全に引き継ぎます。 実現方法を見る ## [ソフトウェア構成と脆弱性を継続管理したい](/outcomes/manage-software-vulnerabilities/) 利用中のソフトウェア構成を把握し、脆弱性の検知から優先順位付け、対応確認までを継続できるようにします。 実現方法を見る ## [高負荷でも安定して動く構成にしたい](/outcomes/improve-performance-scalability/) 負荷とボトルネックを計測し、変動や成長に追従できる性能・拡張性を設計します。 実現方法を見る ## [クラウドの利用状況とコストを把握し、適正化したい](/outcomes/optimize-cloud-costs/) 利用量、構成、事業上の優先順位を結び付け、性能と可用性を損なわずにクラウドコストを改善します。 実現方法を見る ## [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 実現方法を見る ## [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/) 利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。 実現方法を見る ## [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) 業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。 実現方法を見る ## [需要予測・異常検知を業務判断に使いたい](/outcomes/predict-demand-and-anomalies/) 実績データから変動や不足の兆候を捉え、事後対応ではなく事前の判断と準備につなげます。 実現方法を見る ## [熟練者の判断基準を指標・ルールとして共有したい](/outcomes/codify-operational-decisions/) 担当者の経験に依存する判断を、共有できるデータ、指標、ルールへ整理し、継承できる状態にします。 実現方法を見る ## [手作業のデータ投入・連携を自動化したい](/outcomes/automate-data-ingestion/) ファイル、API、データベースからの収集と更新を定型化し、継続的に利用できるデータ連携へ移行します。 実現方法を見る ## [SQL・データパイプラインを属人化させず運用したい](/outcomes/operationalize-data-pipelines/) データ処理の変更、監視、再実行、引き継ぎを標準化し、担当者に依存せず運用できる状態をつくります。 実現方法を見る ## [社内文書を権限を守って検索・活用したい](/outcomes/enable-secure-knowledge-search/) 分散した文書や業務知識を、既存のアクセス権を保ちながら検索・回答に利用できるようにします。 実現方法を見る ## [生成AIを業務で安全に使える環境を整えたい](/outcomes/adopt-generative-ai-securely/) 利用ルール、権限、データ保護、出力の確認手順を整え、生成AIを業務へ導入するための環境と運用を設計します。 実現方法を見る ## [自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい](/outcomes/build-enterprise-ai-solutions/) 業務課題と評価基準を定め、データ、モデル、アプリケーション、運用を一体で設計します。 実現方法を見る ## [定型業務をシステム連携・AIエージェントで自動化したい](/outcomes/automate-business-workflows/) 業務判断、データ連携、例外処理を整理し、人の確認を残しながら定型業務を段階的に自動化します。 実現方法を見る --- ## 指標を可視化し、判断を早めたい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/accelerate-decisions-with-data 業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 指標を可視化し、判断を早めたい 業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 判断に必要な指標と定義を合意する - 最新状況を継続して可視化する - 分析結果を業務の意思決定に組み込む ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=data-visualization-consultation&source=%2Foutcomes%2Faccelerate-decisions-with-data%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![データ活用](/_astro/service-card-abstract.bNRCa2xF_ZejCPI.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ活用](/services/data-utilization/) 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 - 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。 - 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。 - BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。 ![Looker 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.B3KBOfvZ_Z2tvuQr.webp) Data Visual created with generative AI ### [Looker 導入・運用支援](/services/looker/) Looker を活用してデータを一元管理し、組織全体でデータドリブンな意思決定を行える環境を構築します。 - データモデル設計: 既存データベース、指標、分析ロジックを整理し、LookMLで組織が共通利用できるデータモデルを設計します。 - 分析・可視化環境の構築: 利用者と意思決定の場面を確認し、必要なデータへアクセスできるExplore、ダッシュボード、レポートを整備します。 - 組み込み・連携・運用: OEM、Embed Analytics、API、情報共有ツールとの連携を実装し、権限管理と継続的なモデル改善を支援します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp) 八千代エンジニヤリング ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 業界 建設・社会インフラ サービス データ分析・AI 課題 4カ所で週2回採取する限られた下水データから感染症を予測し、形式の異なるPCR検査データも現地運用に合わせて扱う必要がありました。 支援 アイデア段階から必要なデータを整理し、予測モデルの種類・設定・対象期間を最適化したうえで、CSV形式の差異を吸収するシステムと調整用UIを構築しました。 成果 限られたデータでも地域ごとの感染拡大パターンを捉え、誤差を許容範囲に収めた予測によって、行政の事前準備を支援できる基盤が整いました。 ![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp) 株式会社SVI研究所 ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。 支援 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。 成果 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=data-visualization-consultation&source=%2Foutcomes%2Faccelerate-decisions-with-data%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Spanner](/technologies/spanner/) 高い整合性と拡張性を備えたGoogle Cloudの分散データベースです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) データや成果物を安全かつ耐久性の高いオブジェクトとして保存するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Managed Service for Apache Airflow](/technologies/managed-airflow/) Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。 詳しく見る --- ## 生成AIを業務で安全に使える環境を整えたい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/adopt-generative-ai-securely 利用ルール、権限、データ保護、出力の確認手順を整え、生成AIを業務へ導入するための環境と運用を設計します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 生成AIを業務で安全に使える環境を整えたい 利用ルール、権限、データ保護、出力の確認手順を整え、生成AIを業務へ導入するための環境と運用を設計します。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 利用できるデータと用途のルールを明確にする - 組織と利用者に応じた権限を整える - 出力の品質と利用状況を確認し、設定や運用手順を改善できるようにする ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=generative-ai-adoption&source=%2Foutcomes%2Fadopt-generative-ai-securely%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Gemini Enterprise導入](/_astro/service-card-abstract.DQ_ERy-G_1skOYD.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Gemini Enterprise導入](/services/gemini-enterprise/) Gemini Enterpriseの導入判断から初期設定、データ連携、品質評価、運用・ガバナンスまで段階的に担います。 - 導入目的・ユースケース設計: 導入目的とAIユースケースを整理します。現在の業務と課題を確認し、Gemini Enterpriseを活用する対象と優先順位を定めます。 - 初期設定・データ連携: 初期設定とデータ・業務連携を実装します。Google Workspaceや社内データの権限を踏まえ、安全に利用を始めるための接続を設計します。 - 品質評価・運用・ガバナンス: 出力の品質評価とガバナンスを設計します。利用ルール、ログ、監査、出力の確認手順を整え、評価結果をもとに設定や連携を改善できる運用を構築します。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=generative-ai-adoption&source=%2Foutcomes%2Fadopt-generative-ai-securely%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 詳しく見る Problem ### [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Gemini](/technologies/gemini/) 文章、データ、業務システムと接続し、検索・生成・支援に活用できる生成AIモデル群です。 詳しく見る --- ## アーキテクチャとミドルウェアの妥当性を評価したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/assess-architecture-fitness 現行構成と要件の差分を調べ、性能、可用性、セキュリティ、運用の改善優先度を明確にします。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # アーキテクチャとミドルウェアの妥当性を評価したい 現行構成と要件の差分を調べ、性能、可用性、セキュリティ、運用の改善優先度を明確にします。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 現行構成と要求される品質の差分を可視化する - サイジングとボトルネック候補を特定する - サービス、設定、移行の改善順序を決める ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=architecture-fitness-assessment&source=%2Foutcomes%2Fassess-architecture-fitness%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=architecture-fitness-assessment&source=%2Foutcomes%2Fassess-architecture-fitness%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [技術方針・運用体制を整えたい](/problems/technology-strategy-operations/) 技術選定、標準化、問い合わせ、変更、引き継ぎを継続できる運用モデルとして整理します。 詳しく見る Problem ### [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## 定型業務をシステム連携・AIエージェントで自動化したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/automate-business-workflows 業務判断、データ連携、例外処理を整理し、人の確認を残しながら定型業務を段階的に自動化します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 定型業務をシステム連携・AIエージェントで自動化したい 業務判断、データ連携、例外処理を整理し、人の確認を残しながら定型業務を段階的に自動化します。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 自動化する判断と人が確認する範囲を決める - 複数システムを安全に連携する - 処理結果を監視し、自動化範囲を拡張する ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=business-workflow-automation&source=%2Foutcomes%2Fautomate-business-workflows%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Gemini Enterprise導入](/_astro/service-card-abstract.DQ_ERy-G_1skOYD.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Gemini Enterprise導入](/services/gemini-enterprise/) Gemini Enterpriseの導入判断から初期設定、データ連携、品質評価、運用・ガバナンスまで段階的に担います。 - 導入目的・ユースケース設計: 導入目的とAIユースケースを整理します。現在の業務と課題を確認し、Gemini Enterpriseを活用する対象と優先順位を定めます。 - 初期設定・データ連携: 初期設定とデータ・業務連携を実装します。Google Workspaceや社内データの権限を踏まえ、安全に利用を始めるための接続を設計します。 - 品質評価・運用・ガバナンス: 出力の品質評価とガバナンスを設計します。利用ルール、ログ、監査、出力の確認手順を整え、評価結果をもとに設定や連携を改善できる運用を構築します。 ![AIエージェント実装](/_astro/service-card-abstract.BjuvnyPt_cKRq5.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [AIエージェント実装](/services/ai-agent-development/) 個別業務の判断、ツール呼び出し、データ参照、評価と監査を持つAIエージェントを設計・実装します。 - 業務・判断フロー設計: 対象業務、入力、判断基準、例外、担当者との分担を整理し、エージェントの役割を定義します。 - エージェント・ツール連携実装: 必要なデータ参照、API、業務ツールの呼び出しと実行制御を実装します。 - 評価・監視・ガバナンス: 回答と実行結果の評価、ログ、権限、監視、改善の流れを運用へ組み込みます。 ![業務システム開発](/_astro/service-card-abstract.C4Cu4ByE_18tIOL.webp) Data Visual created with generative AI ### [業務システム開発](/services/system-development/) 現在の業務と既存システムを踏まえ、入力・申請・承認・照会などの業務Webアプリケーションとシステム連携を設計・開発します。 - 業務Webアプリケーション: 入力、申請、確認、承認など、担当者と業務手順に合う画面と処理を設計・開発します。パッケージでは対応しにくい業務ルールも、必要な機能として整理します。 - 業務処理の自動化: 定期処理、計算、照合、ファイルの受け渡しなど、繰り返し行う処理を自動化します。人による確認を残す箇所とエラー時の対応も業務手順に沿って設計します。 - 検索・照会システム: 業務上の確認に必要な情報や資料を探せる検索・照会機能を開発します。利用者の権限や検索条件を踏まえ、次の作業へ進みやすい画面を整えます。 - 既存システム連携・段階的改修: API、データベース、Excel・CSVなどで既存システムと接続し、入力や処理の結果を受け渡します。残す機能と新しく作る範囲を定め、切り替えリスクを確認しながら改修します。 - クラウド実行環境の設計・構築: アプリケーションの利用者数や処理量を踏まえ、可用性、性能、権限、監視を含むクラウド実行環境を整えます。 - 保守・継続改善: リリース後の監視と保守、現場からのフィードバックに応じた画面や処理の改善、業務変更に伴う機能追加を支援します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=business-workflow-automation&source=%2Foutcomes%2Fautomate-business-workflows%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/) 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 詳しく見る Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Gemini](/technologies/gemini/) 文章、データ、業務システムと接続し、検索・生成・支援に活用できる生成AIモデル群です。 詳しく見る Technology ### [Gemini Enterprise Agent Platform](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/) Gemini Enterprise Agent Platform（旧Vertex AI）は、AIモデルやエージェントの開発・運用を支えるGoogle Cloudの統合プラットフォームです。検索機能を担うAgent Search（旧Vertex AI Search）を含み、社内情報の検索や生成AIによる回答を構築できます。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る --- ## 手作業のデータ投入・連携を自動化したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/automate-data-ingestion ファイル、API、データベースからの収集と更新を定型化し、継続的に利用できるデータ連携へ移行します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 手作業のデータ投入・連携を自動化したい ファイル、API、データベースからの収集と更新を定型化し、継続的に利用できるデータ連携へ移行します。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 手作業の投入、抽出、照合を自動化する - 連携エラーを検知し、安全に再処理できるようにする - 用途に応じた形式と権限でデータを提供する ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=data-ingestion-automation&source=%2Foutcomes%2Fautomate-data-ingestion%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![データ活用](/_astro/service-card-abstract.bNRCa2xF_ZejCPI.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ活用](/services/data-utilization/) 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 - 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。 - 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。 - BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 株式会社インティメート・マージャー ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 業界 広告・マーケティング サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=data-ingestion-automation&source=%2Foutcomes%2Fautomate-data-ingestion%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Problem ### [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/) 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Spanner](/technologies/spanner/) 高い整合性と拡張性を備えたGoogle Cloudの分散データベースです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) データや成果物を安全かつ耐久性の高いオブジェクトとして保存するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Managed Service for Apache Airflow](/technologies/managed-airflow/) Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。 詳しく見る --- ## 自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/build-enterprise-ai-solutions 業務課題と評価基準を定め、データ、モデル、アプリケーション、運用を一体で設計します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい 業務課題と評価基準を定め、データ、モデル、アプリケーション、運用を一体で設計します。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - AIを使う業務と期待する効果を明確にする - 小規模な検証で品質と実現性を確かめる - 本番運用で安全に改善を続けられるようにする ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=enterprise-ai-solution&source=%2Foutcomes%2Fbuild-enterprise-ai-solutions%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud AI 基盤開発](/_astro/service-card-abstract.qpgLZrv2_nlEWY.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Google Cloud AI 基盤開発](/services/google-cloud-ai/) Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 - AI基盤とアーキテクチャを共通化: 利用目的、モデル、実行環境、認証、ネットワークを整理し、複数のユースケースから利用できる全体構成を設計します。 - データ・システム連携を再利用可能に設計: 既存データや業務システムへの接続方式と権限を整理し、検索やAIエージェントから再利用できる形で実装します。 - 運用・監視・ガバナンスを一体で整備: 監視、ログ、権限、評価、監査と変更管理を、開発後に追加するのではなく基盤の運用へ組み込みます。 ![Gemini Enterprise導入](/_astro/service-card-abstract.DQ_ERy-G_1skOYD.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Gemini Enterprise導入](/services/gemini-enterprise/) Gemini Enterpriseの導入判断から初期設定、データ連携、品質評価、運用・ガバナンスまで段階的に担います。 - 導入目的・ユースケース設計: 導入目的とAIユースケースを整理します。現在の業務と課題を確認し、Gemini Enterpriseを活用する対象と優先順位を定めます。 - 初期設定・データ連携: 初期設定とデータ・業務連携を実装します。Google Workspaceや社内データの権限を踏まえ、安全に利用を始めるための接続を設計します。 - 品質評価・運用・ガバナンス: 出力の品質評価とガバナンスを設計します。利用ルール、ログ、監査、出力の確認手順を整え、評価結果をもとに設定や連携を改善できる運用を構築します。 ![AIエージェント実装](/_astro/service-card-abstract.BjuvnyPt_cKRq5.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [AIエージェント実装](/services/ai-agent-development/) 個別業務の判断、ツール呼び出し、データ参照、評価と監査を持つAIエージェントを設計・実装します。 - 業務・判断フロー設計: 対象業務、入力、判断基準、例外、担当者との分担を整理し、エージェントの役割を定義します。 - エージェント・ツール連携実装: 必要なデータ参照、API、業務ツールの呼び出しと実行制御を実装します。 - 評価・監視・ガバナンス: 回答と実行結果の評価、ログ、権限、監視、改善の流れを運用へ組み込みます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=enterprise-ai-solution&source=%2Foutcomes%2Fbuild-enterprise-ai-solutions%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 詳しく見る Problem ### [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/) 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Gemini Enterprise Agent Platform](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/) Gemini Enterprise Agent Platform（旧Vertex AI）は、AIモデルやエージェントの開発・運用を支えるGoogle Cloudの統合プラットフォームです。検索機能を担うAgent Search（旧Vertex AI Search）を含み、社内情報の検索や生成AIによる回答を構築できます。 詳しく見る Technology ### [Gemini](/technologies/gemini/) 文章、データ、業務システムと接続し、検索・生成・支援に活用できる生成AIモデル群です。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る --- ## DWH・分析基盤を構築または移行したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/build-modern-data-platform 利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # DWH・分析基盤を構築または移行したい 利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 分析用途に合うDWHとデータモデルを整える - 既存データを検証しながら安全に移行する - 拡張と保守を続けられる運用にする ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=data-platform-planning&source=%2Foutcomes%2Fbuild-modern-data-platform%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp) 株式会社SVI研究所 ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。 支援 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。 成果 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 株式会社インティメート・マージャー ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 業界 広告・マーケティング サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=data-platform-planning&source=%2Foutcomes%2Fbuild-modern-data-platform%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Spanner](/technologies/spanner/) 高い整合性と拡張性を備えたGoogle Cloudの分散データベースです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) データや成果物を安全かつ耐久性の高いオブジェクトとして保存するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Managed Service for Apache Airflow](/technologies/managed-airflow/) Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。 詳しく見る --- ## 熟練者の判断基準を指標・ルールとして共有したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/codify-operational-decisions 担当者の経験に依存する判断を、共有できるデータ、指標、ルールへ整理し、継承できる状態にします。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 熟練者の判断基準を指標・ルールとして共有したい 担当者の経験に依存する判断を、共有できるデータ、指標、ルールへ整理し、継承できる状態にします。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 経験者が使っている判断材料と手順を把握する - 判断軸を再利用できる指標とルールにする - 利用結果を基にルールと精度を改善する ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=decision-rule-design&source=%2Foutcomes%2Fcodify-operational-decisions%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![データ活用](/_astro/service-card-abstract.bNRCa2xF_ZejCPI.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ活用](/services/data-utilization/) 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 - 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。 - 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。 - BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=decision-rule-design&source=%2Foutcomes%2Fcodify-operational-decisions%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Spanner](/technologies/spanner/) 高い整合性と拡張性を備えたGoogle Cloudの分散データベースです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) データや成果物を安全かつ耐久性の高いオブジェクトとして保存するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Managed Service for Apache Airflow](/technologies/managed-airflow/) Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。 詳しく見る --- ## 現状を評価し、技術方針と改善ロードマップを決めたい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/define-technology-roadmap 現状、制約、優先順位を可視化し、技術選定と改善を段階的に進める判断基準をつくります。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 現状を評価し、技術方針と改善ロードマップを決めたい 現状、制約、優先順位を可視化し、技術選定と改善を段階的に進める判断基準をつくります。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 現状の構成、課題、運用負荷を共通認識にする - 目標状態と技術選定の判断基準を決める - 短期施策と中長期施策を実行順に並べる ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-roadmap-consultation&source=%2Foutcomes%2Fdefine-technology-roadmap%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-roadmap-consultation&source=%2Foutcomes%2Fdefine-technology-roadmap%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [技術方針・運用体制を整えたい](/problems/technology-strategy-operations/) 技術選定、標準化、問い合わせ、変更、引き継ぎを継続できる運用モデルとして整理します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## 社内文書を権限を守って検索・活用したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/enable-secure-knowledge-search 分散した文書や業務知識を、既存のアクセス権を保ちながら検索・回答に利用できるようにします。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 社内文書を権限を守って検索・活用したい 分散した文書や業務知識を、既存のアクセス権を保ちながら検索・回答に利用できるようにします。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 必要な文書を横断して探せるようにする - 利用者の権限に応じて検索結果を制御する - 検索・回答の精度を評価し改善できるようにする ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=secure-knowledge-search&source=%2Foutcomes%2Fenable-secure-knowledge-search%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![社内ナレッジ活用](/_astro/service-card-abstract.CrxkWn_L_ZxbOpJ.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [社内ナレッジ活用](/services/enterprise-knowledge/) Gemini Enterprise、Agent Search、RAGを活用し、必要な社内情報へ根拠と権限を保って到達できる仕組みを構築します。 - 分散した社内情報とアクセス権限を整理: 保管先、文書形式、更新方法、利用者とアクセス権限を確認し、検索対象を整理します。 - 検索・RAG方式とデータ接続を設計: Agent Search、RAG、ベクトル検索などから目的に合う方式を選び、データへ接続します。 - 回答品質と参照元を継続的に評価: 質問、検索結果、回答と参照元を評価し、データと検索設定を継続して改善します。 ![Agent Search 社内検索システム](/_astro/service-card-abstract.BWnO0q3v_Z2f0GSD.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Agent Search 社内検索システム](/services/agent-search/) Google CloudのAgent Search（旧称 Vertex AI Search）を活用した社内検索システムを提供します。業界用語や表記の揺れにも対応し、必要な社内情報へ素早くアクセスできる環境を整えます。 - 検索時間を短縮: AIが要点を整理して回答し、あいまいなキーワードからも意図を高精度で理解します。参照元のPDFや該当ページも提示するため、確認作業をスムーズに進められます。 - 社内ナレッジの活用: 社内資料を検索して情報を一元的に活用できます。必要な情報をすぐに取り出せるようにし、資料に関する問い合わせと確認作業の負担を減らします。 - 世界トップクラスの技術: Googleの自然言語処理技術やベクトル検索技術を活用し、検索意図の理解、類義語の処理、質問応答へ高精度に対応します。RAGを利用した自社専用の検索エンジンも構築できます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp) 株式会社島津製作所 ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 業界 製造 サービス データ分析・AI 課題 350種類以上の社内資料を中身まで検索できず、必要な資料を探す作業が事業部全体で月100時間を超えていました。 支援 Agent Search(旧Vertex AI Search)を活用し、社内固有の略語・用語や回答言語を調整するとともに、閉域網とSSO認証を備えた検索システムを構築しました。 成果 1回約70秒かかっていた検索時間が半分以下になり、利用者満足度の平均も導入前の42.5から導入後は75.2まで向上しました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=secure-knowledge-search&source=%2Foutcomes%2Fenable-secure-knowledge-search%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Gemini Enterprise Agent Platform](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/) Gemini Enterprise Agent Platform（旧Vertex AI）は、AIモデルやエージェントの開発・運用を支えるGoogle Cloudの統合プラットフォームです。検索機能を担うAgent Search（旧Vertex AI Search）を含み、社内情報の検索や生成AIによる回答を構築できます。 詳しく見る Technology ### [Gemini](/technologies/gemini/) 文章、データ、業務システムと接続し、検索・生成・支援に活用できる生成AIモデル群です。 詳しく見る Technology ### [Agent Search](/technologies/agent-search/) Agent Search（旧称 Vertex AI Search）は、Gemini Enterprise Agent Platformで利用できるGoogle Cloudの検索・回答生成サービスです。ウェブサイトや構造化・非構造化データを検索し、企業独自の情報を根拠とする生成AIの回答やRAG（検索拡張生成）を構築できます。 詳しく見る --- ## 24時間365日の監視・障害一次対応を整えたい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/establish-24x7-monitoring-response 異常の検知から原因・影響範囲の切り分け、担当者への引き継ぎまでを継続できる体制にします。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 24時間365日の監視・障害一次対応を整えたい 異常の検知から原因・影響範囲の切り分け、担当者への引き継ぎまでを継続できる体制にします。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - サービスの重要度に応じて常時監視する - アラート後の調査と一次切り分けを迅速化する - 手順外の障害も適切な担当へ引き継げるようにする ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=continuous-monitoring-response&source=%2Foutcomes%2Festablish-24x7-monitoring-response%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=continuous-monitoring-response&source=%2Foutcomes%2Festablish-24x7-monitoring-response%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## 監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/establish-reliable-operations 監視、切り分け、復旧、再発防止を一つの運用フローとして整え、安定運用を続けられる状態をつくります。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい 監視、切り分け、復旧、再発防止を一つの運用フローとして整え、安定運用を続けられる状態をつくります。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 重要な異常を検知し、影響範囲を判断できるようにする - 担当者が変わっても復旧手順を実行できるようにする - 障害の学びを監視と構成の改善へ戻す ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=reliable-operations-consultation&source=%2Foutcomes%2Festablish-reliable-operations%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![Azure 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.C4bDu2jp_1gtOSS.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) Azureの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して担います。 - アーキテクチャ・移行設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、コストと移行条件を整理し、Azure構成と導入計画を設計します。 - 環境構築・性能検証: 設計に沿ってAzure環境を構築し、切り替え前に動作、負荷、運用手順を検証します。 - 監視・運用保守・開発: 監視、OS更新、データベース保守を継続し、Azureサービスを活用したアプリケーション開発にも対応します。 ![Fastly 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.DxE1R1Zx_ZRYIxr.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Fastly 導入・運用支援](/services/fastly/) Fastly のエッジクラウドプラットフォームを活用し、高速、安全、スケーラブルなコンテンツ配信を支援します。 - 配信・キャッシュ設計: コンテンツの更新頻度、配信経路、キャッシュ単位を整理し、インスタントパージやサロゲートキーを活用する構成を設計します。 - VCL・API連携: VCLによる制御、Web UIやAPIからの設定変更、CMSや社内ツールとの連携を要件に合わせて整備します。 - ログ活用・運用改善: ログストリーミングとトラフィック制御を活用し、配信状況の把握と継続的な性能・運用改善を支援します。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp) 株式会社バンダイナムコエンターテインメント ### [マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 複数のコンテンツを支える旧マルチテナント環境では、特定タイトルの高負荷がほかのタイトルへ影響する懸念や、コンテンツの増加に伴う運用負荷がありました。 支援 テナントを論理的に分離し、利用頻度の高い機能だけをスケールできる共通システムへ再設計するとともに、構成変更にも迅速に対応できる運用を整備しました。 成果 想定を超えるアクセスにも安定して対応でき、従来構成と比べてコストを約半分に抑えた共通基盤を実現しました。 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) Capy株式会社 ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 業界 IT・デジタルサービス サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloudへの移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=reliable-operations-consultation&source=%2Foutcomes%2Festablish-reliable-operations%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## 複数クラウドの権限・設定・監査を統一したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/govern-multi-cloud-environments クラウドごとの違いを整理し、権限、標準設定、監査ログ、変更管理を共通基準で運用します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 複数クラウドの権限・設定・監査を統一したい クラウドごとの違いを整理し、権限、標準設定、監査ログ、変更管理を共通基準で運用します。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 環境ごとの設定差異と過剰権限を把握する - 複数クラウドへ適用できる共通基準を定める - 変更追跡、棚卸し、是正を継続できるようにする ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=multi-cloud-governance&source=%2Foutcomes%2Fgovern-multi-cloud-environments%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![HashiCorp 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.Pqwn192R_ZA1m2F.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [HashiCorp 導入・運用支援](/services/hashicorp/) HashiCorp 製品を活用し、マルチクラウドやハイブリッド環境の運用自動化と最適化を支援します。 - Vault・データ保護: シークレット管理、動的な認証情報、暗号化キー、データ保護の要件を整理し、Vaultの導入とアクセス制御を支援します。 - Terraform・インフラ自動化: 既存インフラと変更手順を整理し、TerraformによるプロビジョニングとInfrastructure as Codeの運用を整備します。 - Nomad・Consulによる運用基盤: ワークロードの配置とスケーリング、サービスディスカバリ、ヘルスチェック、サービス接続の自動化を支援します。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=multi-cloud-governance&source=%2Foutcomes%2Fgovern-multi-cloud-environments%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## 高負荷でも安定して動く構成にしたい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/improve-performance-scalability 負荷とボトルネックを計測し、変動や成長に追従できる性能・拡張性を設計します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 高負荷でも安定して動く構成にしたい 負荷とボトルネックを計測し、変動や成長に追従できる性能・拡張性を設計します。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 性能要件と許容できる劣化を明確にする - ボトルネックを計測結果から特定する - 負荷変動に応じて拡張できる構成にする ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=performance-scalability-assessment&source=%2Foutcomes%2Fimprove-performance-scalability%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![Fastly 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.DxE1R1Zx_ZRYIxr.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Fastly 導入・運用支援](/services/fastly/) Fastly のエッジクラウドプラットフォームを活用し、高速、安全、スケーラブルなコンテンツ配信を支援します。 - 配信・キャッシュ設計: コンテンツの更新頻度、配信経路、キャッシュ単位を整理し、インスタントパージやサロゲートキーを活用する構成を設計します。 - VCL・API連携: VCLによる制御、Web UIやAPIからの設定変更、CMSや社内ツールとの連携を要件に合わせて整備します。 - ログ活用・運用改善: ログストリーミングとトラフィック制御を活用し、配信状況の把握と継続的な性能・運用改善を支援します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp) 株式会社バンダイナムコエンターテインメント ### [マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 複数のコンテンツを支える旧マルチテナント環境では、特定タイトルの高負荷がほかのタイトルへ影響する懸念や、コンテンツの増加に伴う運用負荷がありました。 支援 テナントを論理的に分離し、利用頻度の高い機能だけをスケールできる共通システムへ再設計するとともに、構成変更にも迅速に対応できる運用を整備しました。 成果 想定を超えるアクセスにも安定して対応でき、従来構成と比べてコストを約半分に抑えた共通基盤を実現しました。 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp) 株式会社SVI研究所 ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。 支援 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。 成果 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ![Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/_astro/4b5c3867a35089362b4dcce6dd6ec09a.B1U5UFR2_GtQlI.webp) 株式会社ネイキッド ### [Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 課題 FLOWERS by NAKEDのサイトに従来サーバーの許容量を超えるアクセスが集まる一方、社内だけでクラウド基盤を構築・運用するには人員が不足していました。 支援 Google Cloudへの移行とサーバーのチューニングに加え、アクセス増加時の即応やログを含む保守運用まで継続的に支援しました。 成果 海外アクセスやテレビ放映によるアクセス増加にも対応でき、少人数でのサーバー管理と社内スキルの標準化を進められるようになりました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=performance-scalability-assessment&source=%2Foutcomes%2Fimprove-performance-scalability%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## 要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/launch-cloud-platform 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 要件と責任分界が明確な標準アーキテクチャを決める - 環境ごとの差分を抑え、再現可能に構築できるようにする - 監視、権限、変更管理を初期構成に組み込む ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=cloud-platform-planning&source=%2Foutcomes%2Flaunch-cloud-platform%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![Azure 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.C4bDu2jp_1gtOSS.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) Azureの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して担います。 - アーキテクチャ・移行設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、コストと移行条件を整理し、Azure構成と導入計画を設計します。 - 環境構築・性能検証: 設計に沿ってAzure環境を構築し、切り替え前に動作、負荷、運用手順を検証します。 - 監視・運用保守・開発: 監視、OS更新、データベース保守を継続し、Azureサービスを活用したアプリケーション開発にも対応します。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![クラウド移行・リフト＆シフト](/_astro/service-card-abstract.C5e3ieuR_Z1iakJX.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウド移行・リフト＆シフト](/services/cloud-migration/) オンプレミス、データセンター、他のクラウド環境で運用中のシステムをクラウドへ移行し、コスト削減と運用自動化を支援します。 - インフラコストの最適化: 物理サーバーの維持・追加に伴う費用と管理負荷を整理し、必要な構成と利用量に合わせてクラウド資源を設計します。 - 負荷分散・自動拡張: アクセス増加へ対応する負荷分散と、利用状況に応じたオートスケーリングを活用して運用を効率化します。 - セキュリティと運用の継続改善: アクセス状況を可視化し、クラウドの機能を活用したセキュリティ対策と運用手順の改善を支援します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 ![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp) 株式会社バンダイナムコエンターテインメント ### [マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 複数のコンテンツを支える旧マルチテナント環境では、特定タイトルの高負荷がほかのタイトルへ影響する懸念や、コンテンツの増加に伴う運用負荷がありました。 支援 テナントを論理的に分離し、利用頻度の高い機能だけをスケールできる共通システムへ再設計するとともに、構成変更にも迅速に対応できる運用を整備しました。 成果 想定を超えるアクセスにも安定して対応でき、従来構成と比べてコストを約半分に抑えた共通基盤を実現しました。 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ![約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/_astro/S__27115538.BQOqmid6_ENRQb.webp) 株式会社NTTデータユニバーシティ ### [約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) 業界 教育 サービス クラウド基盤・移行 課題 短期間でオンライン研修基盤を立ち上げるため、研修ごとに変動する仮想マシン台数への対応、教材の持ち出し防止、運用部門が扱いやすいUIが求められていました。 支援 Azure上に仮想マシンのテンプレートと、作成・起動・停止・削除を管理するアプリケーションを構築し、ライセンス確認やアクセス制御も含めて支援しました。 成果 開発着手から約2カ月で運用を開始でき、必要な台数の仮想マシンを柔軟に払い出しながら教材を保護できる研修環境が整いました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=cloud-platform-planning&source=%2Foutcomes%2Flaunch-cloud-platform%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## ソフトウェア構成と脆弱性を継続管理したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/manage-software-vulnerabilities 利用中のソフトウェア構成を把握し、脆弱性の検知から優先順位付け、対応確認までを継続できるようにします。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # ソフトウェア構成と脆弱性を継続管理したい 利用中のソフトウェア構成を把握し、脆弱性の検知から優先順位付け、対応確認までを継続できるようにします。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - ソフトウェアと依存関係を一覧化する - 影響度に基づいて脆弱性対応を判断する - 更新と例外の履歴を追跡できるようにする ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=software-vulnerability-management&source=%2Foutcomes%2Fmanage-software-vulnerabilities%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![SBOM活用・脆弱性管理](/_astro/service-card-abstract.C14IBUk6_TdvY4.webp) Security Visual created with generative AI ### [SBOM活用・脆弱性管理](/services/sbom/) ソフトウェア構成と既知の脆弱性を関連付け、資産の状況を踏まえて対応優先度を整理。SBOMの設計・導入から、継続評価・レポート提供まで支援します。 - ソフトウェア構成の可視化: 利用しているソフトウェアの構成要素をSBOMとして整理します。対象環境や既存の管理方法を確認し、構成情報の収集・保管・更新の仕組みを設計・導入します。 - 脆弱性の評価・対応優先度の整理: 構成情報と既知の脆弱性を関連付け、悪用状況や対象資産の利用環境・影響度を踏まえて優先度を整理します。判断材料が不足する項目も明らかにし、確認と対応につなげます。 - 継続評価・レポート提供: 保存したSBOMを再評価し、対応優先度と判断材料をレポートにまとめます。前回結果との比較から、新たな検出や評価の変化を把握し、日々の対応判断を支援します。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=software-vulnerability-management&source=%2Foutcomes%2Fmanage-software-vulnerabilities%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 詳しく見る Technology ### [SBOM](/technologies/sbom/) ソフトウェアを構成する要素を可視化し、脆弱性管理へつなぐための一覧です。 詳しく見る Technology ### [Syft](/technologies/syft/) コンテナイメージやファイルシステムからSBOMを生成するCLIツール・ライブラリです。 詳しく見る Technology ### [Grype](/technologies/grype/) コンテナイメージ、ファイルシステム、SBOMから既知の脆弱性を検出するスキャナーです。 詳しく見る --- ## 既存システムを安全にクラウドへ移したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/migrate-systems-safely 現行構成と依存関係を把握し、停止時間と切り戻しを管理できる移行計画をつくります。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 既存システムを安全にクラウドへ移したい 現行構成と依存関係を把握し、停止時間と切り戻しを管理できる移行計画をつくります。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 移行対象と依存関係を把握する - 段階的な検証と切り替えで業務影響を抑える - 移行後の運用へ無理なく引き継ぐ ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=cloud-migration-planning&source=%2Foutcomes%2Fmigrate-systems-safely%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![Azure 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.C4bDu2jp_1gtOSS.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) Azureの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して担います。 - アーキテクチャ・移行設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、コストと移行条件を整理し、Azure構成と導入計画を設計します。 - 環境構築・性能検証: 設計に沿ってAzure環境を構築し、切り替え前に動作、負荷、運用手順を検証します。 - 監視・運用保守・開発: 監視、OS更新、データベース保守を継続し、Azureサービスを活用したアプリケーション開発にも対応します。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![クラウド移行・リフト＆シフト](/_astro/service-card-abstract.C5e3ieuR_Z1iakJX.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウド移行・リフト＆シフト](/services/cloud-migration/) オンプレミス、データセンター、他のクラウド環境で運用中のシステムをクラウドへ移行し、コスト削減と運用自動化を支援します。 - インフラコストの最適化: 物理サーバーの維持・追加に伴う費用と管理負荷を整理し、必要な構成と利用量に合わせてクラウド資源を設計します。 - 負荷分散・自動拡張: アクセス増加へ対応する負荷分散と、利用状況に応じたオートスケーリングを活用して運用を効率化します。 - セキュリティと運用の継続改善: アクセス状況を可視化し、クラウドの機能を活用したセキュリティ対策と運用手順の改善を支援します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) Capy株式会社 ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 業界 IT・デジタルサービス サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloudへの移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 株式会社インティメート・マージャー ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 業界 広告・マーケティング サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 ![Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/_astro/4b5c3867a35089362b4dcce6dd6ec09a.B1U5UFR2_GtQlI.webp) 株式会社ネイキッド ### [Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 課題 FLOWERS by NAKEDのサイトに従来サーバーの許容量を超えるアクセスが集まる一方、社内だけでクラウド基盤を構築・運用するには人員が不足していました。 支援 Google Cloudへの移行とサーバーのチューニングに加え、アクセス増加時の即応やログを含む保守運用まで継続的に支援しました。 成果 海外アクセスやテレビ放映によるアクセス増加にも対応でき、少人数でのサーバー管理と社内スキルの標準化を進められるようになりました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=cloud-migration-planning&source=%2Foutcomes%2Fmigrate-systems-safely%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## EOLを解消し、保守できる構成へ更新したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/modernize-eol-systems サポート終了に伴うリスクを整理し、将来の更新を継続できる構成と運用へ移行します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # EOLを解消し、保守できる構成へ更新したい サポート終了に伴うリスクを整理し、将来の更新を継続できる構成と運用へ移行します。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - EOL対象と影響範囲を把握する - 互換性を検証しながら安全に更新する - 今後の更新時期と担当を管理できるようにする ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=eol-modernization-planning&source=%2Foutcomes%2Fmodernize-eol-systems%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![Azure 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.C4bDu2jp_1gtOSS.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) Azureの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して担います。 - アーキテクチャ・移行設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、コストと移行条件を整理し、Azure構成と導入計画を設計します。 - 環境構築・性能検証: 設計に沿ってAzure環境を構築し、切り替え前に動作、負荷、運用手順を検証します。 - 監視・運用保守・開発: 監視、OS更新、データベース保守を継続し、Azureサービスを活用したアプリケーション開発にも対応します。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) Capy株式会社 ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 業界 IT・デジタルサービス サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloudへの移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=eol-modernization-planning&source=%2Foutcomes%2Fmodernize-eol-systems%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## コンテナ基盤を安全に運用し続けたい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/operate-container-platform-reliably 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # コンテナ基盤を安全に運用し続けたい 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - クラスタとワークロードの責任分界を明確にする - 負荷変動と障害に追従できる構成にする - 更新、監視、アラート、障害対応を標準化する ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=container-platform-operations&source=%2Foutcomes%2Foperate-container-platform-reliably%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=container-platform-operations&source=%2Foutcomes%2Foperate-container-platform-reliably%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## SQL・データパイプラインを属人化させず運用したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/operationalize-data-pipelines データ処理の変更、監視、再実行、引き継ぎを標準化し、担当者に依存せず運用できる状態をつくります。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # SQL・データパイプラインを属人化させず運用したい データ処理の変更、監視、再実行、引き継ぎを標準化し、担当者に依存せず運用できる状態をつくります。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 処理内容と依存関係を追跡できるようにする - 失敗を検知し、安全に再実行できるようにする - 変更とレビューをチームで継続できるようにする ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=data-pipeline-operations&source=%2Foutcomes%2Foperationalize-data-pipelines%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=data-pipeline-operations&source=%2Foutcomes%2Foperationalize-data-pipelines%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Spanner](/technologies/spanner/) 高い整合性と拡張性を備えたGoogle Cloudの分散データベースです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) データや成果物を安全かつ耐久性の高いオブジェクトとして保存するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Managed Service for Apache Airflow](/technologies/managed-airflow/) Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。 詳しく見る --- ## クラウドの利用状況とコストを把握し、適正化したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/optimize-cloud-costs 利用量、構成、事業上の優先順位を結び付け、性能と可用性を損なわずにクラウドコストを改善します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # クラウドの利用状況とコストを把握し、適正化したい 利用量、構成、事業上の優先順位を結び付け、性能と可用性を損なわずにクラウドコストを改善します。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 費用の発生源と利用部門を把握する - 未使用・過剰なリソースを見直す - 継続的に予算と実績を確認できるようにする ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=cloud-cost-optimization&source=%2Foutcomes%2Foptimize-cloud-costs%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![クラウド移行・リフト＆シフト](/_astro/service-card-abstract.C5e3ieuR_Z1iakJX.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウド移行・リフト＆シフト](/services/cloud-migration/) オンプレミス、データセンター、他のクラウド環境で運用中のシステムをクラウドへ移行し、コスト削減と運用自動化を支援します。 - インフラコストの最適化: 物理サーバーの維持・追加に伴う費用と管理負荷を整理し、必要な構成と利用量に合わせてクラウド資源を設計します。 - 負荷分散・自動拡張: アクセス増加へ対応する負荷分散と、利用状況に応じたオートスケーリングを活用して運用を効率化します。 - セキュリティと運用の継続改善: アクセス状況を可視化し、クラウドの機能を活用したセキュリティ対策と運用手順の改善を支援します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp) 株式会社バンダイナムコエンターテインメント ### [マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 複数のコンテンツを支える旧マルチテナント環境では、特定タイトルの高負荷がほかのタイトルへ影響する懸念や、コンテンツの増加に伴う運用負荷がありました。 支援 テナントを論理的に分離し、利用頻度の高い機能だけをスケールできる共通システムへ再設計するとともに、構成変更にも迅速に対応できる運用を整備しました。 成果 想定を超えるアクセスにも安定して対応でき、従来構成と比べてコストを約半分に抑えた共通基盤を実現しました。 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 株式会社インティメート・マージャー ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 業界 広告・マーケティング サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=cloud-cost-optimization&source=%2Foutcomes%2Foptimize-cloud-costs%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## 需要予測・異常検知を業務判断に使いたい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/predict-demand-and-anomalies 実績データから変動や不足の兆候を捉え、事後対応ではなく事前の判断と準備につなげます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 需要予測・異常検知を業務判断に使いたい 実績データから変動や不足の兆候を捉え、事後対応ではなく事前の判断と準備につなげます。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 予測や検知に使う実績データを統合する - 業務で許容できる精度と判断時期を定める - 予測とアラートを日々の判断へ組み込む ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=predictive-analytics-consultation&source=%2Foutcomes%2Fpredict-demand-and-anomalies%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp) 八千代エンジニヤリング ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 業界 建設・社会インフラ サービス データ分析・AI 課題 4カ所で週2回採取する限られた下水データから感染症を予測し、形式の異なるPCR検査データも現地運用に合わせて扱う必要がありました。 支援 アイデア段階から必要なデータを整理し、予測モデルの種類・設定・対象期間を最適化したうえで、CSV形式の差異を吸収するシステムと調整用UIを構築しました。 成果 限られたデータでも地域ごとの感染拡大パターンを捉え、誤差を許容範囲に収めた予測によって、行政の事前準備を支援できる基盤が整いました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=predictive-analytics-consultation&source=%2Foutcomes%2Fpredict-demand-and-anomalies%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Spanner](/technologies/spanner/) 高い整合性と拡張性を備えたGoogle Cloudの分散データベースです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) データや成果物を安全かつ耐久性の高いオブジェクトとして保存するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Managed Service for Apache Airflow](/technologies/managed-airflow/) Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。 詳しく見る --- ## 守る・改善する | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/protect-improve 従来の目的分類です。安定運用、セキュリティ、脆弱性、性能、コストの具体的な到達点から選べます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 守る・改善する 従来の目的分類です。安定運用、セキュリティ、脆弱性、性能、コストの具体的な到達点から選べます。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) ## 具体的な実現状態から選ぶ 現在のページは大分類として維持しています。より近い到達点を選ぶと、関連する課題、技術、サービス、実績を確認できます。 Outcome ### [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) 監視、切り分け、復旧、再発防止を一つの運用フローとして整え、安定運用を続けられる状態をつくります。 詳しく見る Outcome ### [24時間365日の監視・障害一次対応を整えたい](/outcomes/establish-24x7-monitoring-response/) 異常の検知から原因・影響範囲の切り分け、担当者への引き継ぎまでを継続できる体制にします。 詳しく見る Outcome ### [セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい](/outcomes/standardize-security-governance/) 守る対象と責任を明確にし、標準構成、差分検知、監査証跡を継続して管理します。 詳しく見る Outcome ### [複数クラウドの権限・設定・監査を統一したい](/outcomes/govern-multi-cloud-environments/) クラウドごとの違いを整理し、権限、標準設定、監査ログ、変更管理を共通基準で運用します。 詳しく見る Outcome ### [クラウド環境の所有・責任・運用を安全に移管したい](/outcomes/transfer-cloud-ownership-safely/) 実際の利用主体に合わせて所有者、権限、費用管理、運用責任を整理し、安全に引き継ぎます。 詳しく見る Outcome ### [ソフトウェア構成と脆弱性を継続管理したい](/outcomes/manage-software-vulnerabilities/) 利用中のソフトウェア構成を把握し、脆弱性の検知から優先順位付け、対応確認までを継続できるようにします。 詳しく見る Outcome ### [高負荷でも安定して動く構成にしたい](/outcomes/improve-performance-scalability/) 負荷とボトルネックを計測し、変動や成長に追従できる性能・拡張性を設計します。 詳しく見る Outcome ### [クラウドの利用状況とコストを把握し、適正化したい](/outcomes/optimize-cloud-costs/) 利用量、構成、事業上の優先順位を結び付け、性能と可用性を損なわずにクラウドコストを改善します。 詳しく見る --- ## 開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/standardize-cloud-environments 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 環境ごとの構成と設定の差異を把握する - 標準構成をIaCで再利用できるようにする - 本番前の検証と変更レビューを共通化する ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=cloud-environment-standardization&source=%2Foutcomes%2Fstandardize-cloud-environments%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![HashiCorp 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.Pqwn192R_ZA1m2F.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [HashiCorp 導入・運用支援](/services/hashicorp/) HashiCorp 製品を活用し、マルチクラウドやハイブリッド環境の運用自動化と最適化を支援します。 - Vault・データ保護: シークレット管理、動的な認証情報、暗号化キー、データ保護の要件を整理し、Vaultの導入とアクセス制御を支援します。 - Terraform・インフラ自動化: 既存インフラと変更手順を整理し、TerraformによるプロビジョニングとInfrastructure as Codeの運用を整備します。 - Nomad・Consulによる運用基盤: ワークロードの配置とスケーリング、サービスディスカバリ、ヘルスチェック、サービス接続の自動化を支援します。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=cloud-environment-standardization&source=%2Foutcomes%2Fstandardize-cloud-environments%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/standardize-security-governance 守る対象と責任を明確にし、標準構成、差分検知、監査証跡を継続して管理します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい 守る対象と責任を明確にし、標準構成、差分検知、監査証跡を継続して管理します。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 環境ごとのセキュリティ基準を統一する - 権限と設定の変更を追跡できるようにする - 監査に必要な証跡を継続して残す ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=security-governance-consultation&source=%2Foutcomes%2Fstandardize-security-governance%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![Azure 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.C4bDu2jp_1gtOSS.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) Azureの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して担います。 - アーキテクチャ・移行設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、コストと移行条件を整理し、Azure構成と導入計画を設計します。 - 環境構築・性能検証: 設計に沿ってAzure環境を構築し、切り替え前に動作、負荷、運用手順を検証します。 - 監視・運用保守・開発: 監視、OS更新、データベース保守を継続し、Azureサービスを活用したアプリケーション開発にも対応します。 ![HashiCorp 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.Pqwn192R_ZA1m2F.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [HashiCorp 導入・運用支援](/services/hashicorp/) HashiCorp 製品を活用し、マルチクラウドやハイブリッド環境の運用自動化と最適化を支援します。 - Vault・データ保護: シークレット管理、動的な認証情報、暗号化キー、データ保護の要件を整理し、Vaultの導入とアクセス制御を支援します。 - Terraform・インフラ自動化: 既存インフラと変更手順を整理し、TerraformによるプロビジョニングとInfrastructure as Codeの運用を整備します。 - Nomad・Consulによる運用基盤: ワークロードの配置とスケーリング、サービスディスカバリ、ヘルスチェック、サービス接続の自動化を支援します。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ![Wiz 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.ux5JzFaZ_J9dzD.webp) Security Visual created with generative AI ### [Wiz 導入・運用支援](/services/wiz/) grasys（グラシス）は、Google Cloud・AWS・Azureやオンプレミス環境を対象に、Wiz導入から、検出されたリスクの是正と継続的な運用改善まで支援します。資産、設定不備、脆弱性、権限の関係を可視化し、攻撃経路と影響を踏まえて優先すべき対策を具体化します。 - 対象環境・権限の設計: クラウドのアカウント、サブスクリプション、プロジェクトや、オンプレミスの仮想化・コンテナ基盤と対象リソースを整理し、Wizへ接続する範囲を定めます。環境に応じた接続方式と必要なAPI・アクセス権限、情報の取得・処理・保管先と閲覧権限、既存のセキュリティ対策との役割分担を確認します。 - 接続・初期設定・検証: 合意した対象範囲でWizと各環境を接続し、資産情報と検出事項を確認します。対象リソースの網羅性、検出結果の見方、通知先と担当者への引き継ぎを検証し、日々の評価に使える状態を整えます。 - リスクの是正・運用改善: 公開範囲、権限、データと攻撃経路の関係から、検出事項の優先順位を整理します。合意した対象の設定・権限などを、影響と承認手順を確認して是正します。追加調査やアプリケーション改修が必要な指摘は担当者と対応方針を整理し、修正状況の確認と見直しを運用へ組み込みます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 ![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp) 株式会社島津製作所 ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 業界 製造 サービス データ分析・AI 課題 350種類以上の社内資料を中身まで検索できず、必要な資料を探す作業が事業部全体で月100時間を超えていました。 支援 Agent Search(旧Vertex AI Search)を活用し、社内固有の略語・用語や回答言語を調整するとともに、閉域網とSSO認証を備えた検索システムを構築しました。 成果 1回約70秒かかっていた検索時間が半分以下になり、利用者満足度の平均も導入前の42.5から導入後は75.2まで向上しました。 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ![約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/_astro/S__27115538.BQOqmid6_ENRQb.webp) 株式会社NTTデータユニバーシティ ### [約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) 業界 教育 サービス クラウド基盤・移行 課題 短期間でオンライン研修基盤を立ち上げるため、研修ごとに変動する仮想マシン台数への対応、教材の持ち出し防止、運用部門が扱いやすいUIが求められていました。 支援 Azure上に仮想マシンのテンプレートと、作成・起動・停止・削除を管理するアプリケーションを構築し、ライセンス確認やアクセス制御も含めて支援しました。 成果 開発着手から約2カ月で運用を開始でき、必要な台数の仮想マシンを柔軟に払い出しながら教材を保護できる研修環境が整いました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=security-governance-consultation&source=%2Foutcomes%2Fstandardize-security-governance%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## 始める・変える | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/start-transform 従来の目的分類です。クラウド基盤の新規構築、移行、EOL対応、技術方針の具体的な到達点から選べます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 始める・変える 従来の目的分類です。クラウド基盤の新規構築、移行、EOL対応、技術方針の具体的な到達点から選べます。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) ## 具体的な実現状態から選ぶ 現在のページは大分類として維持しています。より近い到達点を選ぶと、関連する課題、技術、サービス、実績を確認できます。 Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る Outcome ### [既存システムを安全にクラウドへ移したい](/outcomes/migrate-systems-safely/) 現行構成と依存関係を把握し、停止時間と切り戻しを管理できる移行計画をつくります。 詳しく見る Outcome ### [EOLを解消し、保守できる構成へ更新したい](/outcomes/modernize-eol-systems/) サポート終了に伴うリスクを整理し、将来の更新を継続できる構成と運用へ移行します。 詳しく見る Outcome ### [現状を評価し、技術方針と改善ロードマップを決めたい](/outcomes/define-technology-roadmap/) 現状、制約、優先順位を可視化し、技術選定と改善を段階的に進める判断基準をつくります。 詳しく見る Outcome ### [アーキテクチャとミドルウェアの妥当性を評価したい](/outcomes/assess-architecture-fitness/) 現行構成と要件の差分を調べ、性能、可用性、セキュリティ、運用の改善優先度を明確にします。 詳しく見る --- ## クラウド環境の所有・責任・運用を安全に移管したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/transfer-cloud-ownership-safely 実際の利用主体に合わせて所有者、権限、費用管理、運用責任を整理し、安全に引き継ぎます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # クラウド環境の所有・責任・運用を安全に移管したい 実際の利用主体に合わせて所有者、権限、費用管理、運用責任を整理し、安全に引き継ぎます。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 現在の所有者、利用者、管理責任を明確にする - 権限と費用管理を適切な組織へ移す - 移管後も構成と運用手順を追跡できるようにする ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=cloud-ownership-transfer&source=%2Foutcomes%2Ftransfer-cloud-ownership-safely%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=cloud-ownership-transfer&source=%2Foutcomes%2Ftransfer-cloud-ownership-safely%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 詳しく見る Problem ### [技術方針・運用体制を整えたい](/problems/technology-strategy-operations/) 技術選定、標準化、問い合わせ、変更、引き継ぎを継続できる運用モデルとして整理します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## 分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/unify-business-data 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) Current State ## 実現したい状態 - 必要なデータの所在と責任者を把握する - 共通の定義と品質基準でデータを統合する - 分析や業務システムから再利用できるようにする ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=business-data-integration&source=%2Foutcomes%2Funify-business-data%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![データ活用](/_astro/service-card-abstract.bNRCa2xF_ZejCPI.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ活用](/services/data-utilization/) 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 - 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。 - 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。 - BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。 ![Looker 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.B3KBOfvZ_Z2tvuQr.webp) Data Visual created with generative AI ### [Looker 導入・運用支援](/services/looker/) Looker を活用してデータを一元管理し、組織全体でデータドリブンな意思決定を行える環境を構築します。 - データモデル設計: 既存データベース、指標、分析ロジックを整理し、LookMLで組織が共通利用できるデータモデルを設計します。 - 分析・可視化環境の構築: 利用者と意思決定の場面を確認し、必要なデータへアクセスできるExplore、ダッシュボード、レポートを整備します。 - 組み込み・連携・運用: OEM、Embed Analytics、API、情報共有ツールとの連携を実装し、権限管理と継続的なモデル改善を支援します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp) 八千代エンジニヤリング ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 業界 建設・社会インフラ サービス データ分析・AI 課題 4カ所で週2回採取する限られた下水データから感染症を予測し、形式の異なるPCR検査データも現地運用に合わせて扱う必要がありました。 支援 アイデア段階から必要なデータを整理し、予測モデルの種類・設定・対象期間を最適化したうえで、CSV形式の差異を吸収するシステムと調整用UIを構築しました。 成果 限られたデータでも地域ごとの感染拡大パターンを捉え、誤差を許容範囲に収めた予測によって、行政の事前準備を支援できる基盤が整いました。 ## 実現したい状態から、進め方を具体化します 構想、技術選定、移行、実装、運用のどこから着手するかを、現状に合わせて整理します。 [相談する](/contact/?intent=business-data-integration&source=%2Foutcomes%2Funify-business-data%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Spanner](/technologies/spanner/) 高い整合性と拡張性を備えたGoogle Cloudの分散データベースです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) データや成果物を安全かつ耐久性の高いオブジェクトとして保存するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Managed Service for Apache Airflow](/technologies/managed-airflow/) Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。 詳しく見る --- ## 活用する・自動化する | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/outcomes/utilize-automate 従来の目的分類です。データ活用、AI活用、ナレッジ検索、業務自動化の具体的な到達点から選べます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Outcome # 活用する・自動化する 従来の目的分類です。データ活用、AI活用、ナレッジ検索、業務自動化の具体的な到達点から選べます。 ![複数のデータの流れが明るい到達点へ収束する抽象表現](/_astro/hero.cxPFMfWA_1rlRcj.webp) ## 具体的な実現状態から選ぶ 現在のページは大分類として維持しています。より近い到達点を選ぶと、関連する課題、技術、サービス、実績を確認できます。 Outcome ### [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 詳しく見る Outcome ### [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/) 利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。 詳しく見る Outcome ### [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) 業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。 詳しく見る Outcome ### [需要予測・異常検知を業務判断に使いたい](/outcomes/predict-demand-and-anomalies/) 実績データから変動や不足の兆候を捉え、事後対応ではなく事前の判断と準備につなげます。 詳しく見る Outcome ### [熟練者の判断基準を指標・ルールとして共有したい](/outcomes/codify-operational-decisions/) 担当者の経験に依存する判断を、共有できるデータ、指標、ルールへ整理し、継承できる状態にします。 詳しく見る Outcome ### [手作業のデータ投入・連携を自動化したい](/outcomes/automate-data-ingestion/) ファイル、API、データベースからの収集と更新を定型化し、継続的に利用できるデータ連携へ移行します。 詳しく見る Outcome ### [SQL・データパイプラインを属人化させず運用したい](/outcomes/operationalize-data-pipelines/) データ処理の変更、監視、再実行、引き継ぎを標準化し、担当者に依存せず運用できる状態をつくります。 詳しく見る Outcome ### [社内文書を権限を守って検索・活用したい](/outcomes/enable-secure-knowledge-search/) 分散した文書や業務知識を、既存のアクセス権を保ちながら検索・回答に利用できるようにします。 詳しく見る Outcome ### [生成AIを業務で安全に使える環境を整えたい](/outcomes/adopt-generative-ai-securely/) 利用ルール、権限、データ保護、出力の確認手順を整え、生成AIを業務へ導入するための環境と運用を設計します。 詳しく見る Outcome ### [自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい](/outcomes/build-enterprise-ai-solutions/) 業務課題と評価基準を定め、データ、モデル、アプリケーション、運用を一体で設計します。 詳しく見る Outcome ### [定型業務をシステム連携・AIエージェントで自動化したい](/outcomes/automate-business-workflows/) 業務判断、データ連携、例外処理を整理し、人の確認を残しながら定型業務を段階的に自動化します。 詳しく見る --- ## 個人情報保護指針 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/privacy-policy 株式会社grasys（グラシス）のコーポレートサイトにおける個人情報・利用者情報の取扱いです。お問い合わせ、Cookie・アクセス解析・地図等の外部送信について説明します。 # 個人情報保護指針 ## 個人情報保護指針 2026年9月11日改定 株式会社grasys（グラシス）のコーポレートサイトにおけるプライバシーポリシー および電気通信事業法に基づく公表情報をご説明します 株式会社grasys（グラシス）（以下「当社」といいます）は、当社が運営するコーポレートサイト（以下「当サイト」といいます）における個人情報および利用者情報の取扱いを明らかにするため、本指針を定めます。当サイト以外で取得する従業員、採用応募者、取引先等の個人情報の利用目的は、本指針ではなく、対象者への通知その他の適切な方法により別途明示します。 ## 1．当社の名称・住所・代表者の氏名 株式会社grasys（グラシス） 〒150-6011 東京都渋谷区恵比寿4-20-3 恵比寿ガーデンプレイスタワー11階 代表取締役　長谷川 祐介 ## 2．関係法令・ガイドライン等の遵守 当社は、個人情報保護法その他の法令及び個人情報保護委員会のガイドラインその他のガイドラインを遵守して、個人データの適正な取扱いを行います。また、用語の定義は、個人情報保護法及び個人情報保護委員会のガイドラインに定めるところによります。 ## 3．個人情報の取得・利用 当社は、当サイトにおいて個人情報を取得する際には、利用目的を公表または通知し（本指針による公表を含む。）、また、直接ご本人様から書面（電磁的記録を含む）に記載された個人情報を取得する場合にはあらかじめ利用目的を明示し、適法かつ公正な手段によって取得いたします。当社は、利用目的の達成に必要な範囲内で、適正に個人情報を利用いたします。 ## 4．個人情報の利用目的 当社は、当サイトで取得する個人情報その他の利用者情報を、以下の目的で利用します。 （１）当サイトの閲覧および外部機能の利用に伴い取得する情報 【利用目的】 - 当サイトの利用状況の把握、コンテンツおよび使いやすさの改善 - 当社所在地の地図を表示するため - 不正アクセス等の不正行為を調査・検出・予防、及びこれらへの対応 当社サイトで利用する外部サービスの送信先、送信する情報、利用目的および利用条件は、[「9．電気通信事業法に基づく公表情報」](#Telecommunications)に集約して公表します。 Cookie利用について「すべて許可」を選択すると、解析Cookieの利用と、地図および問い合わせフォームの読込を許可します。「必要なものだけ」を選択すると解析Cookieを使用せず、地図と問い合わせフォームは読み込みません。選択後も、地図またはお問い合わせフォームの表示ボタンを操作することで、その機能に限って個別に許可できます。この操作によってアクセス解析の利用が許可されることはありません。 Cookie利用の選択は、サイトのフッターにある「Cookie利用の選択」からいつでも変更できます。承諾を撤回した場合は、当社サイトが確認している解析関連Cookieを削除し、個別に許可した地図と問い合わせフォームも拒否状態へ戻します。 ### （２）お問い合わせフォームで取得する個人情報 お問い合わせフォームでご提供いただく個人情報を、次のとおり取り扱います。 - **事業者の名称**：株式会社grasys（グラシス） - **利用目的**：お問い合わせの受付、本人確認、回答、対応履歴の管理のために利用します。 - **第三者提供および取扱いの委託**：個人情報の第三者提供については「5．個人情報の第三者提供について」に定めるとおりです。当社は、問い合わせフォームの提供、問い合わせの受付・管理、回答および対応履歴の管理に必要な範囲で、フォーム入力情報等の取扱いをHubSpotに委託します。当社は、適用される契約および法令に従い、委託先の選定、契約の締結、取扱状況の把握その他の必要かつ適切な監督を行います。送信する情報、当社および送信先における利用目的、取扱いならびに利用条件の詳細は[「9．電気通信事業法に基づく公表情報」](#Telecommunications)をご確認ください。 - **個人情報を提供することの任意性**：個人情報の提供は任意です。ただし、必須項目をご提供いただけない場合は、お問い合わせの受付または回答ができないことがあります。 - **本人が容易に認識できない方法による取得**：問い合わせフォームの表示に同意した後、IPアドレス、端末・ブラウザ情報、Cookie等の識別子および当サイト内の閲覧・操作情報が取得される場合があります。 - **開示等の請求およびお問い合わせ窓口**：利用目的の通知、開示、訂正、追加、削除、利用停止、消去、第三者提供の停止および第三者提供記録の開示等のご請求については、「7．個人情報の開示等の請求」および「8．お問い合わせ窓口」をご確認ください。 ## 5．個人情報の第三者提供について 当社は、以下のいずれかに該当する場合を除き、お預かりした個人情報を第三者に提供いたしません。 - ご本人から事前にご同意をいただいた場合 - 法令に基づき提供を求められた場合 - 人の生命、身体または財産の保護のために必要な場合であって、ご本人の同意を得ることが困難である場合 - 公衆衛生の向上または児童の健全な育成の推進のために特に必要がある場合であって、ご本人の同意を得ることが困難である場合 - 国または地方公共団体などが法令の定める事務を実施するうえで、協力する必要がある場合であって、ご本人の同意を得ることにより当該事務の遂行に支障を及ぼすおそれがある場合 当社は、利用目的の達成に必要な範囲で個人データの取扱いを外部に委託することがあります。法令上第三者提供に該当しない委託についても、委託先を適切に選定し、必要かつ適切な監督を行います。委託先が外国にある場合には、個人情報保護法その他の法令に従って必要な措置を講じます。 ## 6．安全管理措置に関する事項 当社は、個人データについて、漏えい、滅失又はき損の防止等、その管理のために必要かつ適切な安全管理措置を講じます。また、個人データを取り扱う従業者や委託先（再委託先等を含みます。）に対して、必要かつ適切な監督を行います。個人データの安全管理措置に関する主な内容は以下のとおりです。 ### （個人情報保護指針の策定） - 個人データの適正な取扱いの確保のため、「関係法令・ガイドライン等の遵守」、「質問及び苦情処理の窓口」等について本指針（個人情報保護指針）を策定しています。 ### （個人データの取扱いに係る規律の整備） - 取得、利用、保存、提供、削除・廃棄等の段階ごとに、取扱方法、責任者・担当者及びその任務等について「個人情報取扱規程」を策定しています。 ### （組織的安全管理措置） - 個人データの取扱いに関する責任者を設置するとともに、個人データを取り扱う従業者及び当該従業者が取り扱う個人データの範囲を明確化し、個人情報保護法や個人情報取扱規程に違反している事実又は兆候を把握した場合の責任者への報告連絡体制を整備しています。 - 個人データの取扱状況について、定期的に自己点検を実施しています。 ### （人的安全管理措置） - 個人データの取扱いに関する留意事項について、従業者に定期的な研修を実施しています。 - 個人データについての秘密保持に関する事項を就業規則に記載しています。 ### （物理的安全管理措置） - 個人データを取り扱う区域において、従業者の入退室管理及び持ち込む機器等の制限を行うとともに、権限を有しない者による個人データの閲覧を防止する措置を実施しています。 - 個人データを取り扱う機器、電子媒体及び書類等の盗難又は紛失等を防止するための措置を講じるとともに、事業所内の移動を含め、当該機器、電子媒体等を持ち運ぶ場合、容易に個人データが判明しないよう措置を実施しています。 ### （技術的安全管理措置） - アクセス制御を実施して、担当者及び取り扱う個人情報データベース等の範囲を限定しています。 - 個人データを取り扱う情報システムを外部からの不正アクセス又は不正ソフトウェアから保護する仕組みを導入しています。 ### （外的環境の把握） - 外国において個人データを取り扱う場合は、当該外国の個人情報の保護に関する制度等を把握したうえで、必要かつ適切な安全管理措置を講じます。 外部サービス事業者が公表している取扱情報として、[HubSpotのデータホスティング情報](https://knowledge.hubspot.com/account-security/hubspot-cloud-infrastructure-and-data-hosting-frequently-asked-questions)、[HubSpotの復処理者一覧](https://legal.hubspot.com/sub-processors-page)、[Cloudflareの日本の個人情報保護法への対応](https://www.cloudflare.com/ja-jp/trust-hub/appi/)、[Cloudflareのデータ処理契約](https://www.cloudflare.com/ja-jp/cloudflare-customer-dpa/)および[Cloudflareの復処理者一覧](https://www.cloudflare.com/gdpr/subprocessors/cloudflare-services/)をご確認いただけます。 ## 7．個人情報の開示等の請求 当社は、保有個人データについて、利用目的の通知、開示、訂正、追加、削除、利用停止、消去、第三者提供の停止および第三者提供記録の開示等のご請求を受けた場合、所定の手続によりご本人様またはその代理人であることを確認したうえで、法令に従って遅滞なく対応します。 請求方法、本人確認に必要な書類、代理人による請求方法および手数料を定める場合の取扱いについては、下記8のお問い合わせ窓口へご連絡ください。本指針に関するご質問や個人データの取扱いに関する苦情も、同窓口で受け付けます。 ## 8．お問い合わせ窓口 当社における個人データの取扱いに関するご質問やご苦情に関しては下記の窓口にご連絡ください。 ### ①住所 〒150-6011 東京都渋谷区恵比寿4-20-3 恵比寿ガーデンプレイスタワー11階 株式会社grasys（グラシス）　Management Strategy Division　個人情報保護相談窓口 ### ②メールアドレス privacygrasys.io ### ③対応時間 月曜～金曜（祝日、年末年始は除く） 11時00分～18時00分 ## 9．電気通信事業法に基づく公表情報 次表は、当サイトを利用した際に利用者の端末から外部へ送信される情報について、送信する情報、送信先、当社における利用目的および送信先における利用目的を公表するものです。この公表は、個人情報保護法上の第三者提供に該当することを一律に示すものではありません。 | 送信先となる事業者・サービス名 | 送信する情報 | 当社および送信先における利用目的・取扱い・利用条件 | | --- | --- | --- | | Google LLC Google Tag Manager / Google Analytics 4 | 同意状態、閲覧したページのURL、参照元、タイムスタンプ、User-Agent等のブラウザから自動的に送信される情報、ページごとに生成される乱数、承諾後に設定されるCookie等の識別子 Consent Modeの詳細 | 当社は、Google Tag Managerをタグの管理に、Google Analytics 4を当サイトの利用状況の把握、内容や使いやすさの改善に利用します。Google LLCは、各サービスの提供、維持、保護および改善のために情報を取り扱います。Googleサービスにおける情報の取扱いをご確認ください。Googleタグは全ページで読み込まれ、未選択・拒否時は解析Cookieを保存または読み取らずに計測信号を送信する場合があります。承諾後は解析Cookieを使用します。当社はGoogle Adsその他の広告配信には利用せず、広告に関する同意状態は常に拒否として通知します。サイトの「Cookie利用の選択」で「必要なものだけ」を選ぶと解析への承諾を撤回できます。Google Analyticsオプトアウトアドオンも利用できます。利用規約・プライバシーポリシー | | HubSpot, Inc. HubSpot Tracking Code | 閲覧したページのURL、参照元、IPアドレス、端末・ブラウザ情報、Cookie等の識別子、当サイト内の閲覧・操作情報 収集されるデータの詳細 | 当社は、当サイトの閲覧状況や訪問者行動を把握し、コンテンツやコミュニケーションを改善するためにHubSpot Tracking Codeを全ページで利用します。HubSpotは、適用される契約、設定およびプライバシーポリシーに従い、Tracking Code、解析およびレポート機能の提供、維持、保護および改善のために情報を取り扱います。未選択・拒否時は解析同意を拒否として解析Cookieによる個人単位の追跡を行いませんが、制限された状態で集計されたページビュー等を送信する場合があります。承諾後は解析同意を許可し、Cookie等を使用します。広告に関する同意状態は常に拒否として通知します。サイトの「Cookie利用の選択」で「必要なものだけ」を選ぶと解析への承諾を撤回できます。 | | HubSpot, Inc. HubSpot Forms | フォーム入力情報（氏名、メールアドレス、会社名、電話番号、お問い合わせ内容等）、IPアドレス、端末・ブラウザ情報、Cookie等の識別子、当サイト内の閲覧・操作情報 プライバシーポリシー | 当社は、問い合わせフォームの提供、問い合わせの受付・管理、回答および対応履歴の管理に利用します。当社は、これらに必要な範囲でフォーム入力情報等の取扱いをHubSpotに委託します。HubSpotは、適用される契約およびデータ処理契約において処理者となる範囲で、当社の指示に基づき、サブスクリプションサービスの提供、維持、保護および改善のために当該情報を取り扱います。Cookie利用への承諾またはお問い合わせフォーム表示の個別許可後に、フォーム用のスクリプトとフォームを読み込みます。フォームの表示・利用に伴い、IPアドレス、端末・ブラウザ情報等がHubSpotへ送信される場合があります。フォーム送信時には、入力された情報をHubSpotへ送信します。サイトのフッターにある「Cookie利用の選択」から「必要なものだけ」を選ぶことで、フォーム表示への許可を撤回できます。 | | Google LLC Google Maps | 地図表示時のIPアドレス、端末・ブラウザ情報、閲覧・操作情報 プライバシーポリシー | 当社は、当社所在地の地図表示に利用します。Google LLCは、Google Mapsの提供、維持、保護および改善のために情報を取り扱います。Cookie利用への承諾または地図表示の個別許可後に、Google Mapsのiframeを読み込みます。サイトの「Cookie利用の選択」で「必要なものだけ」を選ぶと、承諾および個別許可を撤回できます。 | | Cloudflare, Inc. Cloudflare Pages | IPアドレス、トラフィックルーティングデータ、システム構成情報、当サイトへの通信に関する情報 プライバシーポリシー | 当社は、当サイトの配信、表示速度・可用性・セキュリティの確保および不正アクセス等の検知・防止に利用します。Cloudflareは、Cloudflare Pagesおよびそのネットワークサービスの提供、維持、保護および改善のために情報を取り扱います。当サイトへのアクセス時に必要となる通信であり、Cookie利用の選択による停止対象ではありません。 | --- ## 課題から探す | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/problems 顧客課題データから整理した具体的な状態を、15の課題カテゴリで絞り込み、関連するアプローチ、技術、サービス、実績を確認できます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Problem # 課題から探す 顧客課題の実データを基に、個別企業を特定しない抽象化課題を1行ずつ掲載しています。課題カテゴリで絞り込み、いまの状態に近い項目から関連テーマと支援内容を確認できます。 ![分断されたクラウドとデータ経路から課題を可視化する抽象表現](/_astro/hero.CphVPO5I_DoM1N.webp) Problem list ## 具体的な課題から選ぶ 同じ課題が複数のカテゴリに関係する場合があります。カテゴリを選ぶと、該当するカードだけを表示します。 すべてセキュリティ・権限運用・監視体制・プロセス基盤設計・構成障害対応・可用性要件整理・技術評価データ基盤・連携ガバナンス・標準化性能・拡張性移行・EOL分析・可視化属人化・引き継ぎコスト最適化検索・ナレッジ活用開発・業務自動化 すべての課題を表示しています ### [複数システムを横断するインフラ運用体制が不足している。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - セキュリティ・権限 - 体制・プロセス 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [監視・バックアップ・セキュリティ・ログ・構成レビューを継続管理できていない。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - セキュリティ・権限 - 体制・プロセス 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [大量かつ分散した文書から必要な情報を効率よく検索できない。](/problems/ai-knowledge-utilization/) - 検索・ナレッジ活用 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [表記揺れや専門用語を考慮した検索精度が不足している。](/problems/ai-knowledge-utilization/) - 検索・ナレッジ活用 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [複数サービス・利用者の環境が単一アカウントへ集約され、管理とコスト配賦が複雑化している。](/problems/cloud-platform-modernization/) - 基盤設計・構成 - コスト最適化 - セキュリティ・権限 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [性能、認証情報、アクセス制御を含む基盤改善が必要。](/problems/cloud-platform-modernization/) - 基盤設計・構成 - コスト最適化 - セキュリティ・権限 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [24時間365日の監視・障害一次対応と、短時間での原因切り分けを行う体制が不足している。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 障害対応・可用性 - セキュリティ・権限 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [高いセキュリティ、可用性、拡張性を満たす必要がある。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 障害対応・可用性 - セキュリティ・権限 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [コンテナ基盤の可用性・セキュリティ・運用品質を満たす標準設計が不足している。](/problems/cloud-platform-modernization/) - 基盤設計・構成 - 運用・監視 - セキュリティ・権限 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [構成管理、監視、アラート、障害対応基準が整備されていない。](/problems/cloud-platform-modernization/) - 基盤設計・構成 - 運用・監視 - セキュリティ・権限 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [アラート受信後のログ調査、原因・影響範囲の切り分け、適切な担当への引き継ぎ体制が不足している。](/problems/reliability-incident-response/) - 障害対応・可用性 - 運用・監視 - 体制・プロセス 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [手順外の障害へ柔軟に対応できない。](/problems/reliability-incident-response/) - 障害対応・可用性 - 運用・監視 - 体制・プロセス 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [Webシステムのインフラ移行・運用と、進捗・課題・エスカレーションを一体管理する体制が不足している。](/problems/cloud-migration-eol/) - 移行・EOL - 運用・監視 - 体制・プロセス 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [複数システムのインフラ運用依頼を受け付け、関係者間で標準的に引き継ぐプロセスが整備されていない。](/problems/technology-strategy-operations/) - 運用・監視 - 体制・プロセス - ガバナンス・標準化 技術選定、標準化、問い合わせ、変更、引き継ぎを継続できる運用モデルとして整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [既存システムのEOL対応と運用引き継ぎが滞っている。](/problems/cloud-migration-eol/) - 移行・EOL - 体制・プロセス - コスト最適化 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [クラウド技術の知見不足と運用コストが継続改善を妨げている。](/problems/cloud-migration-eol/) - 移行・EOL - 体制・プロセス - コスト最適化 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [複雑なSQLと分析ダッシュボードの保守・追加開発を継続できる体制が不足している。](/problems/data-integration-analytics/) - 分析・可視化 - 体制・プロセス 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [エラーの影響と運用リスクを把握できていない。](/problems/data-integration-analytics/) - 分析・可視化 - 体制・プロセス 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [内外のデータを集約する情報基盤がなく、分析テーマと実現性を小規模に検証できていない。](/problems/data-integration-analytics/) - データ基盤・連携 - 分析・可視化 - 要件整理・技術評価 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [複数のクラウド環境を効率よく同一品質で構築・管理できていない。](/problems/cloud-platform-modernization/) - 基盤設計・構成 - ガバナンス・標準化 - 性能・拡張性 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [現行構成の課題把握と最適化が不足している。](/problems/cloud-platform-modernization/) - 基盤設計・構成 - ガバナンス・標準化 - 性能・拡張性 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [既存基盤の移行に停止時間の制約があり、安全な切り替えが難しい。](/problems/cloud-migration-eol/) - 移行・EOL - 性能・拡張性 - セキュリティ・権限 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [高負荷対応、脆弱性対策、継続運用を含む再設計が必要。](/problems/cloud-migration-eol/) - 移行・EOL - 性能・拡張性 - セキュリティ・権限 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [ダッシュボード内部処理と外部認証の連携品質を検証できていない。](/problems/business-system-automation/) - 要件整理・技術評価 - セキュリティ・権限 - 障害対応・可用性 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [総合試験の証跡と技術的な問題切り分け体制が不足している。](/problems/business-system-automation/) - 要件整理・技術評価 - セキュリティ・権限 - 障害対応・可用性 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [共通基盤が機能追加と予測困難な負荷増加に追従できない。](/problems/performance-cost-optimization/) - 基盤設計・構成 - 性能・拡張性 - 障害対応・可用性 ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [障害影響の局所化、安定稼働、運用コスト最適化が必要。](/problems/performance-cost-optimization/) - 基盤設計・構成 - 性能・拡張性 - 障害対応・可用性 ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [大量のクラウドリソースが乱立し、利用状況・費用・構成を一元管理できない。](/problems/performance-cost-optimization/) - ガバナンス・標準化 - コスト最適化 - 基盤設計・構成 ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [マルチテナント基盤の分離設計が不十分で、障害影響が全体へ波及する。](/problems/security-governance/) - 基盤設計・構成 - セキュリティ・権限 - 障害対応・可用性 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [監視要件の妥当性確認とセキュリティを含む運用設計が不足している。](/problems/security-governance/) - 基盤設計・構成 - セキュリティ・権限 - 障害対応・可用性 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [重大度に応じた障害対応時間とエスカレーション基準を満たす運用体制が必要。](/problems/reliability-incident-response/) - 障害対応・可用性 - 体制・プロセス 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [少人数の運用体制では、基盤のモダナイゼーション、CI/CD、監視改善を実行できない。](/problems/technology-strategy-operations/) - 基盤設計・構成 - 運用・監視 - 体制・プロセス 技術選定、標準化、問い合わせ、変更、引き継ぎを継続できる運用モデルとして整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [ハイブリッド環境を横断して改善対象を整理する必要がある。](/problems/technology-strategy-operations/) - 基盤設計・構成 - 運用・監視 - 体制・プロセス 技術選定、標準化、問い合わせ、変更、引き継ぎを継続できる運用モデルとして整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [インフラの現状調査、監視、障害復旧、原因別エスカレーションの役割分担が明確でない。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 障害対応・可用性 - 体制・プロセス 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [サポート終了した基盤ソフトウェアを継続利用しており、脆弱性・互換性・停止リスクが高い。](/problems/cloud-migration-eol/) - 移行・EOL - セキュリティ・権限 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [クラウド環境を24時間365日監視し、外部障害のエスカレーションやEOL対応を継続する体制が不足している。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 障害対応・可用性 - 移行・EOL 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [技術問い合わせの受付、必要情報、作業量の確認、進捗、結果を一貫して追跡できない。](/problems/technology-strategy-operations/) - 体制・プロセス - ガバナンス・標準化 技術選定、標準化、問い合わせ、変更、引き継ぎを継続できる運用モデルとして整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [対応履歴を改善知識として蓄積できていない。](/problems/technology-strategy-operations/) - 体制・プロセス - ガバナンス・標準化 技術選定、標準化、問い合わせ、変更、引き継ぎを継続できる運用モデルとして整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [共通基盤が機能追加と負荷増加に追従できず、安定性と運用コストに課題がある。](/problems/performance-cost-optimization/) - 性能・拡張性 - 障害対応・可用性 - コスト最適化 ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [障害影響を局所化できる構成が必要。](/problems/performance-cost-optimization/) - 性能・拡張性 - 障害対応・可用性 - コスト最適化 ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [クラウドプロジェクトの所有組織が実際の利用主体と一致せず、権限・責任・運用の移管が必要。](/problems/security-governance/) - 移行・EOL - セキュリティ・権限 - ガバナンス・標準化 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [環境ごとの設定値が標準状態から乖離し、セキュリティと運用品質を担保できない。](/problems/security-governance/) - セキュリティ・権限 - ガバナンス・標準化 - 体制・プロセス 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [調査・修正の技術リソースと安全な変更手順が不足している。](/problems/security-governance/) - セキュリティ・権限 - ガバナンス・標準化 - 体制・プロセス 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [旧式アーキテクチャが大量リクエストと長期データ保存に対応できない。](/problems/cloud-platform-modernization/) - 基盤設計・構成 - 性能・拡張性 - データ基盤・連携 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [クラウドネイティブ化とデータガバナンスの方針が不足している。](/problems/cloud-platform-modernization/) - 基盤設計・構成 - 性能・拡張性 - データ基盤・連携 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [分散した業務データを統合する基盤がなく、定型業務を自動化できていない。](/problems/business-system-automation/) - データ基盤・連携 - 開発・業務自動化 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [AIエージェントと既存データ・システムを連携する設計が必要。](/problems/business-system-automation/) - データ基盤・連携 - 開発・業務自動化 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [オンプレミス基幹システムのクラウド移行で、費用、OS・データベース互換性、移行実績が制約となっている。](/problems/cloud-migration-eol/) - 移行・EOL - 要件整理・技術評価 - コスト最適化 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [移行元システムの構成情報と引き継ぎ資料が不足し、クラウド移行計画と運用移管を具体化できない。](/problems/cloud-migration-eol/) - 移行・EOL - 属人化・引き継ぎ - 体制・プロセス 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [クラウド環境とミドルウェアの課題、権限管理、監視・障害対応が標準化されていない。](/problems/security-governance/) - ガバナンス・標準化 - セキュリティ・権限 - 運用・監視 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [現行クラウド構成、ミドルウェア、権限、IaC設定が整理されていない。](/problems/cloud-platform-modernization/) - 基盤設計・構成 - ガバナンス・標準化 - 運用・監視 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [基盤構築から24時間365日の運用までを一貫して移行する必要がある。](/problems/cloud-platform-modernization/) - 基盤設計・構成 - ガバナンス・標準化 - 運用・監視 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [利用要件に合う検索システムの構成、データ投入、検索インデックス、精度調整を設計できていない。](/problems/ai-knowledge-utilization/) - 検索・ナレッジ活用 - データ基盤・連携 - 要件整理・技術評価 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [実績データが分断され、将来予測、異常検知、業務判断をデータで支援できない。](/problems/data-integration-analytics/) - データ基盤・連携 - 分析・可視化 - 属人化・引き継ぎ 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [判断が担当者の経験に依存している。](/problems/data-integration-analytics/) - データ基盤・連携 - 分析・可視化 - 属人化・引き継ぎ 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [監視が多重化している一方、負荷傾向の分析と障害再発防止が仕組み化されていない。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 障害対応・可用性 - 性能・拡張性 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [インフラのボトルネックと改善優先度を客観的に評価する専門知見が不足している。](/problems/performance-cost-optimization/) - 要件整理・技術評価 - 性能・拡張性 - 基盤設計・構成 ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [移行元の技術情報と設定資料が不十分で、クラウド移行の期間・コスト・動作リスクが増大している。](/problems/cloud-migration-eol/) - 移行・EOL - 属人化・引き継ぎ - 要件整理・技術評価 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [長期データを保存・分析するDWHとBIの要件が整理されていない。](/problems/data-integration-analytics/) - データ基盤・連携 - 分析・可視化 - セキュリティ・権限 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [利用者別のアクセス制御と適切なツール選定が必要。](/problems/data-integration-analytics/) - データ基盤・連携 - 分析・可視化 - セキュリティ・権限 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [複数クラウド環境のガバナンス指針がなく、セキュリティ設定と改善方針が統一されていない。](/problems/security-governance/) - ガバナンス・標準化 - セキュリティ・権限 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [構築時期・担当が異なる複数環境を共通方針で管理できない。](/problems/security-governance/) - ガバナンス・標準化 - セキュリティ・権限 - 体制・プロセス 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [権限、監査ログ、脆弱性、技術問い合わせの運用が統一されていない。](/problems/security-governance/) - ガバナンス・標準化 - セキュリティ・権限 - 体制・プロセス 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [旧来型のクラウド構成に手作業が多く、運用効率が低い。](/problems/cloud-platform-modernization/) - ガバナンス・標準化 - 属人化・引き継ぎ - 基盤設計・構成 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [仕様が個別ベンダーへ属人化し、標準構成と継続改善が定着していない。](/problems/cloud-platform-modernization/) - ガバナンス・標準化 - 属人化・引き継ぎ - 基盤設計・構成 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [インフラ、アプリケーション、データ連携を横断した監視と障害切り分けができない。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 障害対応・可用性 - 体制・プロセス 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [24時間365日の初動、復旧支援、担当者連携の役割分担が未整備である。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 障害対応・可用性 - 体制・プロセス 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [監視項目、アラート通知、障害切り分け、課題管理の運用が整理されていない。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 障害対応・可用性 - 体制・プロセス 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [インフラ以外の障害を適切な担当へ連携する体制が不足している。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 障害対応・可用性 - 体制・プロセス 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [手動のCSV投入に依存し、データ連携・分析・可視化を継続運用できない。](/problems/data-integration-analytics/) - データ基盤・連携 - 分析・可視化 - セキュリティ・権限 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [BIのアクセス制御と段階導入の要件が整理されていない。](/problems/data-integration-analytics/) - データ基盤・連携 - 分析・可視化 - セキュリティ・権限 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [想定負荷に対する性能・台数・ボトルネックを評価できず、改善方針を決定する専門知見が不足している。](/problems/performance-cost-optimization/) - 要件整理・技術評価 - 性能・拡張性 - 基盤設計・構成 ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [機能・非機能要件とデータ処理要件が整理されておらず、クラウド環境と分析基盤の設計へ落とし込めない。](/problems/technology-strategy-operations/) - 要件整理・技術評価 - データ基盤・連携 - 基盤設計・構成 技術選定、標準化、問い合わせ、変更、引き継ぎを継続できる運用モデルとして整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [クラウド移行時のセキュリティ・ネットワーク要件を満たす構成を判断できる専門知見が不足している。](/problems/cloud-migration-eol/) - 移行・EOL - セキュリティ・権限 - 要件整理・技術評価 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [既存サービスの代替開発、基盤最適化、データ連携、BI導入を一つの段階計画へ整理できていない。](/problems/business-system-automation/) - 開発・業務自動化 - データ基盤・連携 - 分析・可視化 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [基盤のスケーリングと保守にも課題がある。](/problems/business-system-automation/) - 開発・業務自動化 - データ基盤・連携 - 分析・可視化 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [稼働中システムのURL・ドメイン変更を、停止時間と移行リスクを抑えて実施する必要がある。](/problems/cloud-migration-eol/) - 移行・EOL - 障害対応・可用性 - 要件整理・技術評価 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [複数システムにデータが分散し、整合性確認と照合が手作業になっている。](/problems/business-system-automation/) - データ基盤・連携 - 開発・業務自動化 - セキュリティ・権限 - 運用・監視 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [連携エラーの再処理、暗号化、監視、障害対応を含む運用設計が不足している。](/problems/business-system-automation/) - データ基盤・連携 - 開発・業務自動化 - セキュリティ・権限 - 運用・監視 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [セキュリティ上の異常・脆弱性を検知し、調査・復旧・再発防止まで継続する運用体制が不足している。](/problems/security-governance/) - セキュリティ・権限 - 障害対応・可用性 - 運用・監視 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [BI、DWH、クラウド制限のどこが性能ボトルネックか特定できない。](/problems/data-integration-analytics/) - 性能・拡張性 - 分析・可視化 - セキュリティ・権限 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [テーブル増加、権限、実行ログを継続管理しにくい。](/problems/data-integration-analytics/) - 性能・拡張性 - 分析・可視化 - セキュリティ・権限 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [大容量データ処理に性能ボトルネックがあり、計算資源の拡張が手動である。](/problems/data-integration-analytics/) - 性能・拡張性 - 移行・EOL - データ基盤・連携 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [分析基盤の移行と自動スケーリングが必要。](/problems/data-integration-analytics/) - 性能・拡張性 - 移行・EOL - データ基盤・連携 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [引き継いだシステムの設計思想が不明で、監視要件の実現性を短期間で判断できない。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 要件整理・技術評価 - 属人化・引き継ぎ 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [本番稼働後の負荷に応じて監視条件を継続調整する必要がある。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 要件整理・技術評価 - 属人化・引き継ぎ 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [既存プラットフォームの課題と優先順位が整理されず、段階的なリプレイス計画を具体化できない。](/problems/cloud-platform-modernization/) - 基盤設計・構成 - 移行・EOL - 要件整理・技術評価 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [インフラの性能・コスト課題を改善する担当者が不足している。](/problems/performance-cost-optimization/) - 性能・拡張性 - コスト最適化 - 体制・プロセス ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [冗長構成の費用と24時間365日の運用を両立できていない。](/problems/performance-cost-optimization/) - 性能・拡張性 - コスト最適化 - 体制・プロセス ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [稼働中バックエンド基盤の構成・運用・コスト上の課題を把握し、優先順位を付けて継続改善できていない。](/problems/performance-cost-optimization/) - 基盤設計・構成 - 運用・監視 - コスト最適化 ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [事業KPIの候補が多く分析優先度を決められない。](/problems/data-integration-analytics/) - 分析・可視化 - 要件整理・技術評価 - データ基盤・連携 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [実データによる仮説検証と予測・可視化の実現性確認が不足している。](/problems/data-integration-analytics/) - 分析・可視化 - 要件整理・技術評価 - データ基盤・連携 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [利用拡大に耐える基盤の安定稼働と24時間365日の障害切り分け体制が不足している。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 障害対応・可用性 - セキュリティ・権限 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [高負荷、時間外リリース、権限、パッチ、監視設定を継続管理する必要がある。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 障害対応・可用性 - セキュリティ・権限 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [サポート終了したデータベースを継続利用し、脆弱性・互換性・停止リスクが高い。](/problems/cloud-migration-eol/) - 移行・EOL - セキュリティ・権限 - 性能・拡張性 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [将来の性能変更と今後のEOL対応を容易にする構成が必要。](/problems/cloud-migration-eol/) - 移行・EOL - セキュリティ・権限 - 性能・拡張性 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [複数形式の文書を横断し、本文・類義表現・固有用語を考慮して検索できない。](/problems/ai-knowledge-utilization/) - 検索・ナレッジ活用 - セキュリティ・権限 - データ基盤・連携 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [認証とアクセス制御を維持した検索基盤が必要。](/problems/ai-knowledge-utilization/) - 検索・ナレッジ活用 - セキュリティ・権限 - データ基盤・連携 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [リソース不足、プロセス停止、公開エンドポイント異常を継続監視できない。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 障害対応・可用性 - 体制・プロセス 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [技術問い合わせへ対応するインフラ運用体制が不足している。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 障害対応・可用性 - 体制・プロセス 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [管理システムへのアクセス制御と構成の正当性を継続確認できず、アカウントや拡張機能の正当性を確認できない。](/problems/security-governance/) - セキュリティ・権限 - 障害対応・可用性 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [管理画面へのアクセス経路と監査を強化する必要がある。](/problems/security-governance/) - セキュリティ・権限 - 障害対応・可用性 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [要件整理と設計の完了を待つ従来工程では、必要機能を期限内に開発できない。](/problems/business-system-automation/) - 開発・業務自動化 - 要件整理・技術評価 - 体制・プロセス 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [複数人で並行開発できる分割・進行設計が不足している。](/problems/business-system-automation/) - 開発・業務自動化 - 要件整理・技術評価 - 体制・プロセス 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [クラウド基盤が必要なセキュリティ基準と標準設定を満たしているか確認できない。](/problems/security-governance/) - セキュリティ・権限 - ガバナンス・標準化 - 要件整理・技術評価 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [設定調査・修正の技術リソースと安全な変更手順が不足している。](/problems/security-governance/) - セキュリティ・権限 - ガバナンス・標準化 - 要件整理・技術評価 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [実績データを統合した予測ができず、需要変動や不足リスクを早期検知できない。](/problems/data-integration-analytics/) - データ基盤・連携 - 分析・可視化 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [業務判断が事後対応になっている。](/problems/data-integration-analytics/) - データ基盤・連携 - 分析・可視化 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [実績と保有データを横断分析できず、滞留や非効率の兆候を特定できない。](/problems/data-integration-analytics/) - データ基盤・連携 - 分析・可視化 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [業務判断が熟練者の経験に依存し、判断基準を共有・継承できない。](/problems/data-integration-analytics/) - 属人化・引き継ぎ - データ基盤・連携 - ガバナンス・標準化 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [分散データを統合し、判断軸をルールと指標へ形式知化する必要がある。](/problems/data-integration-analytics/) - 属人化・引き継ぎ - データ基盤・連携 - ガバナンス・標準化 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [現行クラウド構成が要件・想定負荷・セキュリティに適合しているか評価できない。](/problems/technology-strategy-operations/) - 要件整理・技術評価 - 性能・拡張性 - セキュリティ・権限 - 基盤設計・構成 技術選定、標準化、問い合わせ、変更、引き継ぎを継続できる運用モデルとして整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [アーキテクチャからミドルウェアまで横断評価する専門知見が不足している。](/problems/technology-strategy-operations/) - 要件整理・技術評価 - 性能・拡張性 - セキュリティ・権限 - 基盤設計・構成 技術選定、標準化、問い合わせ、変更、引き継ぎを継続できる運用モデルとして整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [表計算中心の引き継ぎで必要情報の不足・記載漏れが発生する。](/problems/ai-knowledge-utilization/) - 属人化・引き継ぎ - 検索・ナレッジ活用 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [分散した文書を専門用語も含めて横断検索できない。](/problems/ai-knowledge-utilization/) - 属人化・引き継ぎ - 検索・ナレッジ活用 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [利用者の権限を維持した情報検索・回答生成ができず、権限外情報の参照や漏えいリスクがある。](/problems/ai-knowledge-utilization/) - 検索・ナレッジ活用 - セキュリティ・権限 - ガバナンス・標準化 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [安全な実行環境とアクセス制御が必要。](/problems/ai-knowledge-utilization/) - 検索・ナレッジ活用 - セキュリティ・権限 - ガバナンス・標準化 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [採用中のクラウドサービスと構成が要件・想定負荷に適合するか評価できない。](/problems/technology-strategy-operations/) - 要件整理・技術評価 - 性能・拡張性 - 基盤設計・構成 技術選定、標準化、問い合わせ、変更、引き継ぎを継続できる運用モデルとして整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [アーキテクチャとミドルウェアを横断評価する専門知見が不足している。](/problems/technology-strategy-operations/) - 要件整理・技術評価 - 性能・拡張性 - 基盤設計・構成 技術選定、標準化、問い合わせ、変更、引き継ぎを継続できる運用モデルとして整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [機能・非機能要件をクラウドの具体的な構成へ落とし込み、設計・構築・試験を一貫して進める体制が不足している。](/problems/cloud-platform-modernization/) - 要件整理・技術評価 - 基盤設計・構成 - 体制・プロセス 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [イベントデータを用途別に集約・抽出・出力する処理が整備されていない。](/problems/data-integration-analytics/) - データ基盤・連携 - 開発・業務自動化 - セキュリティ・権限 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [データ配置と権限分離を含む運用設計が不足している。](/problems/data-integration-analytics/) - データ基盤・連携 - 開発・業務自動化 - セキュリティ・権限 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [開発・本番・検証・負荷試験など複数環境を同一品質で効率よく構築できない。](/problems/cloud-platform-modernization/) - 基盤設計・構成 - ガバナンス・標準化 - 性能・拡張性 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [想定負荷に適した基盤設計とIaCによる構成管理が必要。](/problems/cloud-platform-modernization/) - 基盤設計・構成 - ガバナンス・標準化 - 性能・拡張性 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [リリース後の監視、障害対応、性能調整を継続する運用体制が不足している。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 障害対応・可用性 - 属人化・引き継ぎ 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [手順と記録が標準化されず、対応品質が担当者に依存している。](/problems/reliability-incident-response/) - 運用・監視 - 障害対応・可用性 - 属人化・引き継ぎ 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [サポート終了したOSと関連サーバーを、サービス影響を抑えて段階移行する必要がある。](/problems/cloud-migration-eol/) - 移行・EOL - 運用・監視 - 障害対応・可用性 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る ### [新OSに非対応の監視方式も同時に更新しなければならない。](/problems/cloud-migration-eol/) - 移行・EOL - 運用・監視 - 障害対応・可用性 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 関連ページでは、よくある状態、関連する目標・技術、サービス、導入事例を確認できます。 関連テーマを見る --- ## AI・社内ナレッジを活用したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/problems/ai-knowledge-utilization 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Problem # AI・社内ナレッジを活用したい 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 ![分断されたクラウドとデータ経路から課題を可視化する抽象表現](/_astro/hero.CphVPO5I_DoM1N.webp) Current State ## このようなお困りごとはありませんか - 大量かつ分散した文書から必要な情報を効率よく探せない - 表記揺れや専門用語を考慮した検索精度を確保できない - 認証とアクセス制御を維持したままAIや検索へ接続できない - 文書の形式や保管場所がばらばらで、本文も含めて横断的に検索できない - 表計算ファイル中心の引き継ぎで情報の不足や記載漏れが起き、必要な知識を探し直している - 検索システムの構成やデータの取り込み方法が定まらず、利用要件に合う仕組みを選べない - 利用者に権限のない情報が検索結果やAIの回答に含まれないか、不安がある ## 関連する観点 - 検索・ナレッジ活用 - データ基盤・連携 - セキュリティ・権限 - 属人化・引き継ぎ ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=enterprise-knowledge-consultation&source=%2Fproblems%2Fai-knowledge-utilization%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud AI 基盤開発](/_astro/service-card-abstract.qpgLZrv2_nlEWY.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Google Cloud AI 基盤開発](/services/google-cloud-ai/) Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 - AI基盤とアーキテクチャを共通化: 利用目的、モデル、実行環境、認証、ネットワークを整理し、複数のユースケースから利用できる全体構成を設計します。 - データ・システム連携を再利用可能に設計: 既存データや業務システムへの接続方式と権限を整理し、検索やAIエージェントから再利用できる形で実装します。 - 運用・監視・ガバナンスを一体で整備: 監視、ログ、権限、評価、監査と変更管理を、開発後に追加するのではなく基盤の運用へ組み込みます。 ![Gemini Enterprise導入](/_astro/service-card-abstract.DQ_ERy-G_1skOYD.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Gemini Enterprise導入](/services/gemini-enterprise/) Gemini Enterpriseの導入判断から初期設定、データ連携、品質評価、運用・ガバナンスまで段階的に担います。 - 導入目的・ユースケース設計: 導入目的とAIユースケースを整理します。現在の業務と課題を確認し、Gemini Enterpriseを活用する対象と優先順位を定めます。 - 初期設定・データ連携: 初期設定とデータ・業務連携を実装します。Google Workspaceや社内データの権限を踏まえ、安全に利用を始めるための接続を設計します。 - 品質評価・運用・ガバナンス: 出力の品質評価とガバナンスを設計します。利用ルール、ログ、監査、出力の確認手順を整え、評価結果をもとに設定や連携を改善できる運用を構築します。 ![AIエージェント実装](/_astro/service-card-abstract.BjuvnyPt_cKRq5.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [AIエージェント実装](/services/ai-agent-development/) 個別業務の判断、ツール呼び出し、データ参照、評価と監査を持つAIエージェントを設計・実装します。 - 業務・判断フロー設計: 対象業務、入力、判断基準、例外、担当者との分担を整理し、エージェントの役割を定義します。 - エージェント・ツール連携実装: 必要なデータ参照、API、業務ツールの呼び出しと実行制御を実装します。 - 評価・監視・ガバナンス: 回答と実行結果の評価、ログ、権限、監視、改善の流れを運用へ組み込みます。 ![社内ナレッジ活用](/_astro/service-card-abstract.CrxkWn_L_ZxbOpJ.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [社内ナレッジ活用](/services/enterprise-knowledge/) Gemini Enterprise、Agent Search、RAGを活用し、必要な社内情報へ根拠と権限を保って到達できる仕組みを構築します。 - 分散した社内情報とアクセス権限を整理: 保管先、文書形式、更新方法、利用者とアクセス権限を確認し、検索対象を整理します。 - 検索・RAG方式とデータ接続を設計: Agent Search、RAG、ベクトル検索などから目的に合う方式を選び、データへ接続します。 - 回答品質と参照元を継続的に評価: 質問、検索結果、回答と参照元を評価し、データと検索設定を継続して改善します。 ![Agent Search 社内検索システム](/_astro/service-card-abstract.BWnO0q3v_Z2f0GSD.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Agent Search 社内検索システム](/services/agent-search/) Google CloudのAgent Search（旧称 Vertex AI Search）を活用した社内検索システムを提供します。業界用語や表記の揺れにも対応し、必要な社内情報へ素早くアクセスできる環境を整えます。 - 検索時間を短縮: AIが要点を整理して回答し、あいまいなキーワードからも意図を高精度で理解します。参照元のPDFや該当ページも提示するため、確認作業をスムーズに進められます。 - 社内ナレッジの活用: 社内資料を検索して情報を一元的に活用できます。必要な情報をすぐに取り出せるようにし、資料に関する問い合わせと確認作業の負担を減らします。 - 世界トップクラスの技術: Googleの自然言語処理技術やベクトル検索技術を活用し、検索意図の理解、類義語の処理、質問応答へ高精度に対応します。RAGを利用した自社専用の検索エンジンも構築できます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp) 株式会社島津製作所 ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 業界 製造 サービス データ分析・AI 課題 350種類以上の社内資料を中身まで検索できず、必要な資料を探す作業が事業部全体で月100時間を超えていました。 支援 Agent Search(旧Vertex AI Search)を活用し、社内固有の略語・用語や回答言語を調整するとともに、閉域網とSSO認証を備えた検索システムを構築しました。 成果 1回約70秒かかっていた検索時間が半分以下になり、利用者満足度の平均も導入前の42.5から導入後は75.2まで向上しました。 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=enterprise-knowledge-consultation&source=%2Fproblems%2Fai-knowledge-utilization%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Outcome ### [社内文書を権限を守って検索・活用したい](/outcomes/enable-secure-knowledge-search/) 分散した文書や業務知識を、既存のアクセス権を保ちながら検索・回答に利用できるようにします。 詳しく見る Outcome ### [生成AIを業務で安全に使える環境を整えたい](/outcomes/adopt-generative-ai-securely/) 利用ルール、権限、データ保護、出力の確認手順を整え、生成AIを業務へ導入するための環境と運用を設計します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Gemini Enterprise Agent Platform](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/) Gemini Enterprise Agent Platform（旧Vertex AI）は、AIモデルやエージェントの開発・運用を支えるGoogle Cloudの統合プラットフォームです。検索機能を担うAgent Search（旧Vertex AI Search）を含み、社内情報の検索や生成AIによる回答を構築できます。 詳しく見る Technology ### [Gemini](/technologies/gemini/) 文章、データ、業務システムと接続し、検索・生成・支援に活用できる生成AIモデル群です。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Agent Search](/technologies/agent-search/) Agent Search（旧称 Vertex AI Search）は、Gemini Enterprise Agent Platformで利用できるGoogle Cloudの検索・回答生成サービスです。ウェブサイトや構造化・非構造化データを検索し、企業独自の情報を根拠とする生成AIの回答やRAG（検索拡張生成）を構築できます。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る --- ## 業務システムを開発・自動化したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/problems/business-system-automation 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Problem # 業務システムを開発・自動化したい 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 ![分断されたクラウドとデータ経路から課題を可視化する抽象表現](/_astro/hero.CphVPO5I_DoM1N.webp) Current State ## このようなお困りごとはありませんか - 複数システムのデータ照合や定型作業が手作業になっている - 要件整理と設計の完了を待つ工程では、必要機能を期限内に届けにくい - 連携エラーの再処理、暗号化、監視を含む運用設計が不足している - AIエージェントを既存データや業務システムにつなぐための要件が整理されていない - ダッシュボード内部の処理と外部認証の連携が、期待どおりに動くか検証できていない - 既存サービスの代替開発、データ連携、BI導入をまとめた計画が定まっていない - 複数人で並行開発するための作業分担や進行管理が整わず、開発が滞っている - 総合試験の記録や技術的な問題を切り分ける体制が不足し、リリース品質に不安がある ## 関連する観点 - 開発・業務自動化 - データ基盤・連携 - 要件整理・技術評価 - 運用・監視 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=business-automation-consultation&source=%2Fproblems%2Fbusiness-system-automation%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud AI 基盤開発](/_astro/service-card-abstract.qpgLZrv2_nlEWY.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Google Cloud AI 基盤開発](/services/google-cloud-ai/) Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 - AI基盤とアーキテクチャを共通化: 利用目的、モデル、実行環境、認証、ネットワークを整理し、複数のユースケースから利用できる全体構成を設計します。 - データ・システム連携を再利用可能に設計: 既存データや業務システムへの接続方式と権限を整理し、検索やAIエージェントから再利用できる形で実装します。 - 運用・監視・ガバナンスを一体で整備: 監視、ログ、権限、評価、監査と変更管理を、開発後に追加するのではなく基盤の運用へ組み込みます。 ![Gemini Enterprise導入](/_astro/service-card-abstract.DQ_ERy-G_1skOYD.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Gemini Enterprise導入](/services/gemini-enterprise/) Gemini Enterpriseの導入判断から初期設定、データ連携、品質評価、運用・ガバナンスまで段階的に担います。 - 導入目的・ユースケース設計: 導入目的とAIユースケースを整理します。現在の業務と課題を確認し、Gemini Enterpriseを活用する対象と優先順位を定めます。 - 初期設定・データ連携: 初期設定とデータ・業務連携を実装します。Google Workspaceや社内データの権限を踏まえ、安全に利用を始めるための接続を設計します。 - 品質評価・運用・ガバナンス: 出力の品質評価とガバナンスを設計します。利用ルール、ログ、監査、出力の確認手順を整え、評価結果をもとに設定や連携を改善できる運用を構築します。 ![AIエージェント実装](/_astro/service-card-abstract.BjuvnyPt_cKRq5.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [AIエージェント実装](/services/ai-agent-development/) 個別業務の判断、ツール呼び出し、データ参照、評価と監査を持つAIエージェントを設計・実装します。 - 業務・判断フロー設計: 対象業務、入力、判断基準、例外、担当者との分担を整理し、エージェントの役割を定義します。 - エージェント・ツール連携実装: 必要なデータ参照、API、業務ツールの呼び出しと実行制御を実装します。 - 評価・監視・ガバナンス: 回答と実行結果の評価、ログ、権限、監視、改善の流れを運用へ組み込みます。 ![業務システム開発](/_astro/service-card-abstract.C4Cu4ByE_18tIOL.webp) Data Visual created with generative AI ### [業務システム開発](/services/system-development/) 現在の業務と既存システムを踏まえ、入力・申請・承認・照会などの業務Webアプリケーションとシステム連携を設計・開発します。 - 業務Webアプリケーション: 入力、申請、確認、承認など、担当者と業務手順に合う画面と処理を設計・開発します。パッケージでは対応しにくい業務ルールも、必要な機能として整理します。 - 業務処理の自動化: 定期処理、計算、照合、ファイルの受け渡しなど、繰り返し行う処理を自動化します。人による確認を残す箇所とエラー時の対応も業務手順に沿って設計します。 - 検索・照会システム: 業務上の確認に必要な情報や資料を探せる検索・照会機能を開発します。利用者の権限や検索条件を踏まえ、次の作業へ進みやすい画面を整えます。 - 既存システム連携・段階的改修: API、データベース、Excel・CSVなどで既存システムと接続し、入力や処理の結果を受け渡します。残す機能と新しく作る範囲を定め、切り替えリスクを確認しながら改修します。 - クラウド実行環境の設計・構築: アプリケーションの利用者数や処理量を踏まえ、可用性、性能、権限、監視を含むクラウド実行環境を整えます。 - 保守・継続改善: リリース後の監視と保守、現場からのフィードバックに応じた画面や処理の改善、業務変更に伴う機能追加を支援します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=business-automation-consultation&source=%2Fproblems%2Fbusiness-system-automation%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Outcome ### [自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい](/outcomes/build-enterprise-ai-solutions/) 業務課題と評価基準を定め、データ、モデル、アプリケーション、運用を一体で設計します。 詳しく見る Outcome ### [定型業務をシステム連携・AIエージェントで自動化したい](/outcomes/automate-business-workflows/) 業務判断、データ連携、例外処理を整理し、人の確認を残しながら定型業務を段階的に自動化します。 詳しく見る Outcome ### [手作業のデータ投入・連携を自動化したい](/outcomes/automate-data-ingestion/) ファイル、API、データベースからの収集と更新を定型化し、継続的に利用できるデータ連携へ移行します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Gemini Enterprise Agent Platform](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/) Gemini Enterprise Agent Platform（旧Vertex AI）は、AIモデルやエージェントの開発・運用を支えるGoogle Cloudの統合プラットフォームです。検索機能を担うAgent Search（旧Vertex AI Search）を含み、社内情報の検索や生成AIによる回答を構築できます。 詳しく見る Technology ### [Gemini](/technologies/gemini/) 文章、データ、業務システムと接続し、検索・生成・支援に活用できる生成AIモデル群です。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る --- ## クラウド移行・EOLに対応したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/problems/cloud-migration-eol 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Problem # クラウド移行・EOLに対応したい 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 ![分断されたクラウドとデータ経路から課題を可視化する抽象表現](/_astro/hero.CphVPO5I_DoM1N.webp) Current State ## このようなお困りごとはありませんか - サポート終了したOSや基盤ソフトウェアを継続利用している - 移行元の仕様や設定資料が不足し、期間・費用・動作リスクを見積もれない - 停止時間や切り替え条件が厳しく、安全な移行手順を決められない - 既存のOSやデータベースが移行先で動作するか分からず、互換性への不安がある - 移行元の担当者やベンダーから十分な情報を引き継げず、計画が進まない - 新しいOSに既存の監視方式が対応しておらず、移行と同時に運用面の変更も必要になっている - 移行後の運用を担う人員やクラウドの知見が不足し、継続的な管理に不安がある - 今回の更新だけでなく、将来の性能変更や次のサポート終了への対応も負担になっている ## 関連する観点 - 移行・EOL - 要件整理・技術評価 - 運用・監視 - 性能・拡張性 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=cloud-migration-consultation&source=%2Fproblems%2Fcloud-migration-eol%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![Azure 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.C4bDu2jp_1gtOSS.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) Azureの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して担います。 - アーキテクチャ・移行設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、コストと移行条件を整理し、Azure構成と導入計画を設計します。 - 環境構築・性能検証: 設計に沿ってAzure環境を構築し、切り替え前に動作、負荷、運用手順を検証します。 - 監視・運用保守・開発: 監視、OS更新、データベース保守を継続し、Azureサービスを活用したアプリケーション開発にも対応します。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![クラウド移行・リフト＆シフト](/_astro/service-card-abstract.C5e3ieuR_Z1iakJX.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウド移行・リフト＆シフト](/services/cloud-migration/) オンプレミス、データセンター、他のクラウド環境で運用中のシステムをクラウドへ移行し、コスト削減と運用自動化を支援します。 - インフラコストの最適化: 物理サーバーの維持・追加に伴う費用と管理負荷を整理し、必要な構成と利用量に合わせてクラウド資源を設計します。 - 負荷分散・自動拡張: アクセス増加へ対応する負荷分散と、利用状況に応じたオートスケーリングを活用して運用を効率化します。 - セキュリティと運用の継続改善: アクセス状況を可視化し、クラウドの機能を活用したセキュリティ対策と運用手順の改善を支援します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) Capy株式会社 ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 業界 IT・デジタルサービス サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloudへの移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 株式会社インティメート・マージャー ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 業界 広告・マーケティング サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 ![Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/_astro/4b5c3867a35089362b4dcce6dd6ec09a.B1U5UFR2_GtQlI.webp) 株式会社ネイキッド ### [Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 課題 FLOWERS by NAKEDのサイトに従来サーバーの許容量を超えるアクセスが集まる一方、社内だけでクラウド基盤を構築・運用するには人員が不足していました。 支援 Google Cloudへの移行とサーバーのチューニングに加え、アクセス増加時の即応やログを含む保守運用まで継続的に支援しました。 成果 海外アクセスやテレビ放映によるアクセス増加にも対応でき、少人数でのサーバー管理と社内スキルの標準化を進められるようになりました。 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=cloud-migration-consultation&source=%2Fproblems%2Fcloud-migration-eol%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Outcome ### [既存システムを安全にクラウドへ移したい](/outcomes/migrate-systems-safely/) 現行構成と依存関係を把握し、停止時間と切り戻しを管理できる移行計画をつくります。 詳しく見る Outcome ### [EOLを解消し、保守できる構成へ更新したい](/outcomes/modernize-eol-systems/) サポート終了に伴うリスクを整理し、将来の更新を継続できる構成と運用へ移行します。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Spanner](/technologies/spanner/) 高い整合性と拡張性を備えたGoogle Cloudの分散データベースです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) データや成果物を安全かつ耐久性の高いオブジェクトとして保存するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Managed Service for Apache Airflow](/technologies/managed-airflow/) Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。 詳しく見る --- ## クラウド基盤を導入・刷新したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/problems/cloud-platform-modernization 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Problem # クラウド基盤を導入・刷新したい 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 ![分断されたクラウドとデータ経路から課題を可視化する抽象表現](/_astro/hero.CphVPO5I_DoM1N.webp) Current State ## このようなお困りごとはありませんか - 複数環境を同じ品質で構築できず、手作業と個別設定が増えている - アカウント、ネットワーク、権限、監視の標準構成が定まっていない - 現在の基盤が今後の負荷増加やサービス追加に追従できない - 複数サービスや利用者の環境が一つのアカウントに集まり、管理と費用の配分が複雑になっている - コンテナ基盤に必要な可用性・セキュリティ・運用品質を満たせているか判断できない - 基盤の仕様が特定のベンダーや担当者に依存し、構成や設定の全体像を把握できない - 既存構成では大量のリクエストや長期データ保存に対応しづらく、刷新の優先順位も決まっていない - 構築から試験、運用開始までを一貫して担う体制が不足し、引き継ぎにも不安がある ## 関連する観点 - 基盤設計・構成 - ガバナンス・標準化 - 性能・拡張性 - 運用・監視 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=cloud-platform-consultation&source=%2Fproblems%2Fcloud-platform-modernization%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![Azure 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.C4bDu2jp_1gtOSS.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) Azureの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して担います。 - アーキテクチャ・移行設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、コストと移行条件を整理し、Azure構成と導入計画を設計します。 - 環境構築・性能検証: 設計に沿ってAzure環境を構築し、切り替え前に動作、負荷、運用手順を検証します。 - 監視・運用保守・開発: 監視、OS更新、データベース保守を継続し、Azureサービスを活用したアプリケーション開発にも対応します。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![クラウド移行・リフト＆シフト](/_astro/service-card-abstract.C5e3ieuR_Z1iakJX.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウド移行・リフト＆シフト](/services/cloud-migration/) オンプレミス、データセンター、他のクラウド環境で運用中のシステムをクラウドへ移行し、コスト削減と運用自動化を支援します。 - インフラコストの最適化: 物理サーバーの維持・追加に伴う費用と管理負荷を整理し、必要な構成と利用量に合わせてクラウド資源を設計します。 - 負荷分散・自動拡張: アクセス増加へ対応する負荷分散と、利用状況に応じたオートスケーリングを活用して運用を効率化します。 - セキュリティと運用の継続改善: アクセス状況を可視化し、クラウドの機能を活用したセキュリティ対策と運用手順の改善を支援します。 ![HashiCorp 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.Pqwn192R_ZA1m2F.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [HashiCorp 導入・運用支援](/services/hashicorp/) HashiCorp 製品を活用し、マルチクラウドやハイブリッド環境の運用自動化と最適化を支援します。 - Vault・データ保護: シークレット管理、動的な認証情報、暗号化キー、データ保護の要件を整理し、Vaultの導入とアクセス制御を支援します。 - Terraform・インフラ自動化: 既存インフラと変更手順を整理し、TerraformによるプロビジョニングとInfrastructure as Codeの運用を整備します。 - Nomad・Consulによる運用基盤: ワークロードの配置とスケーリング、サービスディスカバリ、ヘルスチェック、サービス接続の自動化を支援します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp) 株式会社バンダイナムコエンターテインメント ### [マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 複数のコンテンツを支える旧マルチテナント環境では、特定タイトルの高負荷がほかのタイトルへ影響する懸念や、コンテンツの増加に伴う運用負荷がありました。 支援 テナントを論理的に分離し、利用頻度の高い機能だけをスケールできる共通システムへ再設計するとともに、構成変更にも迅速に対応できる運用を整備しました。 成果 想定を超えるアクセスにも安定して対応でき、従来構成と比べてコストを約半分に抑えた共通基盤を実現しました。 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ![約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/_astro/S__27115538.BQOqmid6_ENRQb.webp) 株式会社NTTデータユニバーシティ ### [約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) 業界 教育 サービス クラウド基盤・移行 課題 短期間でオンライン研修基盤を立ち上げるため、研修ごとに変動する仮想マシン台数への対応、教材の持ち出し防止、運用部門が扱いやすいUIが求められていました。 支援 Azure上に仮想マシンのテンプレートと、作成・起動・停止・削除を管理するアプリケーションを構築し、ライセンス確認やアクセス制御も含めて支援しました。 成果 開発着手から約2カ月で運用を開始でき、必要な台数の仮想マシンを柔軟に払い出しながら教材を保護できる研修環境が整いました。 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=cloud-platform-consultation&source=%2Fproblems%2Fcloud-platform-modernization%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## データを集約・可視化・活用したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/problems/data-integration-analytics 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Problem # データを集約・可視化・活用したい 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 ![分断されたクラウドとデータ経路から課題を可視化する抽象表現](/_astro/hero.CphVPO5I_DoM1N.webp) Current State ## このようなお困りごとはありませんか - データが複数のシステムに分散し、横断的な分析や判断に使えない - DWHやBIの要件、分析テーマ、優先順位を整理できていない - ダッシュボードやSQLの保守が属人化し、継続的な改善が難しい - CSVの手動投入や集計に依存し、必要なタイミングで最新のデータを確認できない - 実績データを使った需要予測や異常検知ができず、業務判断が事後対応になっている - 担当者の経験に依存した判断が多く、判断基準を共有・引き継ぎできない - データ量やテーブル数の増加に伴い、分析処理の性能と保守負担が課題になっている - 利用者ごとのデータ参照権限や実行ログを管理しにくく、安全に分析を広げられない ## 関連する観点 - データ基盤・連携 - 分析・可視化 - 要件整理・技術評価 - セキュリティ・権限 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=data-platform-consultation&source=%2Fproblems%2Fdata-integration-analytics%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud AI 基盤開発](/_astro/service-card-abstract.qpgLZrv2_nlEWY.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Google Cloud AI 基盤開発](/services/google-cloud-ai/) Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 - AI基盤とアーキテクチャを共通化: 利用目的、モデル、実行環境、認証、ネットワークを整理し、複数のユースケースから利用できる全体構成を設計します。 - データ・システム連携を再利用可能に設計: 既存データや業務システムへの接続方式と権限を整理し、検索やAIエージェントから再利用できる形で実装します。 - 運用・監視・ガバナンスを一体で整備: 監視、ログ、権限、評価、監査と変更管理を、開発後に追加するのではなく基盤の運用へ組み込みます。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![データ活用](/_astro/service-card-abstract.bNRCa2xF_ZejCPI.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ活用](/services/data-utilization/) 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 - 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。 - 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。 - BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。 ![Looker 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.B3KBOfvZ_Z2tvuQr.webp) Data Visual created with generative AI ### [Looker 導入・運用支援](/services/looker/) Looker を活用してデータを一元管理し、組織全体でデータドリブンな意思決定を行える環境を構築します。 - データモデル設計: 既存データベース、指標、分析ロジックを整理し、LookMLで組織が共通利用できるデータモデルを設計します。 - 分析・可視化環境の構築: 利用者と意思決定の場面を確認し、必要なデータへアクセスできるExplore、ダッシュボード、レポートを整備します。 - 組み込み・連携・運用: OEM、Embed Analytics、API、情報共有ツールとの連携を実装し、権限管理と継続的なモデル改善を支援します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp) 八千代エンジニヤリング ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 業界 建設・社会インフラ サービス データ分析・AI 課題 4カ所で週2回採取する限られた下水データから感染症を予測し、形式の異なるPCR検査データも現地運用に合わせて扱う必要がありました。 支援 アイデア段階から必要なデータを整理し、予測モデルの種類・設定・対象期間を最適化したうえで、CSV形式の差異を吸収するシステムと調整用UIを構築しました。 成果 限られたデータでも地域ごとの感染拡大パターンを捉え、誤差を許容範囲に収めた予測によって、行政の事前準備を支援できる基盤が整いました。 ![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp) 株式会社SVI研究所 ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。 支援 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。 成果 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 株式会社インティメート・マージャー ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 業界 広告・マーケティング サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=data-platform-consultation&source=%2Fproblems%2Fdata-integration-analytics%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Outcome ### [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 詳しく見る Outcome ### [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/) 利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。 詳しく見る Outcome ### [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) 業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。 詳しく見る Outcome ### [需要予測・異常検知を業務判断に使いたい](/outcomes/predict-demand-and-anomalies/) 実績データから変動や不足の兆候を捉え、事後対応ではなく事前の判断と準備につなげます。 詳しく見る Outcome ### [熟練者の判断基準を指標・ルールとして共有したい](/outcomes/codify-operational-decisions/) 担当者の経験に依存する判断を、共有できるデータ、指標、ルールへ整理し、継承できる状態にします。 詳しく見る Outcome ### [手作業のデータ投入・連携を自動化したい](/outcomes/automate-data-ingestion/) ファイル、API、データベースからの収集と更新を定型化し、継続的に利用できるデータ連携へ移行します。 詳しく見る Outcome ### [SQL・データパイプラインを属人化させず運用したい](/outcomes/operationalize-data-pipelines/) データ処理の変更、監視、再実行、引き継ぎを標準化し、担当者に依存せず運用できる状態をつくります。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Gemini Enterprise Agent Platform](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/) Gemini Enterprise Agent Platform（旧Vertex AI）は、AIモデルやエージェントの開発・運用を支えるGoogle Cloudの統合プラットフォームです。検索機能を担うAgent Search（旧Vertex AI Search）を含み、社内情報の検索や生成AIによる回答を構築できます。 詳しく見る Technology ### [Gemini](/technologies/gemini/) 文章、データ、業務システムと接続し、検索・生成・支援に活用できる生成AIモデル群です。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Spanner](/technologies/spanner/) 高い整合性と拡張性を備えたGoogle Cloudの分散データベースです。 詳しく見る --- ## 性能・コストを最適化したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/problems/performance-cost-optimization ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Problem # 性能・コストを最適化したい ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 ![分断されたクラウドとデータ経路から課題を可視化する抽象表現](/_astro/hero.CphVPO5I_DoM1N.webp) Current State ## このようなお困りごとはありませんか - 機能追加や予測困難な負荷増加に基盤が追従できない - リソースが乱立し、利用状況・費用・構成を一元的に把握できない - ボトルネックと改善優先度を客観的に評価できない - 想定するアクセス量に対して、現在の構成や台数で十分か判断できない - 将来の利用量や負荷を見通せず、長期的なキャパシティ計画を立てにくい - アクセスの波や急激なスパイクへの対応に追われ、運用負荷が高い - 一部の障害がシステム全体へ波及し、性能と安定稼働を両立しにくい - 冗長構成の費用と24時間365日の運用負担が重く、必要な可用性とのバランスに悩んでいる - 性能や費用の課題は分かっていても、改善を継続する担当者が不足している ## 関連する観点 - 性能・拡張性 - コスト最適化 - 基盤設計・構成 - 障害対応・可用性 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=performance-assessment&source=%2Fproblems%2Fperformance-cost-optimization%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![クラウド移行・リフト＆シフト](/_astro/service-card-abstract.C5e3ieuR_Z1iakJX.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウド移行・リフト＆シフト](/services/cloud-migration/) オンプレミス、データセンター、他のクラウド環境で運用中のシステムをクラウドへ移行し、コスト削減と運用自動化を支援します。 - インフラコストの最適化: 物理サーバーの維持・追加に伴う費用と管理負荷を整理し、必要な構成と利用量に合わせてクラウド資源を設計します。 - 負荷分散・自動拡張: アクセス増加へ対応する負荷分散と、利用状況に応じたオートスケーリングを活用して運用を効率化します。 - セキュリティと運用の継続改善: アクセス状況を可視化し、クラウドの機能を活用したセキュリティ対策と運用手順の改善を支援します。 ![Fastly 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.DxE1R1Zx_ZRYIxr.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Fastly 導入・運用支援](/services/fastly/) Fastly のエッジクラウドプラットフォームを活用し、高速、安全、スケーラブルなコンテンツ配信を支援します。 - 配信・キャッシュ設計: コンテンツの更新頻度、配信経路、キャッシュ単位を整理し、インスタントパージやサロゲートキーを活用する構成を設計します。 - VCL・API連携: VCLによる制御、Web UIやAPIからの設定変更、CMSや社内ツールとの連携を要件に合わせて整備します。 - ログ活用・運用改善: ログストリーミングとトラフィック制御を活用し、配信状況の把握と継続的な性能・運用改善を支援します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp) 株式会社バンダイナムコエンターテインメント ### [マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 複数のコンテンツを支える旧マルチテナント環境では、特定タイトルの高負荷がほかのタイトルへ影響する懸念や、コンテンツの増加に伴う運用負荷がありました。 支援 テナントを論理的に分離し、利用頻度の高い機能だけをスケールできる共通システムへ再設計するとともに、構成変更にも迅速に対応できる運用を整備しました。 成果 想定を超えるアクセスにも安定して対応でき、従来構成と比べてコストを約半分に抑えた共通基盤を実現しました。 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp) 株式会社SVI研究所 ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。 支援 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。 成果 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 株式会社インティメート・マージャー ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 業界 広告・マーケティング サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=performance-assessment&source=%2Fproblems%2Fperformance-cost-optimization%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Outcome ### [高負荷でも安定して動く構成にしたい](/outcomes/improve-performance-scalability/) 負荷とボトルネックを計測し、変動や成長に追従できる性能・拡張性を設計します。 詳しく見る Outcome ### [クラウドの利用状況とコストを把握し、適正化したい](/outcomes/optimize-cloud-costs/) 利用量、構成、事業上の優先順位を結び付け、性能と可用性を損なわずにクラウドコストを改善します。 詳しく見る Outcome ### [アーキテクチャとミドルウェアの妥当性を評価したい](/outcomes/assess-architecture-fitness/) 現行構成と要件の差分を調べ、性能、可用性、セキュリティ、運用の改善優先度を明確にします。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Spanner](/technologies/spanner/) 高い整合性と拡張性を備えたGoogle Cloudの分散データベースです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) データや成果物を安全かつ耐久性の高いオブジェクトとして保存するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Managed Service for Apache Airflow](/technologies/managed-airflow/) Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。 詳しく見る --- ## 安定運用・障害対策を強化したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/problems/reliability-incident-response 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Problem # 安定運用・障害対策を強化したい 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 ![分断されたクラウドとデータ経路から課題を可視化する抽象表現](/_astro/hero.CphVPO5I_DoM1N.webp) Current State ## このようなお困りごとはありませんか - 複数システムを横断する監視・バックアップ・構成レビューを継続できていない - アラート後の原因・影響範囲の切り分けや、担当者への引き継ぎに時間がかかる - 手順外の障害へ対応する基準とエスカレーション体制が不足している - 夜間・休日の監視や障害一次対応を担う体制がなく、特定の担当者に負担が集中している - インフラ、アプリケーション、外部サービスのどこで障害が起きているか判断できない - 監視が重複している一方で、リソース不足やプロセス停止などの重要な兆候を見逃している - リリース後の負荷変化に監視条件が合わず、不要な通知や検知漏れが発生している - 対応手順と記録が担当者ごとに異なり、同じ障害が繰り返されても改善につながらない ## 関連する観点 - 運用・監視 - 障害対応・可用性 - 体制・プロセス - セキュリティ・権限 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=reliability-consultation&source=%2Fproblems%2Freliability-incident-response%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![Azure 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.C4bDu2jp_1gtOSS.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) Azureの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して担います。 - アーキテクチャ・移行設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、コストと移行条件を整理し、Azure構成と導入計画を設計します。 - 環境構築・性能検証: 設計に沿ってAzure環境を構築し、切り替え前に動作、負荷、運用手順を検証します。 - 監視・運用保守・開発: 監視、OS更新、データベース保守を継続し、Azureサービスを活用したアプリケーション開発にも対応します。 ![Fastly 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.DxE1R1Zx_ZRYIxr.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Fastly 導入・運用支援](/services/fastly/) Fastly のエッジクラウドプラットフォームを活用し、高速、安全、スケーラブルなコンテンツ配信を支援します。 - 配信・キャッシュ設計: コンテンツの更新頻度、配信経路、キャッシュ単位を整理し、インスタントパージやサロゲートキーを活用する構成を設計します。 - VCL・API連携: VCLによる制御、Web UIやAPIからの設定変更、CMSや社内ツールとの連携を要件に合わせて整備します。 - ログ活用・運用改善: ログストリーミングとトラフィック制御を活用し、配信状況の把握と継続的な性能・運用改善を支援します。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp) 株式会社バンダイナムコエンターテインメント ### [マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 複数のコンテンツを支える旧マルチテナント環境では、特定タイトルの高負荷がほかのタイトルへ影響する懸念や、コンテンツの増加に伴う運用負荷がありました。 支援 テナントを論理的に分離し、利用頻度の高い機能だけをスケールできる共通システムへ再設計するとともに、構成変更にも迅速に対応できる運用を整備しました。 成果 想定を超えるアクセスにも安定して対応でき、従来構成と比べてコストを約半分に抑えた共通基盤を実現しました。 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) Capy株式会社 ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 業界 IT・デジタルサービス サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloudへの移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=reliability-consultation&source=%2Fproblems%2Freliability-incident-response%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Outcome ### [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) 監視、切り分け、復旧、再発防止を一つの運用フローとして整え、安定運用を続けられる状態をつくります。 詳しく見る Outcome ### [24時間365日の監視・障害一次対応を整えたい](/outcomes/establish-24x7-monitoring-response/) 異常の検知から原因・影響範囲の切り分け、担当者への引き継ぎまでを継続できる体制にします。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## セキュリティ・統制を強化したい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/problems/security-governance 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Problem # セキュリティ・統制を強化したい 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 ![分断されたクラウドとデータ経路から課題を可視化する抽象表現](/_astro/hero.CphVPO5I_DoM1N.webp) Current State ## このようなお困りごとはありませんか - 環境ごとの設定が標準状態から乖離し、適切な状態を確認できない - 権限、監査ログ、脆弱性、技術問い合わせの運用が統一されていない - システムやテナント間の分離が不十分で、影響範囲を限定できない - 複数のクラウドや構築時期の異なる環境を、共通のセキュリティ方針で管理できない - クラウド環境の所有組織と実際の利用主体が一致せず、権限と運用責任が曖昧になっている - 管理画面へのアクセス経路やアカウント、拡張機能が適切か継続的に確認できない - 設定上の問題が見つかっても、調査・修正を担う技術リソースが不足している - セキュリティ上の異常や脆弱性を検知した後、調査・復旧・再発防止まで対応が続かない ## 関連する観点 - セキュリティ・権限 - ガバナンス・標準化 - 基盤設計・構成 - 運用・監視 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=security-governance-consultation&source=%2Fproblems%2Fsecurity-governance%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![Azure 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.C4bDu2jp_1gtOSS.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) Azureの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して担います。 - アーキテクチャ・移行設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、コストと移行条件を整理し、Azure構成と導入計画を設計します。 - 環境構築・性能検証: 設計に沿ってAzure環境を構築し、切り替え前に動作、負荷、運用手順を検証します。 - 監視・運用保守・開発: 監視、OS更新、データベース保守を継続し、Azureサービスを活用したアプリケーション開発にも対応します。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![HashiCorp 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.Pqwn192R_ZA1m2F.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [HashiCorp 導入・運用支援](/services/hashicorp/) HashiCorp 製品を活用し、マルチクラウドやハイブリッド環境の運用自動化と最適化を支援します。 - Vault・データ保護: シークレット管理、動的な認証情報、暗号化キー、データ保護の要件を整理し、Vaultの導入とアクセス制御を支援します。 - Terraform・インフラ自動化: 既存インフラと変更手順を整理し、TerraformによるプロビジョニングとInfrastructure as Codeの運用を整備します。 - Nomad・Consulによる運用基盤: ワークロードの配置とスケーリング、サービスディスカバリ、ヘルスチェック、サービス接続の自動化を支援します。 ![SBOM活用・脆弱性管理](/_astro/service-card-abstract.C14IBUk6_TdvY4.webp) Security Visual created with generative AI ### [SBOM活用・脆弱性管理](/services/sbom/) ソフトウェア構成と既知の脆弱性を関連付け、資産の状況を踏まえて対応優先度を整理。SBOMの設計・導入から、継続評価・レポート提供まで支援します。 - ソフトウェア構成の可視化: 利用しているソフトウェアの構成要素をSBOMとして整理します。対象環境や既存の管理方法を確認し、構成情報の収集・保管・更新の仕組みを設計・導入します。 - 脆弱性の評価・対応優先度の整理: 構成情報と既知の脆弱性を関連付け、悪用状況や対象資産の利用環境・影響度を踏まえて優先度を整理します。判断材料が不足する項目も明らかにし、確認と対応につなげます。 - 継続評価・レポート提供: 保存したSBOMを再評価し、対応優先度と判断材料をレポートにまとめます。前回結果との比較から、新たな検出や評価の変化を把握し、日々の対応判断を支援します。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ![Wiz 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.ux5JzFaZ_J9dzD.webp) Security Visual created with generative AI ### [Wiz 導入・運用支援](/services/wiz/) grasys（グラシス）は、Google Cloud・AWS・Azureやオンプレミス環境を対象に、Wiz導入から、検出されたリスクの是正と継続的な運用改善まで支援します。資産、設定不備、脆弱性、権限の関係を可視化し、攻撃経路と影響を踏まえて優先すべき対策を具体化します。 - 対象環境・権限の設計: クラウドのアカウント、サブスクリプション、プロジェクトや、オンプレミスの仮想化・コンテナ基盤と対象リソースを整理し、Wizへ接続する範囲を定めます。環境に応じた接続方式と必要なAPI・アクセス権限、情報の取得・処理・保管先と閲覧権限、既存のセキュリティ対策との役割分担を確認します。 - 接続・初期設定・検証: 合意した対象範囲でWizと各環境を接続し、資産情報と検出事項を確認します。対象リソースの網羅性、検出結果の見方、通知先と担当者への引き継ぎを検証し、日々の評価に使える状態を整えます。 - リスクの是正・運用改善: 公開範囲、権限、データと攻撃経路の関係から、検出事項の優先順位を整理します。合意した対象の設定・権限などを、影響と承認手順を確認して是正します。追加調査やアプリケーション改修が必要な指摘は担当者と対応方針を整理し、修正状況の確認と見直しを運用へ組み込みます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 ![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp) 株式会社島津製作所 ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 業界 製造 サービス データ分析・AI 課題 350種類以上の社内資料を中身まで検索できず、必要な資料を探す作業が事業部全体で月100時間を超えていました。 支援 Agent Search(旧Vertex AI Search)を活用し、社内固有の略語・用語や回答言語を調整するとともに、閉域網とSSO認証を備えた検索システムを構築しました。 成果 1回約70秒かかっていた検索時間が半分以下になり、利用者満足度の平均も導入前の42.5から導入後は75.2まで向上しました。 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp) Capy株式会社 ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 業界 IT・デジタルサービス サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 顧客の急増に伴い、サービスの安定性と運用リソースが課題となっていました。停止を許容できないサービスのため、旧OSやソフトウェアも安全に更新する必要がありました。 支援 Google Cloudへの移行とスケールアウト可能な構成への刷新を進め、検証環境を使った段階的な更新や、監視・スクリプトによる運用を支援しました。 成果 アクセスが増えた際も安定してサービスを提供でき、最小限の停止でアップデートを進められる柔軟な運用基盤が整いました。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=security-governance-consultation&source=%2Fproblems%2Fsecurity-governance%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Outcome ### [セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい](/outcomes/standardize-security-governance/) 守る対象と責任を明確にし、標準構成、差分検知、監査証跡を継続して管理します。 詳しく見る Outcome ### [複数クラウドの権限・設定・監査を統一したい](/outcomes/govern-multi-cloud-environments/) クラウドごとの違いを整理し、権限、標準設定、監査ログ、変更管理を共通基準で運用します。 詳しく見る Outcome ### [クラウド環境の所有・責任・運用を安全に移管したい](/outcomes/transfer-cloud-ownership-safely/) 実際の利用主体に合わせて所有者、権限、費用管理、運用責任を整理し、安全に引き継ぎます。 詳しく見る Outcome ### [ソフトウェア構成と脆弱性を継続管理したい](/outcomes/manage-software-vulnerabilities/) 利用中のソフトウェア構成を把握し、脆弱性の検知から優先順位付け、対応確認までを継続できるようにします。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) Google Cloudの仮想マシンサービスです。 詳しく見る Technology ### [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 詳しく見る --- ## 技術方針・運用体制を整えたい | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/problems/technology-strategy-operations 技術選定、標準化、問い合わせ、変更、引き継ぎを継続できる運用モデルとして整理します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Problem # 技術方針・運用体制を整えたい 技術選定、標準化、問い合わせ、変更、引き継ぎを継続できる運用モデルとして整理します。 ![分断されたクラウドとデータ経路から課題を可視化する抽象表現](/_astro/hero.CphVPO5I_DoM1N.webp) Current State ## このようなお困りごとはありませんか - 技術問い合わせから作業結果までを一貫して追跡できない - 少人数の体制では、モダナイゼーションや監視改善を進められない - 機能・非機能要件をクラウドやデータ基盤の設計へ落とし込めない - 採用中のクラウドサービスや構成が、要件・想定負荷・セキュリティに合っているか判断できない - アーキテクチャからミドルウェアまで横断して評価できる専門知見が不足している - 複数システムの依頼受付や担当者間の引き継ぎが統一されず、対応状況が分かりにくい - ハイブリッド環境に改善対象が分散し、どこから着手すべきか決められない - 問い合わせや対応履歴が蓄積されても、次の判断や担当者の引き継ぎに活用できていない ## 関連する観点 - 要件整理・技術評価 - 体制・プロセス - ガバナンス・標準化 - 属人化・引き継ぎ ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=architecture-review&source=%2Fproblems%2Ftechnology-strategy-operations%2F) Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![HashiCorp 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.Pqwn192R_ZA1m2F.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [HashiCorp 導入・運用支援](/services/hashicorp/) HashiCorp 製品を活用し、マルチクラウドやハイブリッド環境の運用自動化と最適化を支援します。 - Vault・データ保護: シークレット管理、動的な認証情報、暗号化キー、データ保護の要件を整理し、Vaultの導入とアクセス制御を支援します。 - Terraform・インフラ自動化: 既存インフラと変更手順を整理し、TerraformによるプロビジョニングとInfrastructure as Codeの運用を整備します。 - Nomad・Consulによる運用基盤: ワークロードの配置とスケーリング、サービスディスカバリ、ヘルスチェック、サービス接続の自動化を支援します。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ## 課題の整理からご相談ください まだ要件や利用サービスが決まっていない段階でも、現状と優先順位を一緒に整理します。 [相談する](/contact/?intent=architecture-review&source=%2Fproblems%2Ftechnology-strategy-operations%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Outcome ### [現状を評価し、技術方針と改善ロードマップを決めたい](/outcomes/define-technology-roadmap/) 現状、制約、優先順位を可視化し、技術選定と改善を段階的に進める判断基準をつくります。 詳しく見る Outcome ### [アーキテクチャとミドルウェアの妥当性を評価したい](/outcomes/assess-architecture-fitness/) 現行構成と要件の差分を調べ、性能、可用性、セキュリティ、運用の改善優先度を明確にします。 詳しく見る Outcome ### [クラウド環境の所有・責任・運用を安全に移管したい](/outcomes/transfer-cloud-ownership-safely/) 実際の利用主体に合わせて所有者、権限、費用管理、運用責任を整理し、安全に引き継ぎます。 詳しく見る Technology ### [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 詳しく見る Technology ### [BigQuery](/technologies/bigquery/) 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 詳しく見る Technology ### [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 詳しく見る Technology ### [Spanner](/technologies/spanner/) 高い整合性と拡張性を備えたGoogle Cloudの分散データベースです。 詳しく見る Technology ### [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) データや成果物を安全かつ耐久性の高いオブジェクトとして保存するGoogle Cloudサービスです。 詳しく見る Technology ### [Managed Service for Apache Airflow](/technologies/managed-airflow/) Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。 詳しく見る --- ## 情報セキュリティ基本方針 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/security-policy 株式会社grasys（グラシス）の情報セキュリティ基本方針です。情報資産の保護、管理体制、継続的改善、法令・契約の遵守、従業員教育、事故対応に関する取り組みを定めています。 # 情報セキュリティ基本方針 ## 情報セキュリティ基本方針 株式会社grasys（グラシス） のセキュリティポリシーをご説明します 当社は、高度情報化社会における情報資産を事故・災害・犯罪などの脅威から守り、お客様ならびに社会の信頼に応えるべく、情報セキュリティ基本方針を定め、当社の情報セキュリティに対する取り組みの指針といたします。 ## ＜情報セキュリティの目的＞ お客様にご提供するサービスの安全性、信頼性の向上のために情報セキュリティ事故の発生を予防し、適切な情報保護を実現するため。 ## １．社内体制および情報セキュリティポリシーの整備 当社は、セキュリティの維持及び改善のために必要な管理体制を整備し、必要な情報セキュリティ対策を社内の正式な規則として定めます。 ## ２．リーダーシップにおける責任および継続的改善 当社の経営者は、本方針の遵守により、当社及びお客様の情報資産が適切に管理されるよう主導します。 ## ３．法令、契約上の要求事項の遵守 当社の従業員は、事業活動で利用する情報資産に関連する法令、規制、規範及びお客様との契約上のセキュリティ要求事項を遵守します。 ## ４．従業員の取組み 当社の従業員は、情報セキュリティの維持及び改善のために必要とされる知識、技術を習得し、情報セキュリティへの取り組みを確かなものにします。 ## ５．違反及び事故への対応 当社は、情報セキュリティに関わる法令、規制、規範及びお客様との契約に関わる違反及び情報セキュリティ事故への対応のための体制を整備し、違反及び事故の影響を低減します。 2021年4月26日 株式会社 grasys（グラシス） 代表取締役 長谷川 祐介 --- ## サービス一覧 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services AI、データ基盤・分析、クラウドインフラ、セキュリティの4領域で、設計・構築・導入・運用を支援するサービスをご紹介します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) # AI・データ・クラウド・セキュリティを、事業の力に 構想と設計から実装、移行、運用改善まで。お客様の課題に合わせて、必要な技術と支援を組み合わせます。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![AI・データ・クラウド・セキュリティのつながりを表す濃紺の抽象的な立体表現](/_astro/services-hero-abstract.CYEqi7Ph_Z1v8ltL.webp) すべてAIデータ基盤・分析クラウドインフラセキュリティ Artificial Intelligence ## AI ![Google Cloud AI 基盤開発](/_astro/service-card-abstract.qpgLZrv2_nlEWY.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Google Cloud AI 基盤開発](/services/google-cloud-ai/) Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 - AI基盤とアーキテクチャを共通化: 利用目的、モデル、実行環境、認証、ネットワークを整理し、複数のユースケースから利用できる全体構成を設計します。 - データ・システム連携を再利用可能に設計: 既存データや業務システムへの接続方式と権限を整理し、検索やAIエージェントから再利用できる形で実装します。 - 運用・監視・ガバナンスを一体で整備: 監視、ログ、権限、評価、監査と変更管理を、開発後に追加するのではなく基盤の運用へ組み込みます。 ![Gemini Enterprise導入](/_astro/service-card-abstract.DQ_ERy-G_1skOYD.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Gemini Enterprise導入](/services/gemini-enterprise/) Gemini Enterpriseの導入判断から初期設定、データ連携、品質評価、運用・ガバナンスまで段階的に担います。 - 導入目的・ユースケース設計: 導入目的とAIユースケースを整理します。現在の業務と課題を確認し、Gemini Enterpriseを活用する対象と優先順位を定めます。 - 初期設定・データ連携: 初期設定とデータ・業務連携を実装します。Google Workspaceや社内データの権限を踏まえ、安全に利用を始めるための接続を設計します。 - 品質評価・運用・ガバナンス: 出力の品質評価とガバナンスを設計します。利用ルール、ログ、監査、出力の確認手順を整え、評価結果をもとに設定や連携を改善できる運用を構築します。 ![AIエージェント実装](/_astro/service-card-abstract.BjuvnyPt_cKRq5.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [AIエージェント実装](/services/ai-agent-development/) 個別業務の判断、ツール呼び出し、データ参照、評価と監査を持つAIエージェントを設計・実装します。 - 業務・判断フロー設計: 対象業務、入力、判断基準、例外、担当者との分担を整理し、エージェントの役割を定義します。 - エージェント・ツール連携実装: 必要なデータ参照、API、業務ツールの呼び出しと実行制御を実装します。 - 評価・監視・ガバナンス: 回答と実行結果の評価、ログ、権限、監視、改善の流れを運用へ組み込みます。 ![社内ナレッジ活用](/_astro/service-card-abstract.CrxkWn_L_ZxbOpJ.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [社内ナレッジ活用](/services/enterprise-knowledge/) Gemini Enterprise、Agent Search、RAGを活用し、必要な社内情報へ根拠と権限を保って到達できる仕組みを構築します。 - 分散した社内情報とアクセス権限を整理: 保管先、文書形式、更新方法、利用者とアクセス権限を確認し、検索対象を整理します。 - 検索・RAG方式とデータ接続を設計: Agent Search、RAG、ベクトル検索などから目的に合う方式を選び、データへ接続します。 - 回答品質と参照元を継続的に評価: 質問、検索結果、回答と参照元を評価し、データと検索設定を継続して改善します。 ![Agent Search 社内検索システム](/_astro/service-card-abstract.BWnO0q3v_Z2f0GSD.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Agent Search 社内検索システム](/services/agent-search/) Google CloudのAgent Search（旧称 Vertex AI Search）を活用した社内検索システムを提供します。業界用語や表記の揺れにも対応し、必要な社内情報へ素早くアクセスできる環境を整えます。 - 検索時間を短縮: AIが要点を整理して回答し、あいまいなキーワードからも意図を高精度で理解します。参照元のPDFや該当ページも提示するため、確認作業をスムーズに進められます。 - 社内ナレッジの活用: 社内資料を検索して情報を一元的に活用できます。必要な情報をすぐに取り出せるようにし、資料に関する問い合わせと確認作業の負担を減らします。 - 世界トップクラスの技術: Googleの自然言語処理技術やベクトル検索技術を活用し、検索意図の理解、類義語の処理、質問応答へ高精度に対応します。RAGを利用した自社専用の検索エンジンも構築できます。 Data ## データ基盤・分析 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![データ活用](/_astro/service-card-abstract.bNRCa2xF_ZejCPI.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ活用](/services/data-utilization/) 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 - 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。 - 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。 - BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。 ![PingCAP TiDB導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [PingCAP TiDB導入・運用支援](/services/tidb/) grasys（グラシス）はTiDBのリセールおよびシステムインテグレーターパートナーとして、TiDB CloudとTiDB Self-Managedの導入を支援します。製品・構成の選定から、設計・構築、既存データベースからの移行、運用改善までご相談いただけます。 - 製品選定・リセール: TiDBのリセールパートナーとして、利用規模、必要な機能、運用体制を伺い、対象製品と提供形態をご案内します。購入・契約条件と支援範囲を確認したうえで、お見積もりから導入に向けた調整まで対応します。 - 設計・構築・移行: システムインテグレーターとして、TiDB CloudまたはTiDB Self-Managedの構成、接続、権限、アプリケーションとの連携を設計・構築します。既存データベースの互換性と性能を評価し、データ移行・切り替え・切り戻しを計画します。 - 監視・運用保守・改善: grasys（グラシス）はMSPとして、合意した対象の監視、障害対応、運用保守を担います。提供形態ごとに、grasys（グラシス）が実施する復旧・バックアップ・更新作業と、PingCAPへの調査・対応依頼を整理します。お客さまと復旧判断の手順を定め、作業調整と復旧後の確認まで対応し、稼働状況をもとに構成と運用を見直します。 ![業務システム開発](/_astro/service-card-abstract.C4Cu4ByE_18tIOL.webp) Data Visual created with generative AI ### [業務システム開発](/services/system-development/) 現在の業務と既存システムを踏まえ、入力・申請・承認・照会などの業務Webアプリケーションとシステム連携を設計・開発します。 - 業務Webアプリケーション: 入力、申請、確認、承認など、担当者と業務手順に合う画面と処理を設計・開発します。パッケージでは対応しにくい業務ルールも、必要な機能として整理します。 - 業務処理の自動化: 定期処理、計算、照合、ファイルの受け渡しなど、繰り返し行う処理を自動化します。人による確認を残す箇所とエラー時の対応も業務手順に沿って設計します。 - 検索・照会システム: 業務上の確認に必要な情報や資料を探せる検索・照会機能を開発します。利用者の権限や検索条件を踏まえ、次の作業へ進みやすい画面を整えます。 - 既存システム連携・段階的改修: API、データベース、Excel・CSVなどで既存システムと接続し、入力や処理の結果を受け渡します。残す機能と新しく作る範囲を定め、切り替えリスクを確認しながら改修します。 - クラウド実行環境の設計・構築: アプリケーションの利用者数や処理量を踏まえ、可用性、性能、権限、監視を含むクラウド実行環境を整えます。 - 保守・継続改善: リリース後の監視と保守、現場からのフィードバックに応じた画面や処理の改善、業務変更に伴う機能追加を支援します。 ![Looker 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.B3KBOfvZ_Z2tvuQr.webp) Data Visual created with generative AI ### [Looker 導入・運用支援](/services/looker/) Looker を活用してデータを一元管理し、組織全体でデータドリブンな意思決定を行える環境を構築します。 - データモデル設計: 既存データベース、指標、分析ロジックを整理し、LookMLで組織が共通利用できるデータモデルを設計します。 - 分析・可視化環境の構築: 利用者と意思決定の場面を確認し、必要なデータへアクセスできるExplore、ダッシュボード、レポートを整備します。 - 組み込み・連携・運用: OEM、Embed Analytics、API、情報共有ツールとの連携を実装し、権限管理と継続的なモデル改善を支援します。 ![データポータル 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.XJuxWfeh_1du5ua.webp) Data Visual created with generative AI ### [データポータル 導入・運用支援](/services/data-studio/) データポータルを活用し、BigQueryやスプレッドシート、GA4などのデータを業務で使えるレポートへ。データ接続・可視化、共有・Proの組織管理から、会話型分析とデータアプリの活用まで支援します。 - データ接続・レポート構築: BigQuery、スプレッドシート、GA4、Google広告などの接続先と指標を整理し、グラフ、フィルタ、複数ページを組み合わせたレポートを構築します。既存レポートの集計や表示も見直します。 - 共有・Proの組織管理と運用: 閲覧者と編集者、データへのアクセス、共有・埋め込みの範囲を設計します。組織での管理が必要な場合はProの利用を検討し、チームでのコンテンツ管理と更新・引き継ぎの運用を整えます。 - 会話型分析・データアプリ活用: BigQueryで作成する会話型エージェントの対象データや指示、共有権限を設計し、データポータルでの利用と回答の評価を支援します。Colabノートブックで構築するデータアプリも、業務に合う利用方法と運用を整えます。 Cloud Infrastructure ## クラウドインフラ ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![Azure 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.C4bDu2jp_1gtOSS.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) Azureの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して担います。 - アーキテクチャ・移行設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、コストと移行条件を整理し、Azure構成と導入計画を設計します。 - 環境構築・性能検証: 設計に沿ってAzure環境を構築し、切り替え前に動作、負荷、運用手順を検証します。 - 監視・運用保守・開発: 監視、OS更新、データベース保守を継続し、Azureサービスを活用したアプリケーション開発にも対応します。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![クラウド移行・リフト＆シフト](/_astro/service-card-abstract.C5e3ieuR_Z1iakJX.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウド移行・リフト＆シフト](/services/cloud-migration/) オンプレミス、データセンター、他のクラウド環境で運用中のシステムをクラウドへ移行し、コスト削減と運用自動化を支援します。 - インフラコストの最適化: 物理サーバーの維持・追加に伴う費用と管理負荷を整理し、必要な構成と利用量に合わせてクラウド資源を設計します。 - 負荷分散・自動拡張: アクセス増加へ対応する負荷分散と、利用状況に応じたオートスケーリングを活用して運用を効率化します。 - セキュリティと運用の継続改善: アクセス状況を可視化し、クラウドの機能を活用したセキュリティ対策と運用手順の改善を支援します。 ![Fastly 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.DxE1R1Zx_ZRYIxr.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Fastly 導入・運用支援](/services/fastly/) Fastly のエッジクラウドプラットフォームを活用し、高速、安全、スケーラブルなコンテンツ配信を支援します。 - 配信・キャッシュ設計: コンテンツの更新頻度、配信経路、キャッシュ単位を整理し、インスタントパージやサロゲートキーを活用する構成を設計します。 - VCL・API連携: VCLによる制御、Web UIやAPIからの設定変更、CMSや社内ツールとの連携を要件に合わせて整備します。 - ログ活用・運用改善: ログストリーミングとトラフィック制御を活用し、配信状況の把握と継続的な性能・運用改善を支援します。 ![HashiCorp 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.Pqwn192R_ZA1m2F.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [HashiCorp 導入・運用支援](/services/hashicorp/) HashiCorp 製品を活用し、マルチクラウドやハイブリッド環境の運用自動化と最適化を支援します。 - Vault・データ保護: シークレット管理、動的な認証情報、暗号化キー、データ保護の要件を整理し、Vaultの導入とアクセス制御を支援します。 - Terraform・インフラ自動化: 既存インフラと変更手順を整理し、TerraformによるプロビジョニングとInfrastructure as Codeの運用を整備します。 - Nomad・Consulによる運用基盤: ワークロードの配置とスケーリング、サービスディスカバリ、ヘルスチェック、サービス接続の自動化を支援します。 Security ## セキュリティ ![SBOM活用・脆弱性管理](/_astro/service-card-abstract.C14IBUk6_TdvY4.webp) Security Visual created with generative AI ### [SBOM活用・脆弱性管理](/services/sbom/) ソフトウェア構成と既知の脆弱性を関連付け、資産の状況を踏まえて対応優先度を整理。SBOMの設計・導入から、継続評価・レポート提供まで支援します。 - ソフトウェア構成の可視化: 利用しているソフトウェアの構成要素をSBOMとして整理します。対象環境や既存の管理方法を確認し、構成情報の収集・保管・更新の仕組みを設計・導入します。 - 脆弱性の評価・対応優先度の整理: 構成情報と既知の脆弱性を関連付け、悪用状況や対象資産の利用環境・影響度を踏まえて優先度を整理します。判断材料が不足する項目も明らかにし、確認と対応につなげます。 - 継続評価・レポート提供: 保存したSBOMを再評価し、対応優先度と判断材料をレポートにまとめます。前回結果との比較から、新たな検出や評価の変化を把握し、日々の対応判断を支援します。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ![Wiz 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.ux5JzFaZ_J9dzD.webp) Security Visual created with generative AI ### [Wiz 導入・運用支援](/services/wiz/) grasys（グラシス）は、Google Cloud・AWS・Azureやオンプレミス環境を対象に、Wiz導入から、検出されたリスクの是正と継続的な運用改善まで支援します。資産、設定不備、脆弱性、権限の関係を可視化し、攻撃経路と影響を踏まえて優先すべき対策を具体化します。 - 対象環境・権限の設計: クラウドのアカウント、サブスクリプション、プロジェクトや、オンプレミスの仮想化・コンテナ基盤と対象リソースを整理し、Wizへ接続する範囲を定めます。環境に応じた接続方式と必要なAPI・アクセス権限、情報の取得・処理・保管先と閲覧権限、既存のセキュリティ対策との役割分担を確認します。 - 接続・初期設定・検証: 合意した対象範囲でWizと各環境を接続し、資産情報と検出事項を確認します。対象リソースの網羅性、検出結果の見方、通知先と担当者への引き継ぎを検証し、日々の評価に使える状態を整えます。 - リスクの是正・運用改善: 公開範囲、権限、データと攻撃経路の関係から、検出事項の優先順位を整理します。合意した対象の設定・権限などを、影響と承認手順を確認して是正します。追加調査やアプリケーション改修が必要な指摘は担当者と対応方針を整理し、修正状況の確認と見直しを運用へ組み込みます。 ## どのサービスから検討すべきか、整理するところからご相談ください 現在の課題や環境を伺い、AI・データ・クラウド・セキュリティを横断して優先順位と進め方を整理します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## お客様の環境に合わせた支援の流れ 課題整理から設計・開発・構築、運用・改善まで、現在のフェーズに応じて必要な支援を組み合わせます。 01 ### 目的と現状の整理 事業の目的と優先度、現在のシステム・データ・運用体制を確認し、取り組む範囲と進め方を明確にします。 02 ### 設計・開発・構築 要件や予算、既存環境に合わせて必要な技術構成を設計し、クラウド移行、データ基盤、AI・業務システムの開発・構築・検証を進めます。 03 ### 運用・継続改善 稼働状況、コスト、セキュリティ、利用状況を継続的に確認し、安定運用と事業・業務の変化に合わせた改善を進めます。 --- ## Agent Search 社内検索システム | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/agent-search Google CloudのAgent Search（旧称 Vertex AI Search）を活用した社内検索システムを提供します。業界用語や表記の揺れにも対応し、必要な社内情報へ素早くアクセスできる環境を整えます。 ![](/_astro/service-abstract-background.BfDyFYfc_1735dm.webp) # Agent Search 社内検索システム Google CloudのAgent Search（旧称 Vertex AI Search）を活用した社内検索システムを提供します。業界用語や表記の揺れにも対応し、必要な社内情報へ素早くアクセスできる環境を整えます。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![Agent Search 社内検索システム](/_astro/service-abstract.C0V7AhSY_Z1H1CK1.webp) ## Agent Searchが選ばれる3つの理由 Googleの検索技術と生成AIを活用し、探す時間の短縮から社内ナレッジの活用まで支援します。 ### 検索時間を短縮 AIが要点を整理して回答し、あいまいなキーワードからも意図を高精度で理解します。参照元のPDFや該当ページも提示するため、確認作業をスムーズに進められます。 ### 社内ナレッジの活用 社内資料を検索して情報を一元的に活用できます。必要な情報をすぐに取り出せるようにし、資料に関する問い合わせと確認作業の負担を減らします。 ### 世界トップクラスの技術 Googleの自然言語処理技術やベクトル検索技術を活用し、検索意図の理解、類義語の処理、質問応答へ高精度に対応します。RAGを利用した自社専用の検索エンジンも構築できます。 ## 「探す」から「活かす」へ。AIが導く、次世代の検索体験を。 Agent Search（旧称 Vertex AI Search）を活用し、必要な社内情報へアクセスできる検索システムを構築します。PDFなどの資料の状態、業界用語、表記の揺れ、アクセス権限を確認し、検索精度を検証しながら、過去の知見を業務へ活かせる環境を整えます。 - 資料検索の時間を短縮し業務を効率化 - 分散した社内文書を横断的に検索できる環境を構築 - あいまいなキーワードでも的確な情報にアクセス ![Agent Search 社内検索システムの支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.C0V7AhSY_Z1H1CK1.webp) ## Agent Search導入で得られる3つの効果 ### 検索時間の短縮 AI検索によって資料やナレッジの検索時間を大幅に短縮し、必要な情報へ素早くアクセスできるようにすることで、業務のスピードと精度を高めます。 ### ナレッジの利活用 表記の揺れや言い回しの違いにも対応して情報の見落としを防ぎ、誰でも直感的に目的の情報へたどり着ける環境を整えます。 ### 検索対象の拡充 PDF形式の資料も検索対象にし、文書に残された知見を検索結果から参照できるようにします。 ## Agent Search・データAI活用の導入事例 Agent Search（旧称 Vertex AI Search）による社内資料検索の改善と、関連するデータ・AI活用を支援した事例をご紹介します。 [![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp)](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 膨大な資料検索にかかっていた時間を大幅に削減。生成AIによる社内検索システムで、必要な情報にすぐアクセスできる環境を実現しました。 [事例を見る](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) [![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp)](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。 [事例を見る](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) [![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp)](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) ### 実現したいこと - [社内文書を権限を守って検索・活用したい](/outcomes/enable-secure-knowledge-search/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [Gemini Enterprise Agent Platform](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/) - [Agent Search](/technologies/agent-search/) ## 社内検索の活用イメージを具体化しませんか？ 導入事例をもとに、現在の資料と検索課題に合わせたAgent Searchの活用方法をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## Agent Search社内検索システム導入の進め方 検索対象と課題の整理から、検索体験の構築、効果検証と検索品質の改善まで段階的に進めます。 01 ### 検索課題と対象資料の整理 現在の資料検索にかかる時間や探しにくい情報を確認し、PDFを含む検索対象と活用目的を整理します。 02 ### データ準備と検索設計 社内情報を検索できる形に整え、業界用語、表記の揺れ、言い回しの違いを考慮した検索方法を設計します。 03 ### 検索システムの構築・調整 自然言語処理技術とベクトル検索技術を活用し、検索意図の理解、質問応答、参照元の提示を調整します。 04 ### 効果検証と検索品質の改善 検索時間と検索結果を評価し、対象文書の取り込み方法、検索設定、回答表示を継続的に改善します。 ## よくあるご質問 Agent Searchの検索対象、検索体験、活用技術と導入効果についてお答えします。 検索対象検索体験技術・活用導入効果導入・比較 ### PDFも検索できますか？ はい。PDF形式の資料も検索対象にできるため、これまで見つけにくかった情報や過去の知見を業務へ活用できます。 ### 手書き資料を検索対象にする前に、精度を検証できますか？ はい。手書き資料は認識・検索精度に課題が残るため、実際の資料での事前検証が必要です。grasysではPoC（概念実証）に対応し、文字認識、検索結果、回答の精度を評価したうえで、適用範囲や改善方法をご提案します。 ### 業界用語や表記の揺れにも対応できますか？ はい。業界用語、類義語、表記の揺れや言い回しの違いを処理し、検索意図に合う情報を探せます。 ### あいまいなキーワードでも検索できますか？ はい。自然言語処理技術とベクトル検索技術を活用して検索意図を理解し、的確な情報へ導きます。 ### AIの回答から参照元を確認できますか？ はい。AIが要点を整理した回答とともに、参照元のPDFや該当ページを提示できます。 ### どのような技術を活用しますか？ Googleの自然言語処理技術、ベクトル検索技術、質問応答技術を活用し、高精度な社内検索を実現します。 ### RAGを活用した検索システムも構築できますか？ はい。Agent Searchを利用してRAGを構築し、自社の情報に基づいて回答する検索エンジンを実現できます。 ### どのような導入効果を期待できますか？ 資料検索の時間短縮、分散した文書の横断検索、PDFに残された知見へのアクセス改善が期待できます。 ### 社内資料検索を改善した実績はありますか？ 島津製作所様では、資料検索1回あたりの時間を半分以下に短縮し、事業部全体で毎月100時間以上かかっていた検索時間を大幅に削減しました。 ### Agent SearchとVertex AI Searchは同じ製品ですか？ はい。Agent Searchは、旧Vertex AI Searchの現在の名称です。どちらの名称でもご相談いただけます。導入時には利用可能な機能、対象文書、権限、回答形式を確認して構成をご案内します。 ### 社内検索 AIやRAG 社内検索 構築は、どのように使い分けますか？ 生成AI 社内文書 検索で求める回答形式、参照元の提示、更新頻度、権限と品質評価を確認し、検索結果の提示とRAGによる回答生成を使い分けます。 ### PDFやベクトル検索も対象にできますか？ PDF AI検索、ベクトル検索 社内文書を検討する場合は、文書形式、画質、文字認識、分割方法、検索精度と権限を確認します。社内ナレッジ 検索システムとして必要な前処理と検索方式を設計します。 ### 旧称との違い、料金、導入効果はどのように確認できますか？ 旧Vertex AI Searchからの名称変更を踏まえ、現在のAgent Searchの機能と要件を照合してご説明します。Agent Searchの利用費と支援費は構成に基づき個別に確認します。検索時間の削減などの導入効果は、このページに掲載している導入事例の内容に限ってご案内します。 ## 掲載されていない内容もお気軽にご相談ください 検索対象、データの形式、検索体験、RAGの活用など、社内検索システムに関するご相談を承ります。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) --- ## AIエージェント実装 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/ai-agent-development 個別業務の判断、ツール呼び出し、データ参照、評価と監査を持つAIエージェントを設計・実装します。 ![](/_astro/service-abstract-background.CuXuzSOV_Z1rRliz.webp) # AIエージェント実装 会話デモから、実際の業務で動くAIエージェントへ 個別業務の判断、ツール呼び出し、データ参照、評価と監査を持つAIエージェントを設計・実装します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![AIエージェント実装](/_astro/service-abstract.DOoM5-lt_1772aV.webp) ## AIエージェント実装の3つの領域 ユースケース設計、実装、評価と運用を分断せず、業務で使える単位へ落とし込みます。 ### 業務・判断フロー設計 対象業務、入力、判断基準、例外、担当者との分担を整理し、エージェントの役割を定義します。 ### エージェント・ツール連携実装 必要なデータ参照、API、業務ツールの呼び出しと実行制御を実装します。 ### 評価・監視・ガバナンス 回答と実行結果の評価、ログ、権限、監視、改善の流れを運用へ組み込みます。 ## 企業 AIエージェント 導入をPoCから業務実装へ進める AIエージェントを業務で使うには、会話だけでなく、判断基準、システム連携、権限、例外処理、品質評価を具体化する必要があります。grasys（グラシス）はユースケース設計から実装、評価、運用・ガバナンスまでを一つの実装単位として担います。 - AIユースケースと業務・判断フローを、実装可能な形へ整理 - エージェントとツール・データを実装し、既存システムと権限を踏まえて安全に連携 - 評価・監視・ガバナンスを実装し、品質評価とガバナンスを運用へ組み込む ![AIエージェント実装の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.DOoM5-lt_1772aV.webp) ## AIエージェント実装で目指す4つの価値 ### PoCから業務実装へ 検証結果を業務フローと判断基準へ落とし込み、実際に使う仕組みへ進めます。 ### 既存システムとの連携 現在のデータとツールを活かし、必要な参照と操作をエージェントへ接続します。 ### 判断根拠と監査性 入力、参照元、実行結果とログを残し、確認可能な運用を設計します。 ### 継続改善できる実装 評価結果と利用状況をもとに、指示、ツール、判断条件を更新できる構成にします。 ## AI・検索活用の導入事例 生成AI、データ分析、検索を業務へ実装した事例をご紹介します。 [![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp)](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。 [事例を見る](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) [![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp)](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) [![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp)](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 膨大な資料検索にかかっていた時間を大幅に削減。生成AIによる社内検索システムで、必要な情報にすぐアクセスできる環境を実現しました。 [事例を見る](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/) - [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) ### 実現したいこと - [自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい](/outcomes/build-enterprise-ai-solutions/) - [定型業務をシステム連携・AIエージェントで自動化したい](/outcomes/automate-business-workflows/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [Gemini Enterprise Agent Platform](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/) - [Gemini](/technologies/gemini/) ## AIエージェントの業務実装を具体化しませんか？ 導入事例を踏まえ、業務、連携、評価の進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## AIエージェント実装の進め方 対象業務の選定から運用改善までを4段階で進めます。 01 ### 業務・ユースケースの整理 対象業務、判断、データ、利用者と期待する価値を確認します。 02 ### エージェント設計 役割、ツール、権限、例外処理、品質評価と人との分担を設計します。 03 ### 実装・接続・検証 エージェントと連携機能を実装し、実データに近い条件で品質と安全性を検証します。 04 ### 導入・評価・改善 利用を開始し、ログと評価結果をもとに実装と運用を継続して改善します。 ## よくあるご質問 AIエージェントの対象選定、連携、運用に関する主なご質問です。 設計・実装品質・運用導入・統制 ### どの業務をAIエージェント化すべきか決まっていなくても相談できますか？ はい。業務量、判断の明確さ、データの準備状況、リスクと期待効果から候補を整理します。 ### 既存システムや業務ツールと連携できますか？ 対象API、データ、権限と操作範囲を確認し、安全に参照・実行できる連携方式を設計します。 ### 実装後の品質評価や監視にも対応できますか？ はい。評価観点、テストデータ、ログ、監視と改善サイクルを実装・運用計画へ組み込みます。 ### 費用はどのように決まりますか？ 対象業務、連携先、必要なツール、品質・セキュリティ要件と実装・運用期間を確認して個別にお見積もりします。 ### 生成AIのPoCから、業務システムへの実装・本番導入まで対応できますか？ はい。PoCの評価結果を業務フロー、判断基準、例外処理、人との分担へ落とし込み、利用開始後も改善できる実装と運用を設計します。 ### AIエージェント セキュリティとAIエージェント ガバナンスは、どのように設計しますか？ データとツールへの権限、実行範囲、ログ、品質評価、監査、停止・承認条件を整理し、対象業務のリスクに合わせて設計します。 --- ## AWS 設計・構築・運用 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/aws AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ![](/_astro/service-abstract-background.CrREjkI3_1jh5gN.webp) # AWS 設計・構築・運用 AWSの設計・構築・運用を一つの体制で AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-abstract.D_AS3nYM_j2Knx.webp) ## AWS活用を支える3つの領域 既存環境と事業要件を踏まえ、計画、実装、運用を一貫して担います。 ### AWSアーキテクチャ設計・構築 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 ### 監視・運用保守 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 ### 移行・開発・性能改善 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## AWSの導入から運用改善までを継続して担う AWS構成の設計基準、監視・運用体制、移行や開発の進め方を個別に決めると、変更時の負担が増えます。grasys（グラシス）は既存環境を踏まえ、アーキテクチャ設計、構築、監視、運用、移行、開発を一つの責任範囲として担います。 - AWSアーキテクチャの設計・構築 - 監視・運用保守と障害対応 - 既存環境からのクラウド移行 - 開発・性能・コストの継続改善 ![AWS 設計・構築・運用の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.D_AS3nYM_j2Knx.webp) ## AWS基盤にもたらす4つの価値 ### 安定稼働 可用性と運用条件を整理し、継続して運用できるAWS基盤を目指します。 ### 運用負荷の軽減 監視、更新、障害対応の流れを整え、日々の手作業と判断負担を減らします。 ### 移行リスクの低減 現行構成と制約を確認し、検証と段階移行によって切り替えリスクを抑えます。 ### 継続的な改善 開発、性能、可用性、コストと運用方法を利用状況に合わせて見直します。 ## AWS導入・運用事例 AWSへの移行、基盤刷新、運用とセキュリティ改善を手がけた事例をご紹介します。 [![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp)](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 『VOGUE』などアクセスが集中する人気Webメディアのインフラを AWS へ移行された合同会社コンデナスト・ジャパン。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) [![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp)](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) クラウドインフラの運用には専門知識が不可欠だ。出張手配サービスを提供するＩＡＣＥトラベルは、サービスの急成長とIPOに伴って可用性やセキュリティの課題に直面した。“インフラのプロ”の力を借りていかに解決したのか。 [事例を見る](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) [![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp)](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。 [事例を見る](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) - [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) - [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) - [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) - [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) - [技術方針・運用体制を整えたい](/problems/technology-strategy-operations/) ### 実現したいこと - [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) - [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) - [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) - [既存システムを安全にクラウドへ移したい](/outcomes/migrate-systems-safely/) - [EOLを解消し、保守できる構成へ更新したい](/outcomes/modernize-eol-systems/) - [現状を評価し、技術方針と改善ロードマップを決めたい](/outcomes/define-technology-roadmap/) - [アーキテクチャとミドルウェアの妥当性を評価したい](/outcomes/assess-architecture-fitness/) - [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) - [24時間365日の監視・障害一次対応を整えたい](/outcomes/establish-24x7-monitoring-response/) - [セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい](/outcomes/standardize-security-governance/) - [複数クラウドの権限・設定・監査を統一したい](/outcomes/govern-multi-cloud-environments/) - [クラウド環境の所有・責任・運用を安全に移管したい](/outcomes/transfer-cloud-ownership-safely/) - [高負荷でも安定して動く構成にしたい](/outcomes/improve-performance-scalability/) - [クラウドの利用状況とコストを把握し、適正化したい](/outcomes/optimize-cloud-costs/) ### 技術 - [AWS](/technologies/aws/) - [Amazon EC2](/technologies/amazon-ec2/) - [Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）](/technologies/amazon-ecs/) - [Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）](/technologies/amazon-eks/) - [Amazon S3](/technologies/amazon-s3/) - [Amazon RDS](/technologies/amazon-rds/) - [Amazon VPC](/technologies/amazon-vpc/) - [Elastic Load Balancing（ELB）](/technologies/elastic-load-balancing/) - [AWS Identity and Access Management（IAM）](/technologies/aws-iam/) - [Amazon CloudWatch](/technologies/amazon-cloudwatch/) - [AWS CloudTrail](/technologies/aws-cloudtrail/) - [AWS Key Management Service（AWS KMS）](/technologies/aws-kms/) - [AWS Organizations](/technologies/aws-organizations/) - [Wiz](/technologies/wiz/) - [HashiCorp Terraform](/technologies/terraform/) - [HashiCorp Vault](/technologies/vault/) - [HashiCorp Consul](/technologies/consul/) - [NGINX](/technologies/nginx/) - [Apache HTTP Server](/technologies/apache-http-server/) - [Caddy](/technologies/caddy/) - [Squid](/technologies/squid/) - [HAProxy](/technologies/haproxy/) - [coturn](/technologies/coturn/) - [Linux](/technologies/linux/) - [InfluxDB](/technologies/influxdb/) - [Grafana](/technologies/grafana/) - [VictoriaMetrics](/technologies/victoria-metrics/) - [Fluent Bit](/technologies/fluent-bit/) - [Prometheus](/technologies/prometheus/) - [MySQL](/technologies/mysql/) - [PostgreSQL](/technologies/postgresql/) - [ProxySQL](/technologies/proxysql/) - [Redis](/technologies/redis/) - [MongoDB](/technologies/mongodb/) - [Memcached](/technologies/memcached/) - [Apache Arrow](/technologies/apache-arrow/) - [Apache Airflow](/technologies/apache-airflow/) - [Apache Kafka](/technologies/apache-kafka/) - [dbt](/technologies/dbt/) - [dlt](/technologies/dlt/) - [Dask](/technologies/dask/) - [DuckDB](/technologies/duckdb/) - [SendGrid](/technologies/sendgrid/) ## 自社に合うAWS活用を具体化しませんか？ 導入事例を踏まえ、移行、構築、運用の進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## AWS導入・運用の進め方 現状整理から運用改善までを4段階で進めます。 01 ### 現状・要件の整理 既存環境、事業要件、運用体制と優先課題を確認します。 02 ### アーキテクチャ設計 可用性、性能、セキュリティ、接続、監視とコストを設計します。 03 ### 構築・移行・開発 検証計画に沿って環境構築、段階移行と必要な開発を進めます。 04 ### 運用・継続改善 監視と運用を行い、性能、コスト、構成と手順を継続して改善します。 ## よくあるご質問 AWSの設計、移行、運用に関する主なご質問です。 設計・移行運用・費用検討・比較 ### AWSの設計・構築はどこから相談できますか？ 既存環境と課題の整理からご相談いただけます。対象範囲と優先順位を確認し、構成と進め方をご提案します。 ### 既存システムのAWS移行にも対応できますか？ はい。現行構成、停止可能時間、依存関係を確認し、検証を含む段階的な移行計画を検討します。 ### 構築後の監視や運用保守も依頼できますか？ はい。監視、障害対応、更新作業、性能とコストの継続改善を担います。 ### 費用はどのように決まりますか？ 対象環境、対象範囲、期間、開発内容と必要な体制を確認したうえで個別にお見積もりします。 ### AWS 構築 会社を選ぶとき、どの対応範囲を確認すべきですか？ 設計・構築に加え、AWS コスト 最適化と運用開始後の体制まで確認することが重要です。AWS 請求代行を含む契約・請求の対応範囲は、ご要望を伺って個別に確認します。 ### AWS 運用保守では、監視をどこまで依頼できますか？ AWS 監視 代行を検討する場合は、監視時間、通知、一次対応、復旧支援、連絡体制とお客様側の分担を確認して設計します。 ### AWS 移行 支援とアプリケーション開発、性能検証をまとめて相談できますか？ はい。現行構成と依存関係を確認し、AWS アプリ開発 会社を探している段階の要件整理から、AWS 負荷試験を含む構築・移行・検証まで一つの計画で検討します。 ### AWS 運用 事例やクラウド移行 事例を確認できますか？ このページに掲載している3件の導入事例から、AWSと関連クラウド基盤の対応内容をご確認いただけます。掲載内容を超える成果や実績は補いません。 ### クラウド移行の方式、費用、移行後の改善も相談できますか？ クラウド移行 支援では、オンプレミス クラウド移行、リフトアンドシフト 支援、段階的 クラウド移行などを比較します。「クラウド移行 会社」やクラウド 選定 支援を比較する段階からご相談いただけます。クラウド移行 費用は個別見積もりとし、移行後のクラウド モダナイゼーションも段階的に検討します。 --- ## Azure 設計・構築・運用 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/azure Azureの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して担います。 ![](/_astro/service-abstract-background.DG17bLjR_Z2cnF2X.webp) # Azure 設計・構築・運用 導入と運用を分断しない、継続して改善できるAzure基盤へ Azureの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して担います。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![Azure 設計・構築・運用](/_astro/service-abstract.hN-uf-5l_25bJMI.webp) ## Azure活用を支える3つの領域 現在の環境と事業要件を確認し、設計・移行、構築・検証、運用・開発を必要な範囲で組み合わせます。 ### アーキテクチャ・移行設計 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、コストと移行条件を整理し、Azure構成と導入計画を設計します。 ### 環境構築・性能検証 設計に沿ってAzure環境を構築し、切り替え前に動作、負荷、運用手順を検証します。 ### 監視・運用保守・開発 監視、OS更新、データベース保守を継続し、Azureサービスを活用したアプリケーション開発にも対応します。 ## Azureの導入から運用改善までを一つの体制で クラウド移行、基盤構築、監視・運用、アプリケーション開発を個別に進めると、設計判断や運用手順が分断されやすくなります。grasys（グラシス）は既存環境と事業要件を踏まえ、Azureアーキテクチャ、移行・構築、性能検証、監視・運用保守、クラウドネイティブ開発を一つの計画として担います。 - 可用性・性能・セキュリティ・コストを考慮して設計 - 移行、構築、負荷試験まで一つの計画で実施 - 監視・運用保守とAzure活用開発を継続して実施 - Azureアーキテクチャの設計・構築 - 既存環境からの移行計画と性能検証 - 監視・OS更新・データベース保守 - Azureを活用したアプリケーション開発 ![Azure 設計・構築・運用の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.hN-uf-5l_25bJMI.webp) ## Azure基盤にもたらす4つの価値 ### 設計判断の一貫性 移行、基盤、アプリケーション、運用の要件を一つのアーキテクチャへ整理します。 ### 移行リスクの低減 既存構成と停止条件を確認し、動作・負荷・運用の検証を経て段階的に切り替えます。 ### 安定した運用 監視、OS更新、データベース保守と負荷傾向の確認を継続し、安定稼働を支えます。 ### 継続的な改善 性能、コスト、構成、運用方法とアプリケーションを利用状況に合わせて見直します。 ## Azure導入とクラウド基盤の事例 Azureの基盤構築に加え、クラウド移行、基盤刷新、運用改善を手がけた事例をご紹介します。 [![約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/_astro/S__27115538.BQOqmid6_ENRQb.webp)](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) ### [約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) 教育・研修プログラムのオンライン提供基盤を Azure で構築した株式会社NTTデータユニバーシティ。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、開発プロセスについてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) [![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp)](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) クラウドインフラの運用には専門知識が不可欠だ。出張手配サービスを提供するＩＡＣＥトラベルは、サービスの急成長とIPOに伴って可用性やセキュリティの課題に直面した。“インフラのプロ”の力を借りていかに解決したのか。 [事例を見る](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) [![Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/_astro/4b5c3867a35089362b4dcce6dd6ec09a.B1U5UFR2_GtQlI.webp)](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) ### [Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) 体験型アート展のウェブサイトを他社クラウドサービスから Google Cloud (GCP) に移行された株式会社ネイキッド。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、実際のメリットについてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) - [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) - [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) - [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) ### 実現したいこと - [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) - [既存システムを安全にクラウドへ移したい](/outcomes/migrate-systems-safely/) - [EOLを解消し、保守できる構成へ更新したい](/outcomes/modernize-eol-systems/) - [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) - [セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい](/outcomes/standardize-security-governance/) ### 技術 - [Microsoft Azure](/technologies/microsoft-azure/) - [HashiCorp Terraform](/technologies/terraform/) - [Linux](/technologies/linux/) ## 自社に合うAzure活用を具体化しませんか？ 導入事例を踏まえ、アーキテクチャ、移行、運用の進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## Azure導入・運用の進め方 現状整理から運用改善までを4段階で進めます。 01 ### 現状・要件の整理 既存環境、事業要件、運用体制、移行条件、セキュリティとコストの優先順位を確認します。 02 ### アーキテクチャ・移行設計 Azure構成、接続、監視、運用方法と段階的な移行・切り替え計画を設計します。 03 ### 構築・開発・検証 Azure環境と必要なアプリケーションを構築し、動作、負荷、運用手順を検証します。 04 ### 運用・継続改善 監視と保守を行い、性能、コスト、構成、アプリケーションと運用手順を継続して改善します。 ## よくあるご質問 Azureの設計、移行、運用、開発に関する主なご質問です。 設計・移行運用・開発検討・比較 ### Azureの導入計画やアーキテクチャ設計から相談できますか？ はい。既存環境と事業要件を確認し、対象範囲、優先順位、Azure構成と導入・移行計画を整理します。 ### 既存システムのAzure移行にも対応できますか？ はい。現行構成、依存関係、停止可能時間を確認し、動作・負荷・運用の検証を含む段階的な移行方法を検討します。 ### 構築後の監視やメンテナンスも依頼できますか？ はい。監視、OS更新、データベース保守、負荷傾向の確認と継続的な運用改善を担います。 ### Azureを活用したアプリケーション開発も依頼できますか？ はい。Azureサービスを活用したアプリケーションの設計・開発と、必要な環境構築・性能検証に対応します。 ### 費用はどのように決まりますか？ 対象環境、移行・構築・運用・開発の範囲、期間と必要な体制を確認したうえで個別にお見積もりします。 ### Azure 構築 会社を選ぶ際、設計範囲はどこまで確認すべきですか？ Azure インフラ 設計では、可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、コスト、監視と運用移管までを一つの構成として確認することが重要です。 ### Azure 運用保守とコスト、監視をまとめて相談できますか？ はい。Azure コスト 最適化は利用状況と構成を確認して継続的に見直します。Azure 監視 代行の監視時間、一次対応、連絡体制は、必要なサービスレベルと運用分担に応じて個別に確認します。 ### Azure 移行 支援とアプリケーション開発、性能検証に対応できますか？ はい。Azure アプリ開発とAzure 負荷試験を含め、現行構成、依存関係、停止条件、必要な機能を確認し、移行・構築・検証を段階的に進めます。 ### Microsoft Azure 導入 事例は確認できますか？ このページに掲載している3件の導入事例から、Azureと関連クラウド基盤の対応内容をご確認いただけます。掲載内容を超える成果や実績は補いません。 --- ## クラウドインフラコンサルティング | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/cloud-infrastructure-consulting クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 ![](/_astro/service-abstract-background.CSWoLMBl_Z2k3GN3.webp) # クラウドインフラコンサルティング 事業の目的から逆算し、実行可能なクラウド戦略へ クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-abstract.DHKNgthp_ZhXwY5.webp) ## クラウド活用を前へ進める3つのコンサルティング 現状の把握から実行計画まで、事業とシステムの両面を踏まえて整理します。 ### 現状分析・課題整理 システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 ### クラウド戦略・ロードマップ策定 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 ### アーキテクチャ・運用設計 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ## クラウドの導入を目的にせず、事業の成果へつながる基盤を設計 クラウドの選定や個別技術の導入から検討を始めると、事業要件と運用上の制約が後から課題になることがあります。grasys（グラシス）は技術コンサルティングから設計・開発・構築・運用保守までを一貫して担ってきた知見を生かし、現状分析、クラウド戦略、アーキテクチャ、移行・実装計画と運用方針を一つの道筋として整理します。 - 現行環境と運用体制を分析し、優先課題を可視化 - Google Cloud、AWS、Azureを含む選択肢を比較 - 事業要件に沿ったアーキテクチャと運用方針を策定 - 実装から運用・継続改善まで一貫して担う ![クラウドインフラコンサルティングの支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.DHKNgthp_ZhXwY5.webp) ## クラウドインフラコンサルティングがもたらす4つの価値 ### 事業と技術判断の接続 事業目標、利用者への影響、運用条件を技術要件へ落とし込み、判断の目的と優先順位を明確にします。 ### 特定製品に閉じない選択 Google Cloud、AWS、Azureを含む選択肢を、既存環境、体制、コストと将来の変更しやすさから比較します。 ### 実行可能なロードマップ 調査や構想だけで終わらせず、検証、設計、移行・実装、運用へ進める単位と順序を整理します。 ### 実装後まで続く改善 設計時の判断を構築と運用へ引き継ぎ、実際の利用状況を踏まえて信頼性、運用性、コストを継続して見直します。 ## クラウド基盤の構想・設計・実行事例 Google Cloud、AWS、Azureで、要件整理から基盤構築、移行、運用改善まで手がけた事例をご紹介します。 [![Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/_astro/4b5c3867a35089362b4dcce6dd6ec09a.B1U5UFR2_GtQlI.webp)](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) ### [Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) 体験型アート展のウェブサイトを他社クラウドサービスから Google Cloud (GCP) に移行された株式会社ネイキッド。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、実際のメリットについてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) [![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp)](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) クラウドインフラの運用には専門知識が不可欠だ。出張手配サービスを提供するＩＡＣＥトラベルは、サービスの急成長とIPOに伴って可用性やセキュリティの課題に直面した。“インフラのプロ”の力を借りていかに解決したのか。 [事例を見る](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) [![約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/_astro/S__27115538.BQOqmid6_ENRQb.webp)](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) ### [約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) 教育・研修プログラムのオンライン提供基盤を Azure で構築した株式会社NTTデータユニバーシティ。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、開発プロセスについてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) - [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) - [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) - [技術方針・運用体制を整えたい](/problems/technology-strategy-operations/) - [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) ### 実現したいこと - [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) - [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) - [既存システムを安全にクラウドへ移したい](/outcomes/migrate-systems-safely/) - [EOLを解消し、保守できる構成へ更新したい](/outcomes/modernize-eol-systems/) - [現状を評価し、技術方針と改善ロードマップを決めたい](/outcomes/define-technology-roadmap/) - [アーキテクチャとミドルウェアの妥当性を評価したい](/outcomes/assess-architecture-fitness/) - [複数クラウドの権限・設定・監査を統一したい](/outcomes/govern-multi-cloud-environments/) - [クラウド環境の所有・責任・運用を安全に移管したい](/outcomes/transfer-cloud-ownership-safely/) - [高負荷でも安定して動く構成にしたい](/outcomes/improve-performance-scalability/) - [クラウドの利用状況とコストを把握し、適正化したい](/outcomes/optimize-cloud-costs/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [AWS](/technologies/aws/) - [Microsoft Azure](/technologies/microsoft-azure/) - [Kubernetes](/technologies/kubernetes/) - [HashiCorp Terraform](/technologies/terraform/) - [Linux](/technologies/linux/) ## 自社に合うクラウド活用の道筋を具体化しませんか？ 導入事例を踏まえ、現状分析から設計・実行・運用までの進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## クラウドインフラコンサルティングの進め方 目的と現状を確認し、実行と運用へつながる計画を4段階で具体化します。 01 ### 事業目標・現状の確認 事業の目標、既存システム、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認します。 02 ### 課題分析・選択肢の評価 現状と目標の差を整理し、クラウド選定、移行方法、優先順位と実施上の制約を評価します。 03 ### 全体方針・ロードマップ策定 目標アーキテクチャ、運用方針、検証項目、実施範囲と段階的なロードマップを策定します。 04 ### 実行・継続改善 必要に応じて検証、設計、構築、移行と運用までを担い、利用状況を基に計画と基盤を改善します。 ## よくあるご質問 クラウド戦略、対象範囲、実行に関する主なご質問です。 構想・計画対象範囲実行・費用 ### クラウドの導入目的や対象範囲が決まっていなくても相談できますか？ はい。事業目標、現在の課題、既存システムと運用体制を確認し、クラウドを使う目的と優先して検討する範囲から整理します。 ### Google Cloud、AWS、Azureのどれを選ぶか決まっていなくても相談できますか？ はい。既存技術、必要な機能、運用体制、コスト、セキュリティと将来の変更しやすさを踏まえて選択肢を比較します。 ### オンプレミスや複数クラウドを含む現状分析にも対応できますか？ はい。物理サーバー、データセンター、既存クラウドとそれらの依存関係を確認し、移行や統合を含む全体方針を検討します。 ### コストやセキュリティ、運用体制も一緒に評価できますか？ はい。構成だけでなく、利用量、契約・請求、権限、監視、障害対応とお客様側の運用分担を確認して方針へ反映します。 ### コンサルティング後の設計・構築・移行・運用も依頼できますか？ はい。策定した方針とロードマップを引き継ぎ、必要な検証、設計、開発、構築、移行、運用保守と継続改善を一貫して担います。 ### 費用はどのように決まりますか？ 対象システム、調査範囲、成果物、期間と必要な体制を確認したうえで個別にお見積もりします。 --- ## クラウド移行・リフト＆シフト | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/cloud-migration オンプレミス、データセンター、他のクラウド環境で運用中のシステムをクラウドへ移行し、コスト削減と運用自動化を支援します。 ![](/_astro/service-abstract-background.CesTzU_g_ZUG1H2.webp) # クラウド移行・リフト＆シフト オンプレミス、データセンター、他のクラウド環境で運用中のシステムをクラウドへ移行し、コスト削減と運用自動化を支援します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![クラウド移行・リフト＆シフト](/_astro/service-abstract.C0yGcIsh_1RpzEL.webp) ## クラウド移行で解決する3つの運用課題 現行環境と事業要件に合わせ、コスト、拡張性、セキュリティを考慮したクラウド基盤を設計します。 ### インフラコストの最適化 物理サーバーの維持・追加に伴う費用と管理負荷を整理し、必要な構成と利用量に合わせてクラウド資源を設計します。 ### 負荷分散・自動拡張 アクセス増加へ対応する負荷分散と、利用状況に応じたオートスケーリングを活用して運用を効率化します。 ### セキュリティと運用の継続改善 アクセス状況を可視化し、クラウドの機能を活用したセキュリティ対策と運用手順の改善を支援します。 ## クラウド移行でコスト削減と運用自動化を実現 オンプレミス、データセンター、他のクラウド環境で運用しているシステムを、目的と制約に合わせてクラウドへ移行します。grasys（グラシス）はオンプレミス環境での運用経験と、Google Cloud、AWS、Azureを扱う知見を生かし、クラウド選定、アーキテクチャ設計、段階的な移行、移行後の運用改善を支援します。初めからフルクラウド化を前提とせず、特定部門や限定範囲から検証しながら進めます。 - オンプレミスとクラウド双方の運用経験を生かして移行計画を設計 - コスト、可用性、セキュリティを考慮した段階的なクラウド移行 - 負荷分散・オートスケーリング・運用自動化で継続的に改善 ![クラウド移行・リフト＆シフトの支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.C0yGcIsh_1RpzEL.webp) ## grasys（グラシス）がクラウド移行を支える4つの強み ### オンプレミス運用の経験 物理サーバーを含むオンプレミス環境の運用経験を踏まえ、既存システムの特性と制約を理解して移行を計画します。 ### 最適な移行パスの策定 リフト＆シフトを含む複数の移行方法から、現在の環境と目標に合うクラウドネイティブ化の道筋を設計します。 ### 段階的なクラウド活用 限定範囲からクラウド利用を始め、冗長化、CDN、セキュリティなどの要件へ対応しながら横展開します。 ### マルチクラウドの知見 Google Cloud、AWS、Azureを扱う知見を生かし、特定クラウドだけに閉じないシステム全体の構成を検討します。 ## クラウド移行・基盤刷新の支援事例 既存環境からクラウドへの移行、基盤刷新、データ基盤の移行を支援した事例をご紹介します。 [![Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/_astro/4b5c3867a35089362b4dcce6dd6ec09a.B1U5UFR2_GtQlI.webp)](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) ### [Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) 体験型アート展のウェブサイトを他社クラウドサービスから Google Cloud (GCP) に移行された株式会社ネイキッド。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、実際のメリットについてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) [![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp)](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 『VOGUE』などアクセスが集中する人気Webメディアのインフラを AWS へ移行された合同会社コンデナスト・ジャパン。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) [![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp)](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) Treasure Data から BigQuery への移行で20％のコスト削減に成功した株式会社インティメート・マージャー。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、導入後の効果をご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) - [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) - [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) ### 実現したいこと - [既存システムを安全にクラウドへ移したい](/outcomes/migrate-systems-safely/) - [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) - [クラウドの利用状況とコストを把握し、適正化したい](/outcomes/optimize-cloud-costs/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [AWS](/technologies/aws/) - [Microsoft Azure](/technologies/microsoft-azure/) ## 自社に合うクラウド移行を具体化しませんか？ システム構成、コスト、停止時間、運用体制を確認し、段階的な移行計画をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## クラウド移行支援の進め方 現行環境の調査から移行後の運用改善まで、影響を管理しながら段階的に進めます。 01 ### 現行環境・課題の整理 システム構成、データ、運用体制、コスト、セキュリティ、停止時間などの制約を確認します。 02 ### クラウド選定・移行設計 ビジネス要件に合うクラウドと移行方法を検討し、アーキテクチャ、優先順位、移行計画を設計します。 03 ### 検証・段階移行 限定範囲で構成と運用を検証し、システムへの影響を管理しながら段階的に本番環境へ移行します。 04 ### 運用自動化・継続改善 稼働状況とコストを可視化し、負荷分散、スケーリング、セキュリティ、運用手順を継続的に改善します。 ## クラウド移行・リフト＆シフトのよくあるご質問 移行対象、クラウド選定、進め方、移行後の運用についてお答えします。 計画・クラウド選定移行・構築移行後の運用比較・費用 ### どのクラウドを選ぶべきか決まっていなくても相談できますか？ はい。現在のシステム、事業要件、運用体制、コスト、セキュリティを確認し、Google Cloud、AWS、Azureを含めて検討します。 ### 初めからすべてをクラウドへ移行する必要がありますか？ いいえ。特定部門や限定範囲から利用を始め、検証結果を踏まえて段階的に対象を広げる進め方が可能です。 ### オンプレミス環境からの移行に対応していますか？ はい。物理サーバーを含むオンプレミス環境の構成と運用を確認し、停止時間やデータ移行を考慮した計画を設計します。 ### 他のクラウドから移行することもできますか？ はい。現在利用しているクラウドの構成と依存関係を確認し、移行先と段階的な切り替え方法を検討します。 ### 移行後の監視や運用改善も依頼できますか？ はい。稼働状況と利用量を確認し、監視、負荷分散、オートスケーリング、コスト、運用手順の改善を支援します。 ### マルチクラウド環境も相談できますか？ はい。システム全体のポータビリティーと統合管理を考慮し、複数クラウドを活用する構成を検討します。 ### クラウド移行 支援やクラウド移行 会社を探す際、何を確認すべきですか？ オンプレミス クラウド移行を含む対象範囲、停止条件、データ移行、移行後の運用分担と改善体制をご確認ください。 ### 複数クラウドの比較や選定から相談できますか？ はい。クラウド 選定 支援では、AWS GCP Azure 比較 移行の観点として、要件、既存技術、運用体制、コスト、セキュリティとサービス依存を整理します。 ### クラウド移行 費用とクラウド移行 事例は、どのように確認できますか？ 費用は対象システム、データ量、停止条件、移行方法と体制に基づく個別見積もりです。事例はこのページに掲載している3件の導入事例からご確認いただけます。 ### リフト＆シフト後の改善も段階的に進められますか？ はい。リフトアンドシフト 支援で移行を優先する範囲と、クラウド モダナイゼーションで構成やアプリケーションを見直す範囲を分け、段階的 クラウド移行として計画します。 ## 掲載されていない移行要件もご相談ください オンプレミス、他クラウド、マルチクラウドを含め、個別の構成と制約を確認します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) --- ## クラウドセキュリティ構築・運用 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/cloud-security クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 ![](/_astro/service-abstract-background.C55pnTvt_Zocv8S.webp) # クラウドセキュリティ構築・運用 クラウドのセキュリティを、設定から運用まで一つの仕組みに クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-abstract.CV0icXXn_1RfzCs.webp) ## クラウドセキュリティの3つの領域 セキュリティ製品の導入だけでなく、クラウド基盤の設計と日々の運用へ接続します。 ### ID・権限・接続設計 IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 ### 構成・脅威・ログの可視化 クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 ### 検知・是正・運用改善 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ## クラウド基盤とセキュリティ運用を分断しない IAMと権限設計が統一されず、設定不備や脅威の監視、ログと検知後の対応が運用へつながらないと、クラウド利用の拡大に合わせてリスクも増えます。grasys（グラシス）はアクセス制御、監視・可観測性、ガバナンス・監査、ログ運用をクラウド設計・運用と一体で担います。 - ID・IAM・権限と安全な接続を共通方針で設計 - クラウド構成・設定不備・脅威・アクセスログ・監査ログを継続的に可視化 - 検知後の調査・判断・是正・記録・再発防止を運用へ定着し、監視・監査・運用改善を継続 ![クラウドセキュリティ構築・運用の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.CV0icXXn_1RfzCs.webp) ## クラウドセキュリティで目指す4つの価値 ### 権限統制 利用者、役割、環境に応じた権限を整理し、過剰なアクセスを減らします。 ### 設定不備の早期発見 構成と変更を継続して確認し、意図しない設定を見つけやすくします。 ### 監査可能なログ 必要なログの収集、保管、検索と責任範囲を整理し、確認可能な状態を保ちます。 ### 検知後の対応定着 調査、判断、是正、記録と改善を日々の運用へ組み込みます。 ## クラウドセキュリティの導入・運用事例 クラウド基盤のセキュリティ強化、脆弱性対応、運用改善を手がけた事例をご紹介します。 [![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp)](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) Google Cloudを活用した基盤刷新により、セキュリティ強化とシステム統合を両立。安全で使いやすい環境へと進化しました。 [事例を見る](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) [![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp)](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) クラウドインフラの運用には専門知識が不可欠だ。出張手配サービスを提供するＩＡＣＥトラベルは、サービスの急成長とIPOに伴って可用性やセキュリティの課題に直面した。“インフラのプロ”の力を借りていかに解決したのか。 [事例を見る](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) [![約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/_astro/S__27115538.BQOqmid6_ENRQb.webp)](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) ### [約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) 教育・研修プログラムのオンライン提供基盤を Azure で構築した株式会社NTTデータユニバーシティ。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、開発プロセスについてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) - [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) - [技術方針・運用体制を整えたい](/problems/technology-strategy-operations/) ### 実現したいこと - [セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい](/outcomes/standardize-security-governance/) - [複数クラウドの権限・設定・監査を統一したい](/outcomes/govern-multi-cloud-environments/) - [クラウド環境の所有・責任・運用を安全に移管したい](/outcomes/transfer-cloud-ownership-safely/) - [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) - [24時間365日の監視・障害一次対応を整えたい](/outcomes/establish-24x7-monitoring-response/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [AWS](/technologies/aws/) - [Microsoft Azure](/technologies/microsoft-azure/) - [Wiz](/technologies/wiz/) - [Google Cloud Armor](/technologies/cloud-armor/) - [Identity and Access Management（IAM）](/technologies/google-cloud-iam/) - [AWS Identity and Access Management（IAM）](/technologies/aws-iam/) - [AWS CloudTrail](/technologies/aws-cloudtrail/) - [AWS Key Management Service（AWS KMS）](/technologies/aws-kms/) - [AWS Organizations](/technologies/aws-organizations/) - [SBOM](/technologies/sbom/) ## クラウドのセキュリティ運用を具体化しませんか？ 導入事例を踏まえ、権限、可視化、検知、是正の進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## クラウドセキュリティ構築・運用の進め方 現状とリスクの整理から運用改善までを4段階で進めます。 01 ### 環境・リスク・運用の整理 対象クラウド、ID、構成、接続、ログ、既存対策と現在の運用を確認します。 02 ### セキュリティ設計 権限、接続、可視化、検知、ログ、是正と責任分担を設計します。 03 ### 構築・設定・検証 必要な設定と仕組みを実装し、想定する脅威と運用手順を使って検証します。 04 ### 監視・是正・継続改善 監視と運用を開始し、検知結果、構成変更とインシデントから対策を改善します。 ## よくあるご質問 IAM、監視、ログ、クラウド運用に関する主なご質問です。 設計・構築監視・運用関連領域 ### IAMと権限設計だけでも相談できますか？ はい。利用者、役割、環境、作業と既存の認証基盤を確認し、権限モデルと変更手順を設計します。 ### Google Cloud以外のクラウドも対象ですか？ 対象環境と必要な範囲を確認し、各クラウドの機能と共通運用を組み合わせて設計します。 ### 検知後の対応や運用改善にも対応できますか？ はい。通知、調査、判断、是正、記録、再発防止と責任分担を運用手順へ組み込みます。 ### 費用はどのように決まりますか？ 対象クラウド、環境数、ID・接続、監視・ログ、製品と運用範囲を確認して個別にお見積もりします。 ### Google Cloud ゼロトラストやAIエージェントの統制も相談できますか？ はい。クラウド基盤のID・権限・接続に加え、AIエージェント セキュリティとAIエージェント ガバナンスに必要な実行範囲、ログ、監査、承認条件を確認します。 ### AWSやAzureの監視代行にも対応できますか？ AWS 監視 代行とAzure 監視 代行の監視時間、対象サービス、一次対応、連絡体制は、現在の環境と必要なサービスレベルを確認して対応範囲を個別に設計します。 ### Fastlyの設定やログもセキュリティ運用へ含められますか？ Fastly CDN 設定とFastly ログストリーミングを含むCDN・エッジ領域は、対象構成、アクセス制御、収集先と運用分担を確認したうえで、対応可能な範囲をご案内します。 --- ## データ分析基盤構築・移行 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/data-analytics BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 ![](/_astro/service-abstract-background.BmKek4ks_1RW8b1.webp) # データ分析基盤構築・移行 分散したデータを、分析と活用につながる基盤へ BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-abstract.CqJ05eri_Z2lKQ6j.webp) ## データ分析基盤の3つの領域 データソース、利用目的、更新頻度と運用条件を整理して必要な基盤を構築します。 ### データ基盤・DWH設計 BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 ### データ連携・移行 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 ### 運用・性能・コスト改善 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ## データの収集から分析までを一続きで設計 データが複数環境へ分散し、処理と運用が個別化すると、分析へ進むまでの時間と負担が増えます。grasys（グラシス）はデータソースの整理からBigQueryを中心とした基盤設計、移行、運用、AI・BIへの接続までを担います。 - データ基盤とDWHの全体構成を設計 - 既存環境からの連携・移行を段階的に実施 - 運用開始後の性能とコストを継続して改善 - BigQueryを中心としたデータ基盤設計 - ETL・ELTとデータ移行 - バッチ・ストリーミング処理 ![データ分析基盤構築・移行の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.CqJ05eri_Z2lKQ6j.webp) ## データ分析基盤が生み出す4つの価値 ### 分析開始までの短縮 収集、変換、保存の流れを整理し、利用者が分析へ進みやすい環境を整えます。 ### 複数データソースの統合 クラウドや既存システムに分散したデータを共通基盤へ接続します。 ### 多様な更新頻度への対応 バッチとストリーミングの要件を整理し、用途に合う処理方法を設計します。 ### AI・BIへつながる基盤 蓄積したデータを分析、可視化、AI活用へ展開しやすい構成にします。 ## データ分析・活用基盤の導入事例 BigQueryへの移行、大規模データの解析、データ活用を手がけた事例をご紹介します。 [![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp)](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) Treasure Data から BigQuery への移行で20％のコスト削減に成功した株式会社インティメート・マージャー。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、導入後の効果をご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) [![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp)](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 人流データの可視化を通じてデータ駆動型社会の実現に向けた事業を展開する株式会社SVI研究所。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) [![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp)](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) - [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) - [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) - [技術方針・運用体制を整えたい](/problems/technology-strategy-operations/) ### 実現したいこと - [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) - [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/) - [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) - [需要予測・異常検知を業務判断に使いたい](/outcomes/predict-demand-and-anomalies/) - [熟練者の判断基準を指標・ルールとして共有したい](/outcomes/codify-operational-decisions/) - [手作業のデータ投入・連携を自動化したい](/outcomes/automate-data-ingestion/) - [SQL・データパイプラインを属人化させず運用したい](/outcomes/operationalize-data-pipelines/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [BigQuery](/technologies/bigquery/) - [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) - [Spanner](/technologies/spanner/) - [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) - [Managed Service for Apache Airflow](/technologies/managed-airflow/) - [Pub/Sub](/technologies/pub-sub/) - [Dataflow](/technologies/dataflow/) - [Apache Airflow](/technologies/apache-airflow/) - [dbt](/technologies/dbt/) ## データ活用の次の一歩を具体化しませんか？ 導入事例を踏まえ、連携、移行、運用の優先順位をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## データ分析基盤構築・移行の進め方 現状整理から移行、運用改善までを4段階で進めます。 01 ### データと利用目的の整理 データソース、利用者、分析目的、更新頻度と課題を確認します。 02 ### 基盤・移行設計 データモデル、処理、権限、移行順序と運用方法を設計します。 03 ### 構築・データ移行 連携と処理を実装し、検証しながら対象データを段階的に移行します。 04 ### 運用・活用拡大 性能とコストを改善し、分析、BI、AIへの活用範囲を広げます。 ## よくあるご質問 データ基盤の構築、移行、運用に関する主なご質問です。 基盤・移行運用・費用構築・活用 ### 既存DWHからBigQueryへ移行できますか？ はい。データ、処理、利用方法と停止可能時間を確認し、段階的な移行計画を設計します。 ### AWSや既存システムのデータも連携できますか？ 対象システム、接続方法、更新頻度を確認し、必要なデータを安全に連携する構成を検討します。 ### ストリーミング処理にも対応できますか？ 必要な即時性、データ量、処理内容を確認し、バッチとストリーミングを組み合わせて設計します。 ### 費用はどのように決まりますか？ データ量、接続先、処理、移行範囲、運用体制を確認したうえで個別にお見積もりします。 ### BigQuery 構築 会社を選ぶとき、どの範囲を確認すべきですか？ データの保存先だけでなく、収集、変換、権限、品質、監視、利用部門への引き渡しまでを一つの運用として確認することが重要です。 ### DWH BigQuery 移行やAWS BigQuery 連携にも対応できますか？ はい。既存DWHやAWSを含む接続元、データ量、更新頻度、停止条件を確認し、データ基盤 マルチクラウドの構成も含めて段階的な連携・移行を設計します。 ### BigQuery 運用 支援とBigQuery コスト 最適化は、導入後も依頼できますか？ はい。処理状況、利用傾向、データ量、クエリと運用手順を確認し、性能、信頼性、コストを継続して見直します。 ### ストリーミング分析や導入事例を確認できますか？ ストリーミング分析 Google Cloudは、必要な即時性、データ量、処理内容を確認して構成を設計します。BigQuery 導入 事例は、このページに掲載している3件の導入事例からご確認いただけます。 --- ## データポータル 導入・運用支援 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/data-studio データポータルを活用し、BigQueryやスプレッドシート、GA4などのデータを業務で使えるレポートへ。データ接続・可視化、共有・Proの組織管理から、会話型分析とデータアプリの活用まで支援します。 ![](/_astro/service-abstract-background.Cu9AaVzj_2mrrbY.webp) # データポータル 導入・運用支援 データポータルを活用し、BigQueryやスプレッドシート、GA4などのデータを業務で使えるレポートへ。データ接続・可視化、共有・Proの組織管理から、会話型分析とデータアプリの活用まで支援します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![データポータル 導入・運用支援](/_astro/service-abstract.BBPF3m5K_16bgba.webp) ## 可視化・共有からAI活用まで支援 分析するデータと利用者を確認し、日常業務で使い続けられるレポートと運用を整えます。 ### データ接続・レポート構築 BigQuery、スプレッドシート、GA4、Google広告などの接続先と指標を整理し、グラフ、フィルタ、複数ページを組み合わせたレポートを構築します。既存レポートの集計や表示も見直します。 ### 共有・Proの組織管理と運用 閲覧者と編集者、データへのアクセス、共有・埋め込みの範囲を設計します。組織での管理が必要な場合はProの利用を検討し、チームでのコンテンツ管理と更新・引き継ぎの運用を整えます。 ### 会話型分析・データアプリ活用 BigQueryで作成する会話型エージェントの対象データや指示、共有権限を設計し、データポータルでの利用と回答の評価を支援します。Colabノートブックで構築するデータアプリも、業務に合う利用方法と運用を整えます。 ## データを可視化し、日々の判断につなぐデータポータル データポータルは、さまざまなデータソースに接続してインタラクティブなレポートを作成・共有できるGoogleのサービスです。グラフやフィルタを組み合わせた可視化に加え、BigQueryで作成・共有した会話型エージェントや、Colabノートブックで構築したデータアプリを利用する入口にもなります。grasys（グラシス）は、利用目的と既存のデータ環境を整理し、レポートの構築、共有・権限の設計、Proの組織管理、AIを活用した分析環境の整備を支援します。 - BigQuery・スプレッドシート・GA4などを接続し、業務に合うレポートを構築 - 共有と権限を設計し、Proによる組織管理と継続的な運用を支援 - BigQueryの会話型エージェントとColabのデータアプリを業務で活用 ![複数のデータソースをダッシュボードと会話型分析へつなぐ青い立体表現](/_astro/service-abstract.BBPF3m5K_16bgba.webp) ## データポータルで広げる4つの価値 ### レポート作成の効率化 データソースと再利用できるレポートを整備し、繰り返しの集計や資料作成にかかる手間を減らします。 ### 情報共有による判断の迅速化 必要な指標をレポートへまとめ、利用者がフィルタで期間や対象を切り替えながら状況を確認できるようにします。 ### 組織で継続利用できる管理 共有範囲、権限、更新・引き継ぎのルールを整理し、Proの組織管理も活用してチームで使い続けられる環境を整えます。 ### 自然言語によるデータ探索 BigQueryの会話型エージェントを通じて、業務上の問いを自然言語で投げかけられるようにします。回答を元データや集計結果と照合する運用も設計します。 ## データ分析・AI活用の関連事例 BigQueryへの移行、人流データの可視化、LLMによるログ分析を支援した関連事例をご紹介します。各事例に記載された製品と支援内容をご確認ください。 [![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp)](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) Treasure Data から BigQuery への移行で20％のコスト削減に成功した株式会社インティメート・マージャー。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、導入後の効果をご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) [![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp)](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 人流データの可視化を通じてデータ駆動型社会の実現に向けた事業を展開する株式会社SVI研究所。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) [![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp)](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。 [事例を見る](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) ## データを業務の判断へつなげませんか？ データ基盤と利用部門の要件を確認し、可視化・共有・AI活用を組み合わせた分析環境をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## データポータル導入支援の進め方 利用目的とデータ環境に合わせ、レポートとAI活用を段階的に具体化します。 01 ### 目的・データ環境の整理 業務上の課題、必要な指標、利用部門、既存レポート、データソースを確認し、可視化とAI活用の対象を整理します。 02 ### 接続・画面・権限設計 接続方法、指標の定義、画面構成、更新頻度、共有権限を設計します。Proや会話型エージェント、データアプリの利用条件も確認します。 03 ### レポート・AI連携の実装と評価 レポートを構築して集計結果を検証します。AI活用を含む場合はBigQueryの会話型エージェントやColabのデータアプリを整備し、回答・表示内容とアクセス範囲を評価します。 04 ### 利用定着・継続改善 更新、権限変更、引き継ぎの手順を整理します。利用部門の要望を確認し、レポート、エージェントへの指示、データアプリを継続的に改善します。 ## データポータル導入・運用支援のよくあるご質問 データ接続、共有・組織管理、AI活用、導入検討についてお答えします。 データ接続・レポート共有・組織管理AI・データアプリ導入検討・費用 ### どのようなデータに接続できますか？ BigQuery、Googleスプレッドシート、Googleアナリティクス、Google広告などに接続できます。ほかのデータベースやアプリケーションもコネクタを通じて利用できます。対象データごとに、接続方法、利用権限、更新頻度、コネクタの提供条件を確認します。 ### すでに使っているレポートの改善も依頼できますか？ はい。既存の接続先、指標の定義、計算式、フィルタ、共有方法を確認し、利用部門が必要な情報を把握しやすい構成へ改善します。新規構築と既存レポートの見直しを組み合わせることもできます。 ### レポートの共有やWebサイトへの埋め込みはできますか？ 個人やグループへの共有・共同編集と、Webページやイントラネットへの埋め込みに対応しています。レポートの閲覧・編集権限と接続先データのアクセス条件を確認し、対象者に合う共有範囲を設計します。 ### 通常版とデータポータルProはどう使い分けますか？ 通常版ではデータの可視化とレポートの作成・共有を利用できます。Proは有料版で、チーム向けのコンテンツ管理、拡張された管理機能、テクニカルサポートを利用できます。利用者数、コンテンツの管理・引き継ぎ、組織の運用要件に基づいて選択します。 ### 会話型分析を利用するには何が必要ですか？ 現行の会話型分析では、BigQueryで作成したデータエージェントをデータポータルへ共有して利用します。BigQuery側の対象データ、必要な権限、エージェントへの指示を整備し、利用者が自然言語で質問できる環境を構築します。Proの契約を前提としない機能ですが、コードインタープリタを使う場合はProの契約とGeminiの有効化が必要です。回答を業務で使う前に、元データや集計結果との照合も行います。 ### データアプリはどのように活用できますか？ Colabノートブックで構築したデータアプリを、データポータルから参照・操作できます。利用したい分析処理や画面、利用者の権限、実行環境を確認し、業務に合うアプリの構築と利用・更新の運用を支援します。 ### LookerやLooker Studioとの違いは何ですか？ データポータルは、旧Looker Studioにあたるサービスです。データ接続、レポート作成・共有に加え、BigQueryの会話型エージェントやデータアプリを利用する入口になります。Lookerは別の製品で、LookMLによる指標・データモデルの一元管理や組み込みBIを扱います。分析目的、管理方法、既存環境に合わせて使い分けを検討します。 ### 導入や運用にはどのような費用がかかりますか？ データポータルの通常版は無料で利用でき、Proは有料です。接続先のBigQuery、データアプリの実行環境、外部コネクタなどは、それぞれの提供条件に応じた費用が発生する場合があります。grasys（グラシス）の支援費用は、データソース、レポート、権限管理、AI活用、運用の対象範囲を確認して個別にお見積もりします。 ## 既存レポートの改善やAI活用もご相談ください 接続先、指標、共有範囲、会話型エージェント、データアプリなど、個別の要件を確認します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) --- ## データ活用 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/data-utilization 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 ![](/_astro/service-abstract-background.B0w9oRPA_Z119Mq9.webp) # データ活用 データを、共通の指標と日々の判断につなぐ。 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![データ活用](/_astro/service-abstract.BNf7nfTx_YlunS.webp) ## データ活用を実現する3つの領域 何を把握し、どの判断に使うかを起点に、分析に必要なデータ、指標、可視化を整えます。 ### 分析に必要なデータの整理・連携 API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。 ### 指標・データモデル設計 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。 ### BI・可視化・利用改善 Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。 ## 同じ指標で状況を捉え、次の判断へ レポートを作るたびにデータを集め直す、部門ごとに数字が違う、ダッシュボードを見ても判断に必要な情報がそろわない。grasys（グラシス）はこうした状況を、利用目的と指標の定義から整理します。既存のデータ基盤やBIを踏まえ、分析用データモデルと可視化を整え、日々の比較・確認・判断に使える環境をつくります。 - 分析に必要なデータを整理・連携 - 部門をまたいで使える共通の指標を設計 - Looker・LookMLと分析用データモデルを整備 - ダッシュボードと日々の利用を継続して改善 ![データ活用の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.BNf7nfTx_YlunS.webp) ## データ活用がもたらす4つの価値 ### 集計準備の負担軽減 分析用データの取り込みと更新を整え、レポートごとに収集・加工を繰り返す負担を減らします。 ### 部門間での指標統一 計算方法や集計条件を共有し、部門やレポートが違っても同じ基準で数値を比較できるようにします。 ### 状況把握と判断の迅速化 判断に必要な指標と内訳をダッシュボードにまとめ、変化の確認や原因の検討へ進みやすくします。 ### 継続的な利用改善 実際の利用場面を確認し、業務の変化に合わせて指標、表示、更新方法を見直します。 ## データ活用の導入事例 データ基盤の移行、人流データの解析、ログ分析を通じて、データを活用できる環境を整えた事例をご紹介します。 [![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp)](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) Treasure Data から BigQuery への移行で20％のコスト削減に成功した株式会社インティメート・マージャー。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、導入後の効果をご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) [![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp)](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 人流データの可視化を通じてデータ駆動型社会の実現に向けた事業を展開する株式会社SVI研究所。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) [![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp)](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。 [事例を見る](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) ### 実現したいこと - [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) - [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) - [熟練者の判断基準を指標・ルールとして共有したい](/outcomes/codify-operational-decisions/) - [手作業のデータ投入・連携を自動化したい](/outcomes/automate-data-ingestion/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [BigQuery](/technologies/bigquery/) - [Looker](/technologies/looker/) - [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) - [Workflows](/technologies/workflows/) - [Pub/Sub](/technologies/pub-sub/) - [Apache Superset](/technologies/apache-superset/) ## 判断に必要なデータと指標を整理しませんか？ 導入事例を踏まえ、現在のデータをどのような分析や可視化に使うか、一緒に具体化します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## データ活用の進め方 判断に使う指標の整理から、数値の検証、利用後の改善までを4段階で進めます。 01 ### 利用目的・指標の整理 誰が何を判断するために使うかを確認し、現在のレポート、指標の定義、必要なデータを整理します。 02 ### データ・可視化設計 データの粒度、集計条件、指標の計算方法、ダッシュボードの構成、閲覧権限と更新方法を設計します。 03 ### 実装・数値検証 データ連携、分析用データモデルと可視化を実装します。元データや既存レポートと照合し、数値と集計条件の整合を確かめます。 04 ### 利用・改善 日々の確認や会議での利用状況を伺い、判断に必要な指標、表示、更新方法を継続して改善します。 ## よくあるご質問 分析用データの整理、指標設計、BI・可視化の進め方に関する主なご質問です。 データ・指標BI・可視化相談先・進め方 ### ExcelやCSV、既存データベースの情報を分析に使えますか？ はい。分析に必要な項目、データの粒度、更新頻度を整理し、ファイルやAPI、データベースから取り込む方法を検討します。接続条件とデータの状態を確認して、集計・比較に使える形へ整えます。 ### 部門によって同じ指標の数値が違う場合も相談できますか？ はい。計算方法、集計期間、対象範囲などの違いを確認し、利用部門で共通に使う定義を整理します。用途ごとに異なる定義が必要な場合も、その違いが分かるデータモデルと表示を設計します。 ### 既存のBIやダッシュボードの改善も相談できますか？ はい。現在の指標、表示内容、利用者、更新方法を確認し、改善する範囲を整理します。LookerではLookMLによるモデル設計も含め、必要な比較や内訳を確認できる構成を検討します。 ### Lookerの可視化を既存サービスやツールへ組み込めますか？ 利用者、表示場所、認証、閲覧権限、更新頻度を確認し、ダッシュボードの埋め込みやAPI連携に必要な構成を設計します。表示する指標の定義と管理方法も合わせて整理します。 ### 業務システム開発とは、相談する内容がどう違いますか？ 指標をそろえる、ダッシュボードで状況を把握するなど、分析と判断のための環境づくりはデータ活用で承ります。入力・申請・承認の画面や業務処理の自動化は、業務システム開発でご相談いただけます。両方が必要な場合は、それぞれの役割と接続する範囲を整理します。 ### データ分析基盤構築・移行との違いは何ですか？ データ活用は、利用目的に合う指標、分析用データモデル、BI・可視化を中心に支援します。DWHの全体設計、既存基盤からの移行、基盤の性能やコストの改善が中心の場合は、データ分析基盤構築・移行でご相談いただけます。 ### 導入費用や利用開始後の支援はどのように決まりますか？ 接続先、データの状態、指標とダッシュボードの数、権限、更新方法、運用範囲を確認して個別にお見積もりします。利用開始後の指標や表示の見直しも、必要な範囲を整理して支援します。 --- ## 社内ナレッジ活用 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/enterprise-knowledge Gemini Enterprise、Agent Search、RAGを活用し、必要な社内情報へ根拠と権限を保って到達できる仕組みを構築します。 ![](/_astro/service-abstract-background.UW0IgELZ_ZEcQHs.webp) # 社内ナレッジ活用 探せない情報を、根拠を確認して使えるナレッジへ Gemini Enterprise、Agent Search、RAGを活用し、必要な社内情報へ根拠と権限を保って到達できる仕組みを構築します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![社内ナレッジ活用](/_astro/service-abstract.DnXZnIEB_ZnpDxN.webp) ## Agent Search導入と社内ナレッジ活用の3つの領域 技術の導入だけでなく、情報を探し、確かめ、業務で再利用できる状態を設計します。 ### 分散した社内情報とアクセス権限を整理 保管先、文書形式、更新方法、利用者とアクセス権限を確認し、検索対象を整理します。 ### 検索・RAG方式とデータ接続を設計 Agent Search、RAG、ベクトル検索などから目的に合う方式を選び、データへ接続します。 ### 回答品質と参照元を継続的に評価 質問、検索結果、回答と参照元を評価し、データと検索設定を継続して改善します。 ## 必要な情報へ到達し、根拠を確認できる検索体験へ 文書が複数の保管先へ分散し、表記揺れや業界用語があると、必要な情報を見つけて再利用することが難しくなります。grasys（グラシス）は検索対象と権限を整理し、検索・RAG方式の選定、接続、品質改善を通じて社内ナレッジを活用できる状態を構築します。 - 検索対象のナレッジと権限を整理 - Agent Search・RAG・ベクトル検索を設計 - PDFや表記揺れを含む社内情報を活用 - 検索品質を評価し継続的に改善 ![社内ナレッジ活用の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.DnXZnIEB_ZnpDxN.webp) ## 社内ナレッジ活用で目指す4つの価値 ### 検索時間の短縮 保管先を横断して探す負担を減らし、必要な情報へ到達しやすくします。 ### 表記揺れを越えた発見 言い回しや業界用語の違いを考慮し、キーワードが一致しない情報も見つけやすくします。 ### 参照元を確認できる回答 回答と元文書の関係を示し、利用者が内容を確かめられるようにします。 ### 文書の追加・更新に対応する検索運用 文書の取り込み、更新、検索結果の評価と改善の流れを整え、情報の変化に合わせて検索品質を維持できる構成にします。 ## 社内検索・AI活用の導入事例 社内情報の検索、生成AI、データ活用を実装した事例をご紹介します。 [![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp)](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 膨大な資料検索にかかっていた時間を大幅に削減。生成AIによる社内検索システムで、必要な情報にすぐアクセスできる環境を実現しました。 [事例を見る](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) [![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp)](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。 [事例を見る](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) [![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp)](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) ### 実現したいこと - [社内文書を権限を守って検索・活用したい](/outcomes/enable-secure-knowledge-search/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [Gemini Enterprise Agent Platform](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/) - [Gemini](/technologies/gemini/) ## 社内情報を活用できる状態を具体化しませんか？ 導入事例を踏まえ、検索対象、方式、品質評価の進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## 社内ナレッジ活用の進め方 情報と課題の整理から品質改善までを4段階で進めます。 01 ### 検索課題と対象情報の整理 利用者、質問、保管先、文書形式、権限と現在の検索課題を確認します。 02 ### 検索・RAG方式の設計 検索方式、データ準備、接続、権限と回答の示し方を設計します。 03 ### 構築・データ接続・検証 検索環境を構築して対象情報へ接続し、実際の質問を使って品質を検証します。 04 ### 利用開始・品質改善 利用状況と評価結果を確認し、対象データ、検索設定、回答方法を改善します。 ## よくあるご質問 社内検索、RAG、対象文書と権限に関する主なご質問です。 検索・対象情報権限・運用方式・比較 ### RAGと通常の社内検索はどのように使い分けますか？ 求める回答形式、参照元の示し方、対象データと更新頻度を確認し、検索結果表示と生成回答を使い分けます。 ### PDFや手書き文書も検索対象にできますか？ 文書形式、画質、文字認識の精度と利用目的を確認し、前処理を含む検索方法を検討します。 ### 文書ごとのアクセス権限を維持できますか？ 保管先の権限情報と利用者認証を確認し、権限に応じた検索結果を返す構成を設計します。 ### 費用はどのように決まりますか？ 対象文書、保管先、利用者、検索方式、データ準備と運用範囲を確認して個別にお見積もりします。 ### Vertex AI Search 導入を検討していた場合、現在は何を確認すべきですか？ Vertex AI Searchは旧称です。Agent Searchを含む現在利用可能なサービス、検索対象、権限、回答形式を確認し、目的に合う構成を検討します。 ### 社内検索 AIやRAG 社内検索 構築は、どのように使い分けますか？ 生成AI 社内文書 検索で求める回答形式、参照元の提示、更新頻度、権限と品質評価を確認し、検索結果の提示とRAGによる回答生成を使い分けます。 ### PDFや手書き文書、ベクトル検索も対象にできますか？ PDF AI検索、手書き文書 検索 AI、ベクトル検索 社内文書を検討する場合は、文書形式、画質、文字認識、分割方法、検索精度と権限を確認します。社内ナレッジ 検索システムとして必要な前処理と検索方式をご提案します。 ### 旧称との違い、料金、導入効果はどのように確認できますか？ Agent Search Vertex AI Search 違いは名称だけで判断せず、現在の機能と要件を照合してご説明します。Vertex AI Search 料金に相当する利用費と構築・運用費は構成に基づき個別に確認します。社内検索 時間削減 事例は、このページに掲載している3件の関連事例からご確認いただけます。 --- ## Fastly 導入・運用支援 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/fastly Fastly のエッジクラウドプラットフォームを活用し、高速、安全、スケーラブルなコンテンツ配信を支援します。 ![](/_astro/service-abstract-background.D3llrZsQ_ZMMuW5.webp) # Fastly 導入・運用支援 Fastly のエッジクラウドプラットフォームを活用し、高速、安全、スケーラブルなコンテンツ配信を支援します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![Fastly 導入・運用支援](/_astro/service-abstract.CWu8muYg_ZpnGGg.webp) ## Fastlyの導入から運用・活用まで支援 配信要件と既存構成を確認し、Fastlyの設定設計、外部連携、運用改善を一貫して支援します。 ### 配信・キャッシュ設計 コンテンツの更新頻度、配信経路、キャッシュ単位を整理し、インスタントパージやサロゲートキーを活用する構成を設計します。 ### VCL・API連携 VCLによる制御、Web UIやAPIからの設定変更、CMSや社内ツールとの連携を要件に合わせて整備します。 ### ログ活用・運用改善 ログストリーミングとトラフィック制御を活用し、配信状況の把握と継続的な性能・運用改善を支援します。 ## CDNの枠を越えてエッジを活用するFastly Fastlyは、高速・安全・スケーラブルなコンテンツ配信を支えるエッジクラウドプラットフォームです。約150ミリ秒のインスタントパージ、VCLによるリアルタイム設定、外部サービスへのログストリーミング、マルチバックエンド構成を組み合わせ、更新頻度の高いコンテンツや複雑な配信要件へ対応します。grasys（グラシス）は既存システムと運用要件を整理し、Fastlyの導入・設定・活用を支援します。 - 約150ミリ秒のインスタントパージで更新頻度の高いコンテンツに対応 - VCL、Web UI、APIを使ったリアルタイムな設定変更と外部ツール連携 - ログストリーミングとマルチバックエンド構成で運用と分析を支援 ![Fastly 導入・運用支援の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.CWu8muYg_ZpnGGg.webp) ## Fastlyが提供する4つの価値 ### インスタントパージ 約150ミリ秒でキャッシュを削除し、動的生成コンテンツや更新頻度の高いコンテンツにも迅速に反映します。 ### リアルタイム設定 VCL、Web UI、APIを利用し、認証、GeoIP、User Agent、アクセス制御などの設定をグローバルに反映します。 ### ログストリーミング Fastlyを通過するリクエスト情報を外部ストレージやログ分析サービスへほぼリアルタイムに送信します。 ### 柔軟なトラフィック制御 Path、GeoIP、重み付けなどを使ったマルチバックエンド構成により、要件に合わせてトラフィックを振り分けます。 ## 高負荷システムとクラウド運用の支援事例 大規模なアクセスや継続的な運用改善が求められるシステムを支援した事例をご紹介します。 [![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp)](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 『VOGUE』などアクセスが集中する人気Webメディアのインフラを AWS へ移行された合同会社コンデナスト・ジャパン。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) [![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp)](/case-studies/balus-gpu-optimization/) ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) GPU の最適化により、インフラの安定化とコスト圧縮を同時に実現。また、ストレージの共通化と処理の自動化によって、作業効率の大幅な向上も達成しました。 [事例を見る](/case-studies/balus-gpu-optimization/) [![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp)](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 不正ログインを防ぐ「パズルCAPTCHA」などを提供するCapy株式会社。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、長年の grasys（グラシス） との連携についてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) - [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) ### 実現したいこと - [高負荷でも安定して動く構成にしたい](/outcomes/improve-performance-scalability/) - [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) ### 技術 - [Fastly](/technologies/fastly/) ## Fastlyで実現する配信基盤を具体化しませんか？ アクセス特性と運用課題を確認し、キャッシュ、トラフィック制御、ログ活用の方針をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## Fastly導入支援の進め方 配信要件と既存システムを確認し、設計・設定・検証から運用改善まで段階的に進めます。 01 ### 現状・配信要件の整理 配信対象、更新頻度、アクセス特性、既存CDNやオリジン構成、運用上の課題を確認します。 02 ### キャッシュ・制御設計 キャッシュ、パージ、認証、GeoIP、アクセス制御、バックエンド振り分けの方針を設計します。 03 ### 設定・連携・検証 Fastlyの設定とVCL、APIやログ連携を実装し、動作、性能、切り替え手順を検証します。 04 ### 運用・継続改善 配信状況とログを確認し、キャッシュ効率、設定、トラフィック制御、運用手順を継続的に改善します。 ## Fastly導入・運用支援のよくあるご質問 Fastlyの機能、設定・連携、導入後の運用についてお答えします。 機能設定・連携導入・運用導入・比較 ### 更新したコンテンツをすぐに反映できますか？ Fastlyのインスタントパージは約150ミリ秒でキャッシュを削除でき、更新頻度の高いコンテンツにも対応できます。 ### 複数の配信先へトラフィックを振り分けられますか？ はい。マルチバックエンド構成を利用し、Path、GeoIP、重み付けなどの条件で振り分けられます。 ### CMSや社内ツールからパージを実行できますか？ Web UIやAPIから実行できるため、CMS、Slack、独自ツールなどの運用フローへ組み込めます。 ### アクセスログを外部サービスへ送信できますか？ はい。Fastlyを通過するリクエスト情報を、対応するストレージやログ分析サービスへストリーミングできます。 ### 既存のCDNやオリジン構成を踏まえて相談できますか？ はい。現在の配信経路、キャッシュ設定、アクセス特性、運用方法を確認し、移行と導入の進め方を整理します。 ### 導入後の設定改善も依頼できますか？ はい。配信状況やログを確認し、キャッシュ効率、VCL、トラフィック制御、運用手順の改善を支援します。 ### Fastly 導入支援やFastly 構築 会社を探す際、何を確認すべきですか？ 配信対象、既存CDN、オリジン、アクセス特性、切り替え条件と運用分担を確認し、導入後の改善まで含む支援範囲を比較することが重要です。 ### Fastlyの設定、VCL、API連携をまとめて依頼できますか？ Fastly CDN 設定、Fastly VCL 開発、Fastly API 連携は、キャッシュ、アクセス制御、パージ、外部ツールとの運用フローを確認して設計・実装します。 ### ログ、キャッシュ、パージの改善にも対応できますか？ Fastly ログストリーミングの送信先と項目を整理し、CDN キャッシュ 最適化とCDN パージ 高速の要件を、更新頻度、配信経路、運用方法に合わせて検討します。 ### 運用支援と導入事例はどのように確認できますか？ Fastlyの運用支援は、監視、ログ、設定変更、障害時の分担を確認して個別に設計します。このページでは、高負荷システムとクラウド運用の関連事例を紹介しています。Fastlyの導入実績と個別の支援範囲についてはお問い合わせください。 ## 掲載されていないFastlyの要件もご相談ください VCL、API連携、ログストリーミング、バックエンド構成など、個別の要件を確認します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) --- ## ゲームインフラ設計・構築・運用 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/game-infrastructure ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 ![](/_astro/service-abstract-background.BhdRF_ox_Z59znI.webp) # ゲームインフラ設計・構築・運用 高負荷と変化に強いゲーム基盤を、設計から運用まで ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-abstract.C1x8XSZv_PoWKl.webp) ## ゲームサービスを支える3つの領域 ゲームの特性、アクセス傾向、開発・運用体制を確認し、必要な基盤と工程を組み合わせます。 ### ゲーム特性を踏まえた基盤設計 ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 ### スケーラブルな基盤構築 コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 ### 監視・障害対応・継続改善 メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ## ゲームの成長と変化を止めないインフラを ゲームサービスでは、リリース直後やイベント開催時の急激なアクセス、継続的な機能追加、長期運用に伴う構成の変化へ備える必要があります。grasys（グラシス）はゲーム・エンターテインメント領域で培った知見をもとに、要件整理、アーキテクチャ設計、構築、監視、運用改善を一つの責任範囲として担います。 - ローンチやイベント時の急激なアクセスを見据えて設計 - アーキテクチャ設計から構築、監視、運用まで一貫して実施 - 性能、可用性、コストを継続的に改善 ![ゲームインフラ設計・構築・運用の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.C1x8XSZv_PoWKl.webp) ## ゲームインフラにもたらす4つの価値 ### アクセス変動への対応力 ローンチやイベントによる負荷変動を見据え、必要な処理能力を段階的に拡張できる構成を目指します。 ### 安定したサービス運用 可用性、監視、障害対応を設計段階から整理し、ゲームを継続して提供できる運用基盤を整えます。 ### 継続的なリリース 構成管理とデプロイの仕組みを整え、アップデートを安全かつ継続的に届けやすくします。 ### 性能とコストの継続改善 利用状況を可視化し、性能、リソース配分、運用手順を見直しながらサービスの成長へ対応します。 ## ゲーム・エンターテインメント領域の導入事例 高負荷への対応、コンテナ基盤、運用とコストの最適化を手がけた事例をご紹介します。 [![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp)](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) ### [マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 最適なマルチテナントを構成し運用コスト約50％削減に成功。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) [![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp)](/case-studies/live2d-gke/) ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) Live2D関連のグラフィックス制作をメインにLive2Dを用いた長編アニメーション映画の制作などを行っている株式会社Live2D。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/live2d-gke/) [![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp)](/case-studies/balus-gpu-optimization/) ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) GPU の最適化により、インフラの安定化とコスト圧縮を同時に実現。また、ストレージの共通化と処理の自動化によって、作業効率の大幅な向上も達成しました。 [事例を見る](/case-studies/balus-gpu-optimization/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) - [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) - [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) - [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) - [技術方針・運用体制を整えたい](/problems/technology-strategy-operations/) ### 実現したいこと - [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) - [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) - [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) - [既存システムを安全にクラウドへ移したい](/outcomes/migrate-systems-safely/) - [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) - [24時間365日の監視・障害一次対応を整えたい](/outcomes/establish-24x7-monitoring-response/) - [アーキテクチャとミドルウェアの妥当性を評価したい](/outcomes/assess-architecture-fitness/) - [高負荷でも安定して動く構成にしたい](/outcomes/improve-performance-scalability/) - [クラウドの利用状況とコストを把握し、適正化したい](/outcomes/optimize-cloud-costs/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [AWS](/technologies/aws/) - [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) - [Kubernetes](/technologies/kubernetes/) - [HashiCorp Terraform](/technologies/terraform/) - [HashiCorp Consul](/technologies/consul/) - [MongoDB](/technologies/mongodb/) - [coturn](/technologies/coturn/) - [Linux](/technologies/linux/) - [Redis](/technologies/redis/) - [MySQL](/technologies/mysql/) ## 次のゲームを支える基盤を、一緒に具体化しませんか？ ゲーム・エンターテインメント領域の事例を踏まえ、設計、構築、運用の進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## ゲームインフラ設計・構築・運用の進め方 サービス特性の整理から運用改善まで、4段階で進めます。 01 ### サービス特性・要件の整理 ゲームの構成、想定ユーザー数、アクセス傾向、更新頻度、既存環境と運用体制を確認します。 02 ### アーキテクチャ・運用設計 可用性、拡張性、データ、ネットワーク、監視、リリース方法を含む全体構成を設計します。 03 ### 構築・検証・移行 環境を構築し、負荷や障害を想定した検証と、必要に応じた既存環境からの段階的な移行を進めます。 04 ### 監視・運用・継続改善 稼働状況を確認しながら、性能、可用性、コスト、構成と運用手順を継続して改善します。 ## よくあるご質問 ゲームインフラの設計、構築、スケール、運用に関する主なご質問です。 企画・設計負荷・移行監視・運用 ### ゲームの企画・開発段階から相談できますか？ はい。想定するゲームの構成、ユーザー数、アクセス傾向、更新計画と開発体制を伺い、必要なインフラ要件と検討順序を整理します。 ### 利用するクラウドやサービスが決まっていなくても相談できますか？ はい。ワークロード、データ、可用性、運用体制と既存環境を確認し、要件に合うクラウドサービスとアーキテクチャを比較します。 ### ローンチやイベント時のアクセス増加には、どのように備えますか？ 想定するトラフィックと処理特性を整理し、負荷検証、オートスケール、データ層の処理能力、監視と対応手順を組み合わせて設計します。 ### 既存のゲームインフラからの移行にも対応できますか？ はい。現在の構成、データ、停止条件と運用上の制約を調査し、検証環境や段階的な切り替えを含む移行方法を検討します。 ### 構築後の監視や運用改善も依頼できますか？ はい。監視対象、通知、障害時の連絡と対応範囲を整理し、稼働後の性能、構成、コストと運用手順を改善します。 ### 費用はどのように決まりますか？ 対象環境、対象範囲、期間、必要な体制と運用条件を確認したうえで個別にお見積もりします。 --- ## Gemini Enterprise導入 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/gemini-enterprise Gemini Enterpriseの導入判断から初期設定、データ連携、品質評価、運用・ガバナンスまで段階的に担います。 ![](/_astro/service-abstract-background.q5ojN-G__kGzU3.webp) # Gemini Enterprise導入 Gemini Enterpriseの業務導入とデータ連携を設計・実装 Gemini Enterpriseの導入判断から初期設定、データ連携、品質評価、運用・ガバナンスまで段階的に担います。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![Gemini Enterprise導入](/_astro/service-abstract.09UP4_b3_2wf6sA.webp) ## 導入から運用までの3つの領域 利用開始だけで終わらせず、対象業務、データ、運用を段階的に整えます。 ### 導入目的・ユースケース設計 導入目的とAIユースケースを整理します。現在の業務と課題を確認し、Gemini Enterpriseを活用する対象と優先順位を定めます。 ### 初期設定・データ連携 初期設定とデータ・業務連携を実装します。Google Workspaceや社内データの権限を踏まえ、安全に利用を始めるための接続を設計します。 ### 品質評価・運用・ガバナンス 出力の品質評価とガバナンスを設計します。利用ルール、ログ、監査、出力の確認手順を整え、評価結果をもとに設定や連携を改善できる運用を構築します。 ## 製品導入と業務連携・運用設計を一つのロードマップで進める 業務へ導入するには、対象業務、参照データ、権限、出力の評価基準を具体化する必要があります。grasys（グラシス）はユースケースの整理、初期設定、データ連携、利用開始後の評価とガバナンスを段階的に担います。 - Gemini Enterpriseの導入目的と対象業務を整理 - Google Workspaceと社内データを連携 - クイックスタートからエージェント実装へ展開 - 権限・ログ・監査を含む運用設計 ![Gemini Enterprise導入の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.09UP4_b3_2wf6sA.webp) ## Gemini Enterprise導入で目指す4つの状態 ### 早期の利用開始 対象と範囲を絞り、検証可能な単位から利用を始めます。 ### 権限を踏まえた連携 既存のアクセス権限とデータの扱いを確認し、接続方法を設計します。 ### 業務に合わせた利用手順の設計 現場の手順と判断に合わせ、AIに任せる処理と人が確認する範囲を整理します。 ### 監査可能な運用 ログ、ルール、責任範囲を明確にし、確認可能な運用を整えます。 ## AI・データ活用の導入事例 AI、検索、データ活用を業務へ取り入れた事例をご紹介します。 [![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp)](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。 [事例を見る](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) [![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp)](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 膨大な資料検索にかかっていた時間を大幅に削減。生成AIによる社内検索システムで、必要な情報にすぐアクセスできる環境を実現しました。 [事例を見る](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) [![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp)](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) - [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/) ### 実現したいこと - [生成AIを業務で安全に使える環境を整えたい](/outcomes/adopt-generative-ai-securely/) - [自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい](/outcomes/build-enterprise-ai-solutions/) - [定型業務をシステム連携・AIエージェントで自動化したい](/outcomes/automate-business-workflows/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [Gemini](/technologies/gemini/) ## 自社でのAI活用イメージを具体化しませんか？ 導入事例を踏まえ、対象業務、データ連携、運用の優先順位をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## Gemini Enterprise導入の進め方 対象業務の整理から品質評価・運用改善までを4段階で進めます。 01 ### 目的と対象業務の整理 導入目的、利用者、対象業務と期待する変化を整理します。 02 ### 環境・データ連携設計 権限、接続先、セキュリティとガバナンス要件を設計します。 03 ### 初期導入・検証 対象範囲へ導入し、実際の業務を使って利用方法と品質を確認します。 04 ### 品質評価・運用改善 出力結果とログを確認し、設定、利用ルール、データ連携を継続して改善します。 ## よくあるご質問 Gemini Enterpriseの導入と運用に関する主なご質問です。 導入・連携運用・ガバナンス検討・比較 ### どの業務から導入すべきか決まっていなくても相談できますか？ はい。現在の業務と課題を確認し、検証しやすさ、データの準備状況、期待する価値から優先順位を整理します。 ### Google Workspaceや社内システムと連携できますか？ 対象データ、権限、接続方法を確認したうえで、利用可能なコネクタや個別連携を組み合わせて設計します。 ### セキュリティや監査を含む運用も相談できますか？ はい。アクセス権限、利用ルール、ログ、監査と責任範囲を導入計画と合わせて整理します。 ### Gemini Enterprise 導入支援の費用や期間はどのように決まりますか？ 対象業務、利用者、連携先、実装範囲と導入・運用期間を確認したうえで個別にご案内します。 ### Gemini Enterprise とは、どのような業務を支援するサービスですか？ 組織のデータや業務ツールと生成AIをつなぎ、検索、分析、業務支援やエージェント活用を進めるための企業向け環境です。対象業務と権限を整理したうえで導入範囲を決めます。 ### Gemini Enterprise 費用はどのように確認できますか？ 利用者、対象業務、連携先、実装・運用支援の範囲によって異なるため、要件を確認したうえで個別にご案内します。このページでは未確認の価格を掲載していません。 ### 企業 AIエージェント 導入や生成AI 社内データ 連携にも対応できますか？ はい。Gemini Enterprise Google Workspace 連携を含め、対象データ、既存権限、業務フローとエージェントの役割を確認して接続方法を設計します。 ### セキュリティとガバナンスを含め、PoC後の本番導入・運用設計まで相談できますか？ AIエージェント セキュリティとAIエージェント ガバナンスの要件を整理し、生成AIのPoCから本番運用への移行に必要な評価、利用ルール、ログ、監査と改善の流れを設計します。Gemini Enterprise 事例は、このページに掲載している3件の関連事例からご確認いただけます。 --- ## Google Cloud 設計・構築・運用 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/google-cloud Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 ![](/_astro/service-abstract-background.8rWaXmi4_Z225GPw.webp) # Google Cloud 設計・構築・運用 設計と運用を分断しないGoogle Cloud基盤へ Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-abstract._Tj7uHIv_1VQdBd.webp) ## Google Cloud活用を支える3つの領域 現在の環境と運用体制を確認し、設計・構築・運用に必要な工程を組み合わせます。 ### アーキテクチャ設計・構築 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 ### 監視・障害対応・運用保守 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 ### 移行・構成管理・継続改善 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ## Google Cloudの導入から運用改善までを一つの計画に 設計・構築・監視・運用の担当が分断されると、変更のたびに判断と引き継ぎが増えます。grasys（グラシス）は現在の環境と制約を整理し、Google Cloudの選定、設計、構築、移行、運用を一つの責任範囲として担います。 - アーキテクチャ設計から構築、移行まで一貫して実施 - 監視と障害対応を含む運用体制を設計 - 構成・性能・コストを継続的に改善 ![Google Cloud 設計・構築・運用の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract._Tj7uHIv_1VQdBd.webp) ## Google Cloud基盤にもたらす4つの価値 ### 安定稼働 可用性と運用条件を設計段階から整理し、継続して運用できる基盤を目指します。 ### 障害初動の短縮 監視、通知、復旧の流れを整え、異常発生時に判断と対応を始めやすくします。 ### 再現可能な構成管理 構成と変更手順を管理し、環境差異や属人的な作業を減らします。 ### 設計から運用までの一貫性 導入時の判断を運用へ引き継ぎ、性能・コスト・体制を継続して見直します。 ## Google Cloudの導入・運用事例 Google Cloudへの移行、安定運用、セキュリティ強化を手がけた事例をご紹介します。 [![Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/_astro/4b5c3867a35089362b4dcce6dd6ec09a.B1U5UFR2_GtQlI.webp)](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) ### [Google Cloud移行でアクセス急増に対応できる運用基盤を実現](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) 体験型アート展のウェブサイトを他社クラウドサービスから Google Cloud (GCP) に移行された株式会社ネイキッド。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、実際のメリットについてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/naked-google-cloud-migration/) [![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp)](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 不正ログインを防ぐ「パズルCAPTCHA」などを提供するCapy株式会社。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、長年の grasys（グラシス） との連携についてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) [![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp)](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) Google Cloudを活用した基盤刷新により、セキュリティ強化とシステム統合を両立。安全で使いやすい環境へと進化しました。 [事例を見る](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) - [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) - [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) - [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) - [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) - [技術方針・運用体制を整えたい](/problems/technology-strategy-operations/) ### 実現したいこと - [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) - [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) - [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) - [既存システムを安全にクラウドへ移したい](/outcomes/migrate-systems-safely/) - [EOLを解消し、保守できる構成へ更新したい](/outcomes/modernize-eol-systems/) - [現状を評価し、技術方針と改善ロードマップを決めたい](/outcomes/define-technology-roadmap/) - [アーキテクチャとミドルウェアの妥当性を評価したい](/outcomes/assess-architecture-fitness/) - [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) - [24時間365日の監視・障害一次対応を整えたい](/outcomes/establish-24x7-monitoring-response/) - [セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい](/outcomes/standardize-security-governance/) - [複数クラウドの権限・設定・監査を統一したい](/outcomes/govern-multi-cloud-environments/) - [クラウド環境の所有・責任・運用を安全に移管したい](/outcomes/transfer-cloud-ownership-safely/) - [高負荷でも安定して動く構成にしたい](/outcomes/improve-performance-scalability/) - [クラウドの利用状況とコストを把握し、適正化したい](/outcomes/optimize-cloud-costs/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) - [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) - [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) - [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) - [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) - [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) - [Cloud Logging](/technologies/cloud-logging/) - [Managed Service for Apache Airflow](/technologies/managed-airflow/) - [Workflows](/technologies/workflows/) - [Google Cloud Armor](/technologies/cloud-armor/) - [Identity and Access Management（IAM）](/technologies/google-cloud-iam/) - [Virtual Private Cloud（VPC）](/technologies/google-cloud-vpc/) - [Cloud Load Balancing](/technologies/cloud-load-balancing/) - [Pub/Sub](/technologies/pub-sub/) - [Dataflow](/technologies/dataflow/) - [HashiCorp Terraform](/technologies/terraform/) - [HashiCorp Vault](/technologies/vault/) - [HashiCorp Consul](/technologies/consul/) - [NGINX](/technologies/nginx/) - [Apache HTTP Server](/technologies/apache-http-server/) - [Caddy](/technologies/caddy/) - [Squid](/technologies/squid/) - [HAProxy](/technologies/haproxy/) - [coturn](/technologies/coturn/) - [Linux](/technologies/linux/) - [Wiz](/technologies/wiz/) - [InfluxDB](/technologies/influxdb/) - [Grafana](/technologies/grafana/) - [VictoriaMetrics](/technologies/victoria-metrics/) - [Fluent Bit](/technologies/fluent-bit/) - [Prometheus](/technologies/prometheus/) - [MySQL](/technologies/mysql/) - [PostgreSQL](/technologies/postgresql/) - [ProxySQL](/technologies/proxysql/) - [Redis](/technologies/redis/) - [MongoDB](/technologies/mongodb/) - [Memcached](/technologies/memcached/) - [Apache Arrow](/technologies/apache-arrow/) - [Apache Airflow](/technologies/apache-airflow/) - [Apache Kafka](/technologies/apache-kafka/) - [dbt](/technologies/dbt/) - [dlt](/technologies/dlt/) - [Dask](/technologies/dask/) - [DuckDB](/technologies/duckdb/) - [SendGrid](/technologies/sendgrid/) ## 自社に合うGoogle Cloud活用を具体化しませんか？ 導入事例を踏まえ、移行、構築、運用の進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## Google Cloud導入・運用の進め方 現状の整理から運用改善まで、4段階で進めます。 01 ### 現状・要件の整理 既存環境、業務要件、運用体制と優先課題を確認します。 02 ### アーキテクチャ設計 可用性、性能、権限、接続、監視を含む全体構成を設計します。 03 ### 構築・移行 検証と切り替え計画を踏まえ、環境構築と段階的な移行を進めます。 04 ### 運用・継続改善 監視と運用を開始し、性能、コスト、構成と手順を継続して改善します。 ## よくあるご質問 Google Cloudの導入、移行、運用に関する主なご質問です。 導入・移行監視・運用検討・比較 ### Google Cloudの設計・構築はどこから相談できますか？ 既存環境と課題の整理からご相談いただけます。対象範囲と優先順位を確認し、検証、設計、構築の進め方をご提案します。 ### オンプレミスや他クラウドからの移行にも対応できますか？ はい。現在の構成と運用上の制約を確認し、停止時間やリスクを考慮した段階的な移行計画を検討します。 ### 構築後の監視や運用保守も依頼できますか？ はい。監視、障害対応、定常運用と、性能・コスト・構成の継続改善を担います。 ### 費用はどのように決まりますか？ 対象環境、対象範囲、期間と必要な体制を確認したうえで個別にお見積もりします。 ### Google Cloud 導入支援を依頼する会社は、何を基準に選べばよいですか？ 「GCP 構築 会社」を探す場合も、設計・構築だけでなく運用開始後の体制まで確認することが重要です。Google Cloud コスト 最適化やGCP 支払い代行を含む契約・請求の対応範囲は、現在の環境とご要望を伺って個別に確認します。GCPはGoogle Cloudの略称です。 ### Google Cloud 運用代行では、監視や障害対応をどこまで依頼できますか？ 「GCP 24時間 監視」やGCP 障害対応を含む監視時間、一次対応、復旧支援、連絡体制は、必要なサービスレベルと既存の運用分担を確認して設計します。Google Cloud 運用保守 費用は、その範囲と体制に基づく個別見積もりです。 ### Google Cloud ゼロトラストも基盤導入と合わせて相談できますか？ はい。ID、権限、ネットワーク、端末と運用ルールを確認し、クラウド基盤とセキュリティを分断しない方針を検討します。 ### クラウド移行 支援では、どの移行方法を検討できますか？ オンプレミス クラウド移行を含む現行環境を調査し、リフトアンドシフト 支援や段階的 クラウド移行などから実行可能な方法を比較します。「クラウド移行 会社」やクラウド 選定 支援を比較する際にも、対象範囲、停止条件、運用移管の分担をご確認ください。 ### 移行の費用や事例、移行後の改善はどのように確認できますか？ Google Cloud 移行 事例とクラウド移行 事例は、このページに掲載している3件の導入事例からご確認いただけます。クラウド移行 費用は対象システム、データ量、停止条件、移行方法に基づき個別にお見積もりし、移行後のクラウド モダナイゼーションも段階的に検討します。 --- ## Google Cloud AI 基盤開発 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/google-cloud-ai Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 ![](/_astro/service-abstract-background.CJk2NsID_Zd5dAJ.webp) # Google Cloud AI 基盤開発 PoCで終わらせず、AIユースケースを増やし続けられる共通基盤へ Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![Google Cloud AI 基盤開発](/_astro/service-abstract.BIWJqa0a_rY86V.webp) ## Google Cloud AI 基盤開発の3つの領域 AIサービスの選定から既存システムとの接続、運用開始後の管理までを、3つの領域に分けて一体で設計・構築します。 ### AI基盤とアーキテクチャを共通化 利用目的、モデル、実行環境、認証、ネットワークを整理し、複数のユースケースから利用できる全体構成を設計します。 ### データ・システム連携を再利用可能に設計 既存データや業務システムへの接続方式と権限を整理し、検索やAIエージェントから再利用できる形で実装します。 ### 運用・監視・ガバナンスを一体で整備 監視、ログ、権限、評価、監査と変更管理を、開発後に追加するのではなく基盤の運用へ組み込みます。 ## PoCから本番運用、その先の展開まで支える共通AI基盤 AIサービスごとに認証、データ連携、監視を個別構築すると、ユースケースを追加するたびに運用が複雑になります。grasys（グラシス）はGoogle Cloud上で、モデルや検索などのAI機能、企業データ、業務アプリケーション、運用・ガバナンスを一つの基盤として設計し、継続的に拡張できる環境を構築します。 - Google Cloud AIのアーキテクチャ設計 - AIサービスと既存データの連携 - 共通の認証・監視・運用設計 - ガバナンスと監査を含む基盤構築 ![Google Cloud AI 基盤開発の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.BIWJqa0a_rY86V.webp) ## 共通AI基盤がもたらす4つの価値 ### 開発基盤の共通化 認証、実行、監視の共通部分を整え、ユースケースごとの重複を減らします。 ### データ連携の再利用 接続方式と権限を整理し、複数のAIアプリケーションから利用しやすくします。 ### 運用・監査の一貫性 ログ、評価、変更の流れを共通化し、運用状況を確認できるようにします。 ### ユースケース追加への拡張性 新しいモデルや業務を追加するときも既存の基盤を活かせる構成にします。 ## AI・データ活用の導入事例 AI、検索、データ基盤を業務へ取り入れた事例をご紹介します。 [![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp)](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。 [事例を見る](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) [![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp)](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 膨大な資料検索にかかっていた時間を大幅に削減。生成AIによる社内検索システムで、必要な情報にすぐアクセスできる環境を実現しました。 [事例を見る](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) [![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp)](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) - [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/) - [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) ### 実現したいこと - [自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい](/outcomes/build-enterprise-ai-solutions/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [Gemini Enterprise Agent Platform](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/) - [Gemini](/technologies/gemini/) - [BigQuery](/technologies/bigquery/) ## AI活用を支える基盤を具体化しませんか？ 導入事例を踏まえ、基盤、連携、運用の優先順位をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## AI基盤開発の進め方 現状整理から運用開始までを4段階で進めます。 01 ### ユースケースと要件の整理 対象業務、データ、利用者、品質、セキュリティと運用要件を確認します。 02 ### 基盤・連携設計 AIサービス、実行環境、認証、データ連携、監視の構成を設計します。 03 ### 構築・実装・検証 共通基盤と接続を実装し、対象ユースケースを使って機能と運用を検証します。 04 ### 運用・拡張 監視、評価、監査を開始し、新しいユースケースへ段階的に展開します。 ## よくあるご質問 Google Cloud AI 基盤の範囲と進め方に関する主なご質問です。 基盤・連携運用・費用AI・検索活用 ### AI基盤にはどこまで含まれますか？ 対象業務に応じて、実行環境、モデル利用、認証、データ連携、監視、ログと運用方法を組み合わせて設計します。 ### 既存のデータや業務システムと接続できますか？ はい。接続先、権限、更新頻度と利用方法を確認し、再利用可能な連携方式を検討します。 ### PoCから本番運用への移行も含まれますか？ はい。品質評価、監視、権限、ログ、変更管理を整理し、運用可能な構成へ段階的に移行します。 ### 費用はどのように決まりますか？ 対象ユースケース、基盤範囲、接続先、品質・運用要件と開発・運用期間を確認したうえで個別にお見積もりします。 ### 企業のAIエージェント導入や、生成AIのPoCから本番運用への移行を支える共通基盤も相談できますか？ はい。ユースケースごとに分かれやすい認証、データ連携、実行環境、監視、評価と監査を共通化し、PoCから運用へ段階的に進める構成を設計します。 ### Agent Search 導入支援やVertex AI Search 導入も基盤の対象ですか？ 検索ユースケースを共通AI基盤へ接続する設計はご相談いただけます。Vertex AI Searchは旧称として扱い、現在のAgent Searchを含む利用可能なサービスと要件を確認して構成を検討します。 --- ## HashiCorp 導入・運用支援 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/hashicorp HashiCorp 製品を活用し、マルチクラウドやハイブリッド環境の運用自動化と最適化を支援します。 ![](/_astro/service-abstract-background.BpZgMS8h_TwOu8.webp) # HashiCorp 導入・運用支援 HashiCorp 製品を活用し、マルチクラウドやハイブリッド環境の運用自動化と最適化を支援します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![HashiCorp 導入・運用支援](/_astro/service-abstract.Dwb7QNbJ_1YCaal.webp) ## HashiCorp製品の導入・運用を支援 対象環境と運用課題を整理し、必要なHashiCorp製品の設計、導入、連携、運用を支援します。 ### Vault・データ保護 シークレット管理、動的な認証情報、暗号化キー、データ保護の要件を整理し、Vaultの導入とアクセス制御を支援します。 ### Terraform・インフラ自動化 既存インフラと変更手順を整理し、TerraformによるプロビジョニングとInfrastructure as Codeの運用を整備します。 ### Nomad・Consulによる運用基盤 ワークロードの配置とスケーリング、サービスディスカバリ、ヘルスチェック、サービス接続の自動化を支援します。 ## HashiCorp製品でクラウド運用を自動化・最適化 HashiCorpのVault、Terraform、Nomad、Consulを活用し、マルチクラウドやハイブリッド環境を管理します。シークレットと暗号化キーの一元管理、Infrastructure as Codeによるプロビジョニング、ワークロードのデプロイとスケーリング、サービスディスカバリとサービスメッシュを組み合わせ、既存ワークフローに沿った運用自動化とセキュリティ強化を支援します。 - Vaultによるシークレット管理とデータ保護 - TerraformによるInfrastructure as Codeとプロビジョニング自動化 - NomadとConsulを活用したワークロード・サービス運用の最適化 ![HashiCorp 導入・運用支援の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.Dwb7QNbJ_1YCaal.webp) ## HashiCorp製品がもたらす4つの価値 ### シークレットとデータの保護 Vaultでトークン、パスワード、証明書、暗号化キーを一元管理し、機密情報へのアクセスを制御します。 ### Infrastructure as Code Terraformでインフラをコード化し、検証してからデプロイすることで、人的ミスを抑えて再現性を高めます。 ### 柔軟なワークロード管理 Nomadでコンテナに限らないアプリケーションをデプロイ、スケーリング、管理します。 ### サービス接続の自動化 Consulのサービスディスカバリとサービスメッシュを活用し、環境をまたぐサービスの検出、接続、保護を支援します。 ## クラウド基盤・運用・セキュリティの支援事例 大規模なクラウド基盤の運用、可用性とセキュリティの強化、継続的な改善を支援した事例をご紹介します。 [![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp)](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) クラウドインフラの運用には専門知識が不可欠だ。出張手配サービスを提供するＩＡＣＥトラベルは、サービスの急成長とIPOに伴って可用性やセキュリティの課題に直面した。“インフラのプロ”の力を借りていかに解決したのか。 [事例を見る](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) [![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp)](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 不正ログインを防ぐ「パズルCAPTCHA」などを提供するCapy株式会社。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、長年の grasys（グラシス） との連携についてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) [![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp)](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) Google Cloudを活用した基盤刷新により、セキュリティ強化とシステム統合を両立。安全で使いやすい環境へと進化しました。 [事例を見る](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) - [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) - [技術方針・運用体制を整えたい](/problems/technology-strategy-operations/) ### 実現したいこと - [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) - [複数クラウドの権限・設定・監査を統一したい](/outcomes/govern-multi-cloud-environments/) - [セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい](/outcomes/standardize-security-governance/) ### 技術 - [HashiCorp Vault](/technologies/vault/) - [HashiCorp Terraform](/technologies/terraform/) - [HashiCorp Consul](/technologies/consul/) ## クラウド運用の自動化を具体化しませんか？ シークレット、インフラ、ワークロード、サービス接続の課題を確認し、必要な構成をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## HashiCorp製品導入支援の進め方 現在の環境と運用課題を確認し、製品選定から導入・定着まで段階的に進めます。 01 ### 環境・運用課題の整理 クラウドとオンプレミスの構成、認証情報、プロビジョニング、ワークロード、サービス接続の運用を確認します。 02 ### 製品選定・アーキテクチャ設計 Vault、Terraform、Nomad、Consulから必要な機能を整理し、権限、可用性、連携方法を設計します。 03 ### 導入・連携・検証 対象製品を導入し、既存クラウド、アプリケーション、運用ツールとの連携と切り替え手順を検証します。 04 ### 運用定着・継続改善 利用状況と運用負荷を確認し、ポリシー、コード、ワークフロー、監視、ドキュメントを継続的に改善します。 ## HashiCorp導入・運用支援のよくあるご質問 Vault、Terraform、Nomad、Consulの役割と導入・運用についてお答えします。 製品・用途セキュリティ・IaCワークロード・サービス接続 ### どのHashiCorp製品を導入すべきか相談できますか？ はい。シークレット管理、プロビジョニング、ワークロード管理、サービス接続の課題を確認し、必要な製品と導入順序を整理します。 ### マルチクラウドやハイブリッド環境でも利用できますか？ はい。HashiCorp製品はパブリッククラウド、プライベートクラウド、データセンターをまたぐ運用を想定しており、現在の構成に合わせて設計します。 ### Vaultでは何を管理できますか？ トークン、パスワード、証明書、暗号化キーなどの機密情報を管理し、アクセス制御とデータ保護に利用できます。 ### Terraformを使うメリットは何ですか？ インフラをコードとして管理し、変更内容を検証してからデプロイすることで、再現性と生産性を高め、人的ミスを抑えられます。 ### Nomadはコンテナ以外のアプリケーションにも使えますか？ はい。Nomadはコンテナに限らないワークロードをデプロイ、スケーリング、管理できます。 ### Consulではどのような運用を自動化できますか？ サービスディスカバリ、ヘルスチェック、接続とルーティング、サービスメッシュによる保護などを支援できます。 ## 掲載されていないHashiCorpの要件もご相談ください Vault、Terraform、Nomad、Consulと既存環境の連携を含め、個別の要件を確認します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) --- ## Looker 導入・運用支援 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/looker Looker を活用してデータを一元管理し、組織全体でデータドリブンな意思決定を行える環境を構築します。 ![](/_astro/service-abstract-background.ZnibRB6Y_ZjCrEu.webp) # Looker 導入・運用支援 Looker を活用してデータを一元管理し、組織全体でデータドリブンな意思決定を行える環境を構築します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![Looker 導入・運用支援](/_astro/service-abstract.DjtclM2s_Z2wWEGU.webp) ## Lookerの導入からデータ活用の定着まで支援 データと利用部門の要件を整理し、モデル設計、可視化、組み込み、運用を一貫して支援します。 ### データモデル設計 既存データベース、指標、分析ロジックを整理し、LookMLで組織が共通利用できるデータモデルを設計します。 ### 分析・可視化環境の構築 利用者と意思決定の場面を確認し、必要なデータへアクセスできるExplore、ダッシュボード、レポートを整備します。 ### 組み込み・連携・運用 OEM、Embed Analytics、API、情報共有ツールとの連携を実装し、権限管理と継続的なモデル改善を支援します。 ## 組織のデータを共通言語にするLooker Lookerは、データの統合・分析・可視化を支えるデータプラットフォームです。LookMLでデータモデルを定義し、分析ロジックや指標を一元管理することで、部門ごとの定義のずれやSQLの重複を抑えます。データベースへ直接クエリするインデータベースアーキテクチャと、組み込みBIやAPI連携を活用し、必要な場面で正確なデータを利用できる環境を構築します。 - LookMLによるデータモデルの共通化で指標と分析ロジックを一元管理 - データベースへ直接クエリし、正確で新しいデータを分析に活用 - 組み込みBI、API、情報共有ツールとの連携でデータ活用を拡張 ![Looker 導入・運用支援の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.DjtclM2s_Z2wWEGU.webp) ## Lookerがデータ活用にもたらす4つの価値 ### データモデルの一元管理 LookMLで指標とデータモデルを定義し、繰り返しのSQL作成を減らしながら組織で共通の分析基盤を利用できます。 ### 新しいデータへ直接アクセス データを別の場所へ移動せず、利用中のデータベースへ直接クエリして正確で新しい情報を分析します。 ### 共有と協働の効率化 レポートや可視化結果を既存の情報共有ツールと連携し、部門を越えた意思決定へ活用できます。 ### 組み込み・APIによる拡張 OEM、Embed Analytics、APIを使い、自社サービスやポータル、外部ツールへ分析機能を組み込めます。 ## データ分析・活用の支援事例 データ基盤の移行、分析環境の構築、データを活用した業務改善を支援した事例をご紹介します。 [![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp)](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) Treasure Data から BigQuery への移行で20％のコスト削減に成功した株式会社インティメート・マージャー。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、導入後の効果をご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) [![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp)](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 人流データの可視化を通じてデータ駆動型社会の実現に向けた事業を展開する株式会社SVI研究所。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) [![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp)](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。 [事例を見る](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) ### 実現したいこと - [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) - [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) ### 技術 - [Looker](/technologies/looker/) ## 組織に合うデータ活用を具体化しませんか？ 指標、利用部門、既存システムを確認し、Lookerで実現する分析環境をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## Looker導入支援の進め方 利用目的とデータ環境を確認し、モデル設計から可視化・定着まで段階的に進めます。 01 ### 目的・データ環境の整理 意思決定上の課題、利用部門、既存データベース、指標、権限、共有方法を確認します。 02 ### データモデル設計 指標の定義と分析ロジックを整理し、LookMLによる再利用可能なデータモデルを設計します。 03 ### 可視化・連携の実装 Explore、ダッシュボード、レポートを構築し、必要に応じて組み込みBIやAPI連携を実装します。 04 ### 利用定着・継続改善 利用状況と要望を確認し、データモデル、可視化、権限、運用ルールを継続的に改善します。 ## Looker導入・運用支援のよくあるご質問 データモデル、データ接続、可視化・組み込み、導入後の運用についてお答えします。 データモデル分析・組み込み導入・運用検討・比較 ### LookMLを使うメリットは何ですか？ 指標とデータモデルを一元的に定義し、部門ごとの定義のずれや同じSQLを繰り返し作成する負担を抑えられます。 ### 既存のデータベースをそのまま利用できますか？ Lookerはデータベースへ直接クエリする構成を採用しているため、対象データベースと接続要件を確認して導入方法を設計します。 ### 自社サービスへLookerの可視化を組み込めますか？ はい。OEMやEmbed Analyticsを利用し、自社ブランドのサービスやポータルへ可視化機能を組み込めます。 ### APIからLookerを利用できますか？ はい。APIを利用して外部ツールからデータや可視化を呼び出す構成を検討できます。 ### 指標の定義が整理できていない段階でも相談できますか？ はい。利用目的、意思決定に必要な指標、既存の集計方法を確認し、データモデルへ落とし込むところから支援します。 ### 導入後のモデルやダッシュボード改善も依頼できますか？ はい。利用状況と要望を確認し、LookML、可視化、権限、共有方法の継続的な改善を支援します。 ### Looker 導入支援やLooker 構築 会社を比較する際、何を確認すべきですか？ データ接続、利用部門、権限、指標の定義と運用体制を確認し、LookML 設計を含むモデルの管理方法まで比較することが重要です。 ### Lookerの可視化を既存サービスやツールへ組み込めますか？ Looker ダッシュボード 構築、Looker 組み込み BI、Looker API 連携は、利用者、表示場所、操作、認証、更新頻度を確認して必要な構成を設計します。 ### 指標統一と導入後の運用を支援できますか？ BI 指標 統一とLooker 運用 支援は、既存の定義、利用部門、変更手順を確認し、モデルとダッシュボードを継続して改善できる運用へ整理します。 ### 費用と導入事例はどのように確認できますか？ Lookerの費用は、接続先、利用者、モデル、画面、組み込みと支援範囲に基づき個別に確認します。このページでは、データ分析・活用の関連事例を紹介しています。Lookerの導入実績と個別の支援範囲についてはお問い合わせください。 ## 掲載されていないLookerの要件もご相談ください LookML、データ接続、ダッシュボード、組み込みBI、API連携など、個別の要件を確認します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) --- ## SBOM活用・脆弱性管理 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/sbom ソフトウェア構成と既知の脆弱性を関連付け、資産の状況を踏まえて対応優先度を整理。SBOMの設計・導入から、継続評価・レポート提供まで支援します。 ![](/_astro/service-abstract-background.D2_eLSxl_2kAn4g.webp) # SBOM活用・脆弱性管理 ソフトウェア構成を可視化し、対応すべき脆弱性を判断できる運用へ ソフトウェア構成と既知の脆弱性を関連付け、資産の状況を踏まえて対応優先度を整理。SBOMの設計・導入から、継続評価・レポート提供まで支援します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![SBOM活用・脆弱性管理](/_astro/service-abstract.Cgp9DFoN_2c5z5e.webp) ## SBOM活用・脆弱性管理の3つの支援 対象環境に合わせた仕組みの設計・導入から、導入後の継続評価とレポート提供まで支援します。 ### ソフトウェア構成の可視化 利用しているソフトウェアの構成要素をSBOMとして整理します。対象環境や既存の管理方法を確認し、構成情報の収集・保管・更新の仕組みを設計・導入します。 ### 脆弱性の評価・対応優先度の整理 構成情報と既知の脆弱性を関連付け、悪用状況や対象資産の利用環境・影響度を踏まえて優先度を整理します。判断材料が不足する項目も明らかにし、確認と対応につなげます。 ### 継続評価・レポート提供 保存したSBOMを再評価し、対応優先度と判断材料をレポートにまとめます。前回結果との比較から、新たな検出や評価の変化を把握し、日々の対応判断を支援します。 ## 構成の把握から、根拠のある対応判断へ SBOMは、ソフトウェアを構成する要素をまとめた「ソフトウェア部品表」です。脆弱性への対応では、自社で使っている構成との関係を把握し、対応の順序と理由を共有できることが重要です。grasys（グラシス）は、構成情報の管理、脆弱性の評価、レポートによる情報共有をつなぎ、お客様の開発・運用体制に合わせた継続的な管理を支援します。 - SBOMによるソフトウェア構成の可視化 - 資産の状況を踏まえた対応優先度の整理 - 判断材料を共有するレポートの提供 - 再評価と差分確認による継続的な管理 ![SBOM活用・脆弱性管理の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.Cgp9DFoN_2c5z5e.webp) ## SBOM活用で得られる4つの判断材料 ### 確認すべき対象が分かる 脆弱性と関連する構成要素を結び付け、自社で確認が必要な対象を把握できます。 ### 対応の順序を決めやすくなる 悪用状況と資産の状況を踏まえ、優先して確認・対応する項目を整理できます。 ### 判断の根拠を共有できる 優先度と判断材料、修正情報などをレポートで確認し、関係者の認識を揃えられます。 ### 前回からの変化を追える 新たな検出や評価の変化を確認し、継続的に対応を見直せます。 ## クラウドのセキュリティ・運用改善に関する関連事例 クラウドのセキュリティ強化や運用改善を支援した関連事例をご紹介します。 [![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp)](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) クラウドインフラの運用には専門知識が不可欠だ。出張手配サービスを提供するＩＡＣＥトラベルは、サービスの急成長とIPOに伴って可用性やセキュリティの課題に直面した。“インフラのプロ”の力を借りていかに解決したのか。 [事例を見る](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) [![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp)](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) Google Cloudを活用した基盤刷新により、セキュリティ強化とシステム統合を両立。安全で使いやすい環境へと進化しました。 [事例を見る](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) [![Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/_astro/S__27115553.BbGdc_6i_Z1Os9Fa.webp)](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) ### [Google Cloud移行で不正ログイン対策サービスの安定運用を実現](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) 不正ログインを防ぐ「パズルCAPTCHA」などを提供するCapy株式会社。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、長年の grasys（グラシス） との連携についてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/capy-google-cloud-operations/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) ### 実現したいこと - [ソフトウェア構成と脆弱性を継続管理したい](/outcomes/manage-software-vulnerabilities/) ### 技術 - [SBOM](/technologies/sbom/) - [Syft](/technologies/syft/) - [Grype](/technologies/grype/) ## 脆弱性対応を継続できる運用へつなげませんか？ 構成情報の管理、対応優先度の整理、継続評価・レポート提供を、お客様の運用体制に合わせてご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## 導入から継続評価までの4ステップ 対象と課題の整理から、仕組みの導入、継続評価・運用改善までを4段階で進めます。 01 ### 対象・課題の整理 対象ソフトウェア、利用環境、現在の管理方法と脆弱性対応の課題を確認します。 02 ### 収集・評価・運用の設計 構成情報の取得方法、資産の評価に必要な情報、更新頻度、担当と確認方法を整理します。 03 ### 導入・初回評価 合意した対象範囲で収集・評価を実施し、レポートの内容と運用への組み込み方を確認します。 04 ### 継続評価・運用改善 再評価と差分確認を継続し、構成情報の更新方法、判断材料と対象範囲を見直します。 ## よくあるご質問 対象環境、SBOMの更新、脆弱性の評価、レポート提供と費用に関する主なご質問です。 対象・運用脆弱性対応・費用 ### どのような環境・ソフトウェアを対象にできますか？ 対象ソフトウェア、OS、ディスク構成、開発・運用環境を確認し、収集できる範囲と方法を整理します。SBOMはCycloneDXまたはSPDXのJSON形式を活用し、管理方法や連携先の条件に合わせて設計します。 ### 本番サーバーにスキャナーを導入する必要がありますか？ Google Compute Engineでは、対象ディスクを複製し、元の環境と分けて検査する方式を検討できます。適用できる方法はOSやディスク構成などによるため、対象環境を確認して設計します。 ### SBOMの更新と脆弱性の評価は、どの頻度で行いますか？ ソフトウェアの構成が変わるタイミングと、脆弱性情報を確認する頻度に合わせて設計します。構成に変更がない場合は、保存済みSBOMを使って脆弱性情報の更新を踏まえた再評価を行えます。構成が変わった場合はSBOMも更新します。 ### 導入後の評価やレポート提供も依頼できますか？ はい。仕組みの設計・導入支援に加え、継続的な評価とレポート提供にも対応します。対象範囲、実施頻度、結果の確認方法、お客様とgrasys（グラシス）の役割分担を整理します。 ### 脆弱性の対応優先度は、どのように決めますか？ SSVCという、状況に応じて対応優先度を整理する考え方を活用します。悪用状況や攻撃の自動化可能性に加え、お客様と整理した資産の露出度、人や業務への影響を判断材料にします。情報が不足する項目は追加確認につなげます。 ### レポートでは何を確認できますか？ 関連する脆弱性と構成要素、対応優先度と判断材料、取得できる修正情報・参照先、比較対象がある場合の前回からの変化を確認できます。CVSS・EPSS・CISA KEVなどは、取得できる場合に補足情報として扱います。前回の検出項目が表示されなくなった場合も、構成や検査条件の変化を確認して対応状況を判断します。 ### 費用はどのように決まりますか？ 対象環境と規模、収集方法、既存ツールとの連携範囲、評価・レポート提供の頻度、導入・運用の支援範囲を確認し、個別にお見積もりします。 --- ## 業務システム開発 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/system-development 現在の業務と既存システムを踏まえ、入力・申請・承認・照会などの業務Webアプリケーションとシステム連携を設計・開発します。 ![](/_astro/service-abstract-background.BAVrJehA_Z160QJb.webp) # 業務システム開発 入力・申請・承認を、現場に合う業務システムへ。 現在の業務と既存システムを踏まえ、入力・申請・承認・照会などの業務Webアプリケーションとシステム連携を設計・開発します。 - 業務手順に合う画面 - 処理と連携を自動化 - 必要な機能から導入 ![業務システム開発](/_astro/service-abstract.BZ019SJQ_ZrGEll.webp) [](#service-details) ## 手作業でつないでいる業務をご相談ください 入力、申請、承認、システム間の受け渡しで困っている場面を伺い、必要な画面と処理を整理します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## 業務手順と担当者の役割から、必要な機能を決める 申請内容をExcelに入力し、メールで確認を依頼し、承認後に別のシステムへ転記する。こうした業務では、それぞれの担当者が何を確認し、どの条件で次の処理へ進むかを整理することが、開発の出発点になります。 grasys（グラシス）は、業務ルールに合う画面、自動化する処理、人が確認する箇所を具体化し、既存システムへの接続方法を設計します。優先度の高い機能から開発・検証・導入を進め、現場での利用を確かめながら、保守と機能の改善を続けます。 ## 業務を動かす6つの支援領域 日々の入力や確認からシステム間の処理まで、業務の流れに必要な画面、機能、連携を組み合わせて実装します。 ### 業務Webアプリケーション 入力、申請、確認、承認など、担当者と業務手順に合う画面と処理を設計・開発します。パッケージでは対応しにくい業務ルールも、必要な機能として整理します。 ### 業務処理の自動化 定期処理、計算、照合、ファイルの受け渡しなど、繰り返し行う処理を自動化します。人による確認を残す箇所とエラー時の対応も業務手順に沿って設計します。 ### 検索・照会システム 業務上の確認に必要な情報や資料を探せる検索・照会機能を開発します。利用者の権限や検索条件を踏まえ、次の作業へ進みやすい画面を整えます。 ### 既存システム連携・段階的改修 API、データベース、Excel・CSVなどで既存システムと接続し、入力や処理の結果を受け渡します。残す機能と新しく作る範囲を定め、切り替えリスクを確認しながら改修します。 ### クラウド実行環境の設計・構築 アプリケーションの利用者数や処理量を踏まえ、可用性、性能、権限、監視を含むクラウド実行環境を整えます。 ### 保守・継続改善 リリース後の監視と保守、現場からのフィードバックに応じた画面や処理の改善、業務変更に伴う機能追加を支援します。 ## 現場の手順を、使い続けられる業務システムへ 申請や確認がメールとExcelに分散している、同じ情報を何度も入力している、パッケージの操作が業務に合わない。grasys（グラシス）は実際の担当者、業務ルール、既存システムを確認し、必要な画面と処理を設計・開発します。既存機能を活かしながら課題のある範囲から導入し、利用開始後の保守と改善まで支援します。 - 入力・申請・承認を業務に合うWebアプリへ - 処理の自動化とシステム連携で二重入力を削減 - 既存システムを活かし、必要な機能から段階的に改修 ![業務システム開発の支援内容を表す抽象的な立体表現](/_astro/service-abstract.BZ019SJQ_ZrGEll.webp) ## 業務システム開発がもたらす4つの価値 ### 業務ルールに合う操作 担当者ごとの役割や確認手順を画面と処理へ反映し、現場の業務に合う操作の流れをつくります。 ### 転記・二重入力の削減 入力した情報を必要な処理や既存システムへつなぎ、同じ情報を繰り返し扱う作業を減らします。 ### 必要な機能から導入 業務上の優先順位と既存機能を確認し、効果と切り替えの影響を確かめられる単位で導入します。 ### 運用後の拡張に対応 業務ルールや利用者の変化に合わせて機能と接続先を増やせるよう、処理の境界と保守方法を設計します。 ## 関連する導入事例 予測システムの実装、社内資料の検索、クラウド環境の処理自動化など、業務に必要な仕組みを構築した事例をご紹介します。 [![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp)](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) [![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp)](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 膨大な資料検索にかかっていた時間を大幅に削減。生成AIによる社内検索システムで、必要な情報にすぐアクセスできる環境を実現しました。 [事例を見る](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) [![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp)](/case-studies/balus-gpu-optimization/) ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) GPU の最適化により、インフラの安定化とコスト圧縮を同時に実現。また、ストレージの共通化と処理の自動化によって、作業効率の大幅な向上も達成しました。 [事例を見る](/case-studies/balus-gpu-optimization/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/) ### 実現したいこと - [定型業務をシステム連携・AIエージェントで自動化したい](/outcomes/automate-business-workflows/) ## 開発の進め方 業務手順と担当者の確認から、画面・処理の設計、検証、導入までを5段階で進めます。 01 ### 業務手順・課題の確認 誰がどの順序で入力、確認、承認を行うかを伺い、手作業や待ち時間が発生する箇所と既存システムの制約を整理します。 02 ### 開発範囲・導入順序の整理 優先する業務と必要な機能を決め、既存システムに残す部分、新しく作る部分、切り替える順序を合意します。 03 ### 画面・処理・連携の設計 操作画面、入力条件、業務ルール、外部連携、権限を設計します。エラー時の対応と導入後の運用方法も合わせて整理します。 04 ### 開発・業務シナリオの検証 小さな単位で実装と確認を重ね、実際の業務手順で入力から処理完了までを検証します。権限や入力エラー、連携失敗時の動作も確認します。 05 ### 導入・運用 合意した順序で機能を導入し、利用開始と運用の引き継ぎを支援します。監視と保守を行い、業務の変化に応じて画面や処理を改善します。 ## よくあるご質問 業務アプリの開発、既存システムの連携・改修、導入後の運用に関する主なご質問です。 対象範囲連携・改修開発・運用 ### 業務のシステム化とデータの可視化では、どちらに相談すればよいですか？ 入力・申請・承認などの画面づくりや、手作業の処理を自動化したい場合は業務システム開発で承ります。指標の統一やダッシュボードによる状況把握が目的の場合は、データ活用でご相談いただけます。業務システムから分析へデータを渡す場合は、接続する範囲も合わせて整理します。 ### パッケージが業務に合わない部分だけ開発できますか？ 現在の製品の機能と連携条件を確認し、不足する画面や処理を追加する方法を検討します。個別開発が必要な業務ルールと、既存機能で対応できる範囲を整理してご提案します。 ### 要件が固まっていなくても相談できますか？ はい。現在の手順、利用者、困っている場面を伺い、必要な画面と処理を整理するところから支援します。優先度の高い機能を選び、業務で確認できる小さな範囲から進められます。 ### 既存システムを使いながら段階的に改修できますか？ はい。稼働中の機能、接続条件、業務への影響を確認し、残す機能と新しく作る範囲を定めます。切り替えの順序と検証方法を整理し、機能単位で導入する方法を検討します。 ### APIやCSVで業務システム同士をつなげられますか？ 接続先の仕様、受け渡す情報、処理のタイミング、権限を確認して連携を設計・実装します。二重入力を減らすための更新方法と、連携失敗時に確認・再実行する手順も整理します。 ### Excelで行っている入力や計算、確認作業を自動化できますか？ 現在の手順と計算ルールを確認し、画面で入力する部分、自動処理する部分、人が確認する部分を整理します。既存システムへの転記やファイルの受け渡しも含め、業務に必要な範囲を実装します。 ### 利用者ごとの権限やセキュリティも設計できますか？ 利用者の役割と扱う情報に応じて、認証、操作・閲覧権限、通信、監査、バックアップなどの要件を整理します。クラウド実行環境とアプリケーションの両面で設計・検証します。 ### 開発期間や費用はどのように決まりますか？ 対象の画面と処理、連携先、既存システムの制約、検証と導入の方法によって異なります。現状確認後に開発範囲と工程を整理し、期間の見通しとお見積もりをご説明します。 ### リリース後の保守や機能追加も依頼できますか？ はい。監視と保守の範囲を整理し、利用開始後の画面や処理の改善を支援します。業務ルールの変更、利用者の増加、新たなシステムとの連携も、影響と優先順位を確認して対応します。 --- ## PingCAP TiDB導入・運用支援 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/tidb grasys（グラシス）はTiDBのリセールおよびシステムインテグレーターパートナーとして、TiDB CloudとTiDB Self-Managedの導入を支援します。製品・構成の選定から、設計・構築、既存データベースからの移行、運用改善までご相談いただけます。 ![](/_astro/service-abstract-background.BmKek4ks_1RW8b1.webp) # PingCAP TiDB導入・運用支援 リセールから設計・構築・移行・運用まで、TiDBの活用を一貫して支援 grasys（グラシス）はTiDBのリセールおよびシステムインテグレーターパートナーとして、TiDB CloudとTiDB Self-Managedの導入を支援します。製品・構成の選定から、設計・構築、既存データベースからの移行、運用改善までご相談いただけます。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![PingCAP TiDB導入・運用支援](/_astro/service-abstract.CqJ05eri_Z2lKQ6j.webp) ## TiDBの導入を支える3つの領域 データベースの課題と利用環境を確認し、製品・構成の選定からシステムへの組み込み、移行、運用まで必要な支援を組み合わせます。 ### 製品選定・リセール TiDBのリセールパートナーとして、利用規模、必要な機能、運用体制を伺い、対象製品と提供形態をご案内します。購入・契約条件と支援範囲を確認したうえで、お見積もりから導入に向けた調整まで対応します。 ### 設計・構築・移行 システムインテグレーターとして、TiDB CloudまたはTiDB Self-Managedの構成、接続、権限、アプリケーションとの連携を設計・構築します。既存データベースの互換性と性能を評価し、データ移行・切り替え・切り戻しを計画します。 ### 監視・運用保守・改善 grasys（グラシス）はMSPとして、合意した対象の監視、障害対応、運用保守を担います。提供形態ごとに、grasys（グラシス）が実施する復旧・バックアップ・更新作業と、PingCAPへの調査・対応依頼を整理します。お客さまと復旧判断の手順を定め、作業調整と復旧後の確認まで対応し、稼働状況をもとに構成と運用を見直します。 ## TiDBのリセールとシステムインテグレーションを、grasys（グラシス）が支援 TiDBは、MySQL互換の分散SQLデータベースです。grasys（グラシス）はリセールとシステムインテグレーターの両方のパートナーとして、フルマネージドのTiDB Cloudと、お客さまの環境へ構築するTiDB Self-Managedを支援します。ゲームのローンチ・イベント時のアクセス急増、ECのデータ増加、既存MySQLのシャーディングや運用負荷といった課題を整理し、利用条件に合うデータ基盤を設計します。 - リセールとシステムインテグレーションの両面から導入を支援 - TiDB CloudとTiDB Self-Managedを要件・運用体制に合わせて選定 - MSPとして監視・障害対応・運用保守から継続的な改善まで対応 ![TiDBのロゴ](/_astro/tidb-partner.yVFyjxGa_Z2u2ads.webp) ## TiDBで取り組む4つのデータ基盤の課題 ### データ量・アクセス増加への対応 TiDBの水平スケーラビリティとデータの自動分割を活かし、処理量やデータ量の増加に合わせて拡張できる構成を検討します。アプリケーション側のシャーディング管理の負担を減らしながら、実際のワークロードで性能を確かめます。 ### 可用性を考慮した運用 データの複製や障害時の動作を踏まえ、配置、接続の再試行、バックアップ、更新手順を設計します。必要な復旧条件を確認し、障害やメンテナンスがサービスへ与える影響を抑える構成と運用を整えます。 ### MySQLの知見を活かした移行 MySQLのプロトコルや一般的なSQLとの互換性を活かし、既存のアプリケーションやツールを評価します。SQL、データ型、トランザクションの振る舞いなどの差異を確認し、必要な変更と移行手順を具体化します。 ### トランザクション処理と分析の連携 HTAP（トランザクション処理と分析処理の両立）を活用し、更新される業務データの分析を検討します。TiFlashの利用可否や処理の分離方法を確認し、売上・利用状況の分析とオンライン処理を両立できる構成を設計します。 ## grasys（グラシス）のクラウド・データ基盤の関連実績 高負荷への対応、コンテナ基盤、データ分析基盤の移行を支援した事例をご紹介します。以下はgrasys（グラシス）の関連領域の実績であり、TiDBの導入実績を示すものではありません。 [![マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/_astro/BNEtop.BATiixfE_1WLBMc.webp)](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) ### [マルチテナント基盤の再設計で運用コストを約50％削減](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) 最適なマルチテナントを構成し運用コスト約50％削減に成功。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/bandai-namco-entertainment-multi-tenant/) [![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp)](/case-studies/live2d-gke/) ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) Live2D関連のグラフィックス制作をメインにLive2Dを用いた長編アニメーション映画の制作などを行っている株式会社Live2D。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/live2d-gke/) [![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp)](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) Treasure Data から BigQuery への移行で20％のコスト削減に成功した株式会社インティメート・マージャー。 grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、導入後の効果をご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 技術 - [TiDB](/technologies/tidb/) ## データ基盤の課題を、TiDBでどう解決するか一緒に検討します 現在の構成と目指す姿を伺い、TiDB CloudとTiDB Self-Managedの選定、設計・移行の進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## TiDB導入・運用支援の進め方 現状の整理から導入後の改善まで、4段階で進めます。 01 ### 要件・現状整理 既存データベース、アプリケーション、データ量、アクセス傾向、性能・可用性の課題と運用体制を確認します。移行時に許容できる停止時間に加え、データ・バックアップ・ログの保管先、閲覧権限と保持・削除の条件を整理します。 02 ### 提供形態の選定・設計・検証 TiDB CloudとTiDB Self-Managedを比較し、構成、接続、権限、運用分担を設計します。互換性、性能、障害時の挙動を検証し、購入・契約条件と導入範囲を確認します。 03 ### 構築・移行 環境とアプリケーションの接続を構築し、必要な変更を反映します。移行リハーサル、データ整合性の確認、切り替え・切り戻し手順を整え、合意した計画に沿って移行します。 04 ### 監視・運用保守・継続改善 合意した担当範囲と対応時間に沿って、grasys（グラシス）が監視、障害対応、運用保守を開始します。バックアップ・復旧・更新の手順を維持し、定めた頻度と作業範囲でクエリ、リソース配分、運用手順と費用を見直します。 ## よくあるご質問 TiDBの契約、提供形態、移行、機能と運用に関する主なご質問です。 契約・提供形態互換性・移行拡張性・分析運用・費用 ### grasys（グラシス）からTiDBを購入し、導入も依頼できますか？ はい。grasys（グラシス）はTiDBのリセールおよびシステムインテグレーターパートナーです。対象製品、購入・契約条件とご希望の支援範囲を確認し、製品選定から設計・構築・移行・運用までご相談いただけます。 ### TiDB CloudとTiDB Self-Managedのどちらに対応していますか？ 両方に対応します。フルマネージドのTiDB Cloudと、お客さまの環境へ構築・管理するTiDB Self-Managedについて、利用環境、必要な機能、管理上の制約、費用と運用体制を比較し、提供形態と役割分担を整理します。 ### MySQLのアプリケーションは、そのまま利用できますか？ TiDBはMySQLのプロトコルや一般的な機能・SQL構文と高い互換性を持ちますが、ストアドプロシージャやトリガーなど、対応していない機能や動作の差異があります。利用するSQL、データ型、トランザクション、接続ツールを対象のTiDB環境で確認し、必要な変更を判断します。 ### 稼働中のデータベースからの移行を相談できますか？ はい。移行元の製品・バージョン、データ量、更新頻度、許容停止時間を確認し、対応する移行・同期方法を選定します。リハーサルとデータ整合性の確認を行い、切り替え・切り戻し手順を含む移行計画を立てます。 ### ゲームのローンチやイベント時のアクセス急増にも対応できますか？ 想定する同時アクセス、クエリ、読み書きの比率とデータ量を整理し、TiDBの拡張性を活かした構成を検討します。負荷検証を通じてボトルネック、拡張に必要な時間、監視と対応手順を確認します。必要な性能は構成とワークロードによって異なります。 ### 業務処理と同じデータを分析にも利用できますか？ HTAPにより、トランザクション処理と分析処理を同じデータ基盤で扱う構成を検討できます。提供形態・プランに応じたTiFlashの利用可否、データの反映タイミングとリソースの分離方法を確認し、オンライン処理への影響を評価します。 ### 導入後の監視や運用保守もgrasys（グラシス）に依頼できますか？ はい。grasys（グラシス）はMSP（マネージドサービスプロバイダー）として、合意した対象の監視、障害対応、運用保守を担います。TiDB Cloudでは提供される管理機能とPingCAPの担当範囲を確認し、grasys（グラシス）が行う操作・調査と製品提供元への対応依頼を定めます。Self-Managedでは基盤の管理を含めて作業範囲を整理します。受付、監視、一次対応、復旧作業それぞれの対応時間と連絡・承認の手順を定めて運用します。 ### 可用性や復旧の条件はどのように決めますか？ 復旧時間と許容できるデータ損失の目標を確認し、配置、バックアップの保持期間、復元方法と業務再開の手順を設計・検証します。Cloudの復元機能や更新方法はプランに応じて確認します。製品のSLA（サービス品質に関する合意）とgrasys（グラシス）の対応条件をそれぞれ確認し、障害箇所ごとの担当、復旧判断と連絡先を明確にします。 ### 費用はどのように決まりますか？ 提供形態、利用規模、必要な機能と契約条件に加え、設計・構築・移行の範囲、運用期間と体制を確認したうえで個別にお見積もりします。製品・クラウドの利用費用とgrasys（グラシス）の支援費用を分け、定期レビューと改善作業の範囲、追加対応となる条件を整理します。性能・可用性・費用のバランスを評価し、変更内容はお客さまと合意して進めます。 --- ## Wiz 導入・運用支援 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/services/wiz grasys（グラシス）は、Google Cloud・AWS・Azureやオンプレミス環境を対象に、Wiz導入から、検出されたリスクの是正と継続的な運用改善まで支援します。資産、設定不備、脆弱性、権限の関係を可視化し、攻撃経路と影響を踏まえて優先すべき対策を具体化します。 ![](/_astro/hero-background.BnwPpBJG_Z2o4RBO.webp) # Wiz 導入・運用支援 クラウド・オンプレミスのリスクを可視化し、優先順位に沿った改善へ grasys（グラシス）は、Google Cloud・AWS・Azureやオンプレミス環境を対象に、Wiz導入から、検出されたリスクの是正と継続的な運用改善まで支援します。資産、設定不備、脆弱性、権限の関係を可視化し、攻撃経路と影響を踏まえて優先すべき対策を具体化します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ![Wiz 導入・運用支援](/_astro/hero.ls3p8QSL_Izbtq.webp) ## Wizの導入と運用を支える3つの領域 Google Cloud・AWS・Azureやオンプレミス環境の構成と運用体制に合わせて、導入の設計から初期評価、検出後の改善まで支援します。 ### 対象環境・権限の設計 クラウドのアカウント、サブスクリプション、プロジェクトや、オンプレミスの仮想化・コンテナ基盤と対象リソースを整理し、Wizへ接続する範囲を定めます。環境に応じた接続方式と必要なAPI・アクセス権限、情報の取得・処理・保管先と閲覧権限、既存のセキュリティ対策との役割分担を確認します。 ### 接続・初期設定・検証 合意した対象範囲でWizと各環境を接続し、資産情報と検出事項を確認します。対象リソースの網羅性、検出結果の見方、通知先と担当者への引き継ぎを検証し、日々の評価に使える状態を整えます。 ### リスクの是正・運用改善 公開範囲、権限、データと攻撃経路の関係から、検出事項の優先順位を整理します。合意した対象の設定・権限などを、影響と承認手順を確認して是正します。追加調査やアプリケーション改修が必要な指摘は担当者と対応方針を整理し、修正状況の確認と見直しを運用へ組み込みます。 ## 環境を横断してリスクのつながりを把握し、運用改善へ Wizは、Google Cloud・AWS・Azureや、VMware vSphereなどのオンプレミス環境に対応するセキュリティ製品です。資産、設定不備、脆弱性、権限、データのリスクを関連付けて可視化し、攻撃経路や複数のリスクの組み合わせを基に、対応すべき課題の優先順位付けを支援します。接続方式と評価できる範囲は、対象環境と利用する製品機能に応じて確認します。grasys（グラシス）は、対象環境への接続から評価結果の読み解き、是正と継続的な運用改善までを支援します。 - 環境を横断して資産を把握し、リスクを可視化 - 攻撃経路と影響から、対策の優先順位を整理 - 検出事項の是正と継続的な運用改善を支援 ![システム資産と権限・データを結ぶ関係の中で、優先して確認するリスク経路を表した立体図](/_astro/hero.ls3p8QSL_Izbtq.webp) ## Wizで取り組む4つのセキュリティ課題 ### 環境を横断した資産の把握 クラウドやオンプレミスに分散した資産とその関係を可視化し、確認すべき環境を把握します。対象範囲と接続状況を確認し、管理対象の追加や構成変更を継続的に見直します。 ### 複数のリスクを関連付けて可視化 設定不備、脆弱性、過剰な権限とデータへのアクセスを関連付けて確認します。単独の検出事項だけでは捉えにくい、リスクの組み合わせを把握しやすくします。 ### 攻撃経路に沿った対応判断 外部への公開状況や到達可能性、権限、影響を受ける資産を踏まえて対応順を整理します。製品の評価結果と実際の利用状況を照合し、優先する対策を具体化します。 ### 担当者と改善状況を共有 セキュリティ担当と開発・運用担当の間で、検出事項、対応方針、担当者と修正状況を共有します。通知と既存の業務フローへの組み込みを検討し、改善を継続できる体制を整えます。 ## Google Cloudのセキュリティ・運用に関する関連実績 Google Cloudのセキュリティ強化、ログ分析、コンテナ基盤の構築・運用を支援した事例をご紹介します。以下はgrasys（グラシス）の関連領域の実績であり、Wizの導入実績を示すものではありません。 [![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp)](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) Google Cloudを活用した基盤刷新により、セキュリティ強化とシステム統合を両立。安全で使いやすい環境へと進化しました。 [事例を見る](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) [![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp)](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) Capy株式会社とgrasys（グラシス）が、BigQuery・Shodan・Geminiを組み合わせたログ分析基盤を構築。属人化していたセキュリティログ分析をほぼ自動化し、攻撃傾向や新たなリスクを分かりやすく把握できる体制を整えた導入事例を紹介します。 [事例を見る](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) [![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp)](/case-studies/live2d-gke/) ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) Live2D関連のグラフィックス制作をメインにLive2Dを用いた長編アニメーション映画の制作などを行っている株式会社Live2D。grasys（グラシス） が選ばれた決め手や、現在の運用状況についてご紹介します。 [事例を見る](/case-studies/live2d-gke/) Discover ## この内容に関連する課題・目標・技術 同じ文脈にあるサービスや実績を、別の視点から探せます。 ### 課題 - [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) ### 実現したいこと - [セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい](/outcomes/standardize-security-governance/) ### 技術 - [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - [AWS](/technologies/aws/) - [Microsoft Azure](/technologies/microsoft-azure/) - [Wiz](/technologies/wiz/) ## ご利用環境のリスク評価と改善を具体化しませんか？ 現在の対策と運用体制を確認し、Wizの接続、初期評価、是正の進め方をご提案します。 [資料請求](/document-request/)[お問い合わせ](/contact/) ## Wiz導入・運用支援の進め方 現状の整理からリスクの是正・継続改善まで、4段階で進めます。 01 ### 現状・要件整理 利用中のクラウドやオンプレミスの構成、対象リソース、既存の対策と運用体制を確認します。把握したいリスク、情報の取り扱い、変更時の制約と導入の目的を整理します。 02 ### 接続・運用設計 接続する範囲、環境に応じた接続方式、必要なAPIと権限、評価対象を設計します。評価の頻度、通知と対応の時間帯、担当者、判断・是正の手順を定め、各環境のセキュリティサービスや既存の監視・運用ツールとの役割分担を整理します。 03 ### 設定・初期評価 Wizと対象環境を接続し、取得された資産情報と検出結果を確認します。実際の構成と評価結果を照合し、優先して対応するリスクと改善計画を具体化します。 04 ### 是正・継続改善 合意した対象と手順で設定や権限などの是正を進め、再評価によって修正状況を確認します。すぐに修正できない指摘は、代替策や残るリスクをお客さまと確認し、対応方針と見直し時期を記録します。 ## よくあるご質問 クラウド・オンプレミス環境への導入、リスク評価、運用支援に関する主なご質問です。 対象環境・導入リスク評価運用・費用 ### どの環境を対象にWizを導入できますか？ Google Cloud・AWS・Azureに加え、VMware vSphereなどのオンプレミス環境も対象に導入を支援します。単一環境でも、複数のクラウドやオンプレミスを組み合わせた構成でもご相談いただけます。利用サービスや仮想化・コンテナ基盤、評価したいリスク、必要な製品機能を照合し、接続方式と評価対象を具体化します。 ### エージェントの導入やアクセス権限は必要ですか？ WizはGoogle Cloud・AWS・Azureなどの環境でエージェントレス評価に対応しています。接続には、対象範囲に応じたAPIの有効化やアクセス権限の設定が必要です。オンプレミスの構成や、実行時の脅威検知など利用する機能によって接続方式とセンサー等の要否が異なるため、環境・機能ごとに構成と権限を確認します。 ### スキャンで扱う情報はどのように確認しますか？ 利用する機能とスキャナーの配置方式に応じて、スナップショットへのアクセス、情報の処理場所、Wizへ送信されるスキャン結果・メタデータの範囲を確認します。結果の保管先、保持・削除の条件、お客さま・grasys（グラシス）・製品提供元の閲覧権限を整理し、お客さまの情報管理方針に合う構成を検討します。 ### Wizではどのようなリスクを確認できますか？ 設定不備、脆弱性、過剰な権限、データへのアクセスなどを関連付け、攻撃経路と影響を確認します。利用機能や接続範囲によって評価対象が変わるため、初期評価で取得できる情報を確かめ、実際の環境に即して優先順位を整理します。 ### 各環境のセキュリティサービスや既存の対策と併用できますか？ 既存対策との併用を前提に、可視化、検知、調査、是正の役割分担を設計します。各環境のセキュリティサービスや監視・運用ツールとの連携可否、必要な機能・権限・利用条件を確認したうえで、検出事項の重複や通知先を整理します。 ### 導入後のリスクの是正も依頼できますか？ はい。検出事項の優先順位付けと対応方針の整理から、合意した対象の設定・権限などの是正、修正状況の確認まで支援します。OS更新やアプリケーション改修が必要な場合は、作業範囲と担当者を個別に定めます。誤検知の確認や、修正が難しい場合の代替策・リスクの扱いもお客さまと整理します。 ### 緊急時の通知やセキュリティ事故への対応も含まれますか？ 評価の頻度、通知と一次対応の時間帯、緊急連絡先を運用要件に合わせて定めます。侵害の調査、封じ込め、復旧など事故発生時の対応は、必要な専門体制と既存の対応窓口を確認し、支援の可否と対象範囲を個別に合意します。 ### 費用はどのように決まりますか？ 対象環境とリソース、必要な製品機能、接続・設定の範囲、是正作業と継続支援の内容を確認し、grasys（グラシス）の支援費用を個別にお見積もりします。定期評価・レビューの頻度、支援に含む作業と追加対応の条件を整理します。Wizの製品利用料、スキャンに伴うクラウド利用料や基盤費用、契約条件は、支援費用と分けて確認します。 --- ## サイトポリシー | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/site-policy 当社は、本サイトを通じて正確で有用な情報を提供するとともに、生成AIを含む新しい技術を適切に活用し、より分かりやすく価値のある情報発信に努めています。 # サイトポリシー ## サイトポリシー 株式会社grasys（グラシス）（以下「当社」といいます）が運営する本ウェブサイト（以下「本サイト」といいます）をご利用いただくにあたり、以下の事項をご確認ください。 当社は、本サイトを通じて正確で有用な情報を提供するとともに、生成AIを含む新しい技術を適切に活用し、より分かりやすく価値のある情報発信に努めています。 ## 1\. 掲載情報について 当社は、本サイトに掲載する情報について、可能な限り正確かつ最新の内容を提供するよう努めています。 ただし、掲載情報の正確性、完全性、最新性、有用性等を常に保証するものではありません。 また、本サイトに掲載されている情報は、予告なく変更、更新、追加または削除される場合があります。 当社のサービス、契約条件、仕様、料金その他の取引条件については、個別の契約書、提案書、見積書その他当社が正式に提示する文書がある場合、それらの内容が優先されます。 ## 2\. 生成AIの利用について 当社では、本サイトに掲載する文章、画像、イラスト、デザインその他のコンテンツの制作、編集、構成、アイデア検討等の過程において、生成AIを含むAI技術を利用する場合があります。 AIはコンテンツ制作を支援する技術として活用しており、公開するコンテンツについては、必要に応じて当社による確認、編集または調整を行っています。 生成AIによって生成または加工されたコンテンツについて、事実、実績、サービス内容その他重要な情報を示す場合には、閲覧者に誤解を与えないよう配慮します。 当社は、生成AIを含む新しい技術を積極的に活用するとともに、正確性、透明性、知的財産権、プライバシーその他第三者の権利に配慮した利用に努めます。 ## 3\. 掲載画像・ビジュアルについて 本サイトに掲載されている写真、イラスト、CG、図版その他のビジュアルには、以下のものが含まれる場合があります。 - 当社または関係者が撮影した写真 - 当社が制作した画像・イラスト - ライセンスを受けた素材 - ストックフォト等のイメージ素材 - 生成AIによって生成された画像 - AIその他のデジタル技術によって加工・編集された画像 特に記載がある場合を除き、本サイトに掲載されているイメージ画像は、必ずしも実在する人物、当社従業員、顧客、オフィス、設備、データセンター、システム環境、クラウド環境その他の実在する対象を示すものではありません。 サービスや技術の概念、利用シーン、将来像等を分かりやすく表現する目的で、イメージ画像を使用する場合があります。 一方、導入事例、顧客実績、社員紹介その他、実在性が重要となる情報については、実際の情報とイメージ表現との区別が明確になるよう努めます。 必要に応じて「イメージ」「生成AIによるイメージ」等の表示を行う場合があります。 ## 4\. 著作権について 本サイトに掲載されている文章、画像、写真、イラスト、ロゴ、映像、音声、デザイン、プログラム、データその他のコンテンツに関する著作権その他の知的財産権は、当社または正当な権利を有する第三者に帰属します。 法令により認められる場合を除き、権利者の許可なく、これらを複製、転載、改変、配布、公衆送信、販売その他の方法で利用することはできません。 本サイトにおいて第三者が権利を有するコンテンツを使用する場合、当社は必要な権利関係に配慮して利用するよう努めています。 生成AIその他の技術を利用して制作したコンテンツについても、第三者の著作権その他の権利を不当に侵害しないよう配慮します。 ## 5\. 商標について 本サイトに掲載されている当社の社名、サービス名称、ロゴその他の標章は、当社またはそれぞれの権利者が有する商標または標章です。 また、本サイトに掲載されている他社の商品名、サービス名、会社名、ロゴ等は、それぞれの所有者の商標または登録商標である場合があります。 これらの掲載は、特に明示されている場合を除き、当社と各権利者との提携、保証、承認その他の関係を示すものではありません。 ## 6\. 導入事例・実績等について 本サイトに掲載される導入事例、実績、技術事例その他の情報は、掲載時点または取材時点における情報に基づいています。 顧客企業の許可その他必要な条件に基づき、一部の情報を匿名化、省略、編集または一般化して掲載する場合があります。 また、セキュリティ、機密保持、契約その他の理由により、システム構成、規模、技術情報等の詳細を公開しない場合があります。 本サイトに掲載された事例と同一または同等の成果を、すべての環境や条件において保証するものではありません。 ## 7\. 技術情報について 本サイトでは、クラウド、インフラストラクチャ、ソフトウェア、AIその他の技術情報を掲載する場合があります。 技術情報は、執筆または公開時点における環境、製品仕様、ソフトウェアバージョン、サービス仕様その他の条件を前提としている場合があります。 クラウドサービス、ソフトウェア、APIその他の技術は継続的に変更されるため、実際に利用する際には、各製品・サービス提供者が公開する最新の公式情報をご確認ください。 本サイトの技術情報を利用したことによって生じたシステム障害、データ消失、セキュリティ上の問題その他の損害について、当社は法令上責任を負う場合を除き、責任を負いません。 ## 8\. 外部サイトへのリンクについて 本サイトには、当社以外の第三者が運営するウェブサイトへのリンクが含まれる場合があります。 リンク先のウェブサイトは、それぞれの運営者の責任によって管理されており、当社がその内容、正確性、安全性、サービス内容等を保証するものではありません。 リンク先ウェブサイトをご利用になる場合は、各サイトが定める利用条件、プライバシーポリシーその他の規定をご確認ください。 ## 9\. 本サイトへのリンクについて 本サイトへのリンクは、原則として自由です。 ただし、以下に該当する、またはそのおそれがあるウェブサイトからのリンクはお断りします。 - 当社または第三者を誹謗中傷する内容を含むもの - 違法または公序良俗に反する内容を含むもの - 当社との提携、協力、保証その他の関係について誤解を与えるもの - 当社のコンテンツであることが不明確になるフレーム表示その他の方法を用いるもの - 当社または第三者の権利を侵害するもの リンク先のURLやページ構成は、予告なく変更または削除される場合があります。 ## 10\. 禁止事項 本サイトの利用にあたり、以下の行為を禁止します。 - 法令または公序良俗に反する行為 - 当社または第三者の権利、利益、信用または名誉を侵害する行為 - 本サイトの運営を妨害する行為 - 本サイトまたは関連システムに対する不正アクセスその他の攻撃行為 - 本サイトのコンテンツを不正な目的で利用する行為 - 当社または第三者になりすます行為 - その他、当社が不適切と判断する行為 ## 11\. 免責事項 当社は、本サイトの利用または利用できなかったこと、本サイトに掲載された情報の利用、本サイトからリンクされた外部サイトの利用等によって生じた損害について、当社に故意または重過失がある場合その他法令上責任を負う場合を除き、責任を負いません。 また、通信回線、ネットワーク、システム障害、保守作業、サイバー攻撃、災害その他の理由により、本サイトの全部または一部を予告なく停止または終了する場合があります。 ## 12\. 個人情報の取扱いについて 本サイトを通じて取得する個人情報については、当社が別途定める[「個人情報保護指針」](/privacy-policy/)その他関連する指針に基づき適切に取り扱います。 アクセス解析、Cookieその他の技術を利用する場合の取扱いについても、関連する方針または本サイト上の案内をご確認ください。 ## 13\. 本ポリシーの変更 当社は、法令、社会情勢、技術環境、当社のサービス内容その他の事情に応じて、本サイトポリシーを変更する場合があります。 変更後の内容は、本サイトに掲載した時点から適用されます。 ## 14\. 準拠法および管轄 本サイトおよび本サイトポリシーの解釈および適用については、日本法を準拠法とします。 本サイトに関連して当社と利用者との間に紛争が生じた場合には、法令に別段の定めがある場合を除き、当社本店所在地を管轄する裁判所を第一審の合意管轄裁判所とします。 ## 15\. お問い合わせ 本サイトおよび本サイトポリシーに関するお問い合わせは、当社のお問い合わせ窓口よりご連絡ください。 * * * 株式会社grasys（グラシス） 制定日：2026年8月17日 --- ## 技術から探す | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies Cloud、データ、AI、ミドルウェアなどの技術領域から、関連するサービスと実績を探せます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # 技術から探す grasys（グラシス）が活用する技術を可能な限り列挙し、クラウドサービス、OSS、ミドルウェアなどを、関連する課題カテゴリごとに整理しています。独自の説明と公開実績がそろった技術は、個別ページで支援内容まで確認できます。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) すべてセキュリティ・権限運用・監視基盤設計・構成データ基盤・連携分析・可視化検索・ナレッジ活用開発・業務自動化Google CloudAWSAzureOpenAIHashiCorpPingCAPQdrantSendGridElasticInfluxData すべての技術を表示しています - ## [Google Cloud Armor](/technologies/cloud-armor/) - セキュリティ・権限 - Google Cloud - Security / Governance インターネット経由の攻撃や不正な通信からアプリケーションとサービスを保護するサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 保護するアプリケーションと通信要件を整理し、防御設定の導入を支援します。 運用支援 通信の検知・制御状況を確認し、業務への影響を踏まえた設定の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) [技術の詳細を見る](/technologies/cloud-armor/) - ## [Identity and Access Management（IAM）](/technologies/google-cloud-iam/) - セキュリティ・権限 - Google Cloud - Security / Governance Google Cloudの利用者、サービス、リソースに対するアクセス権限を管理する仕組みです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 利用者・サービス・リソースごとのアクセス要件整理と権限設定を支援します。 運用支援 権限の棚卸し、組織やシステムの変更に伴うアクセス設定の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) [技術の詳細を見る](/technologies/google-cloud-iam/) - ## [AWS Identity and Access Management（IAM）](/technologies/aws-iam/) - セキュリティ・権限 - AWS - Security / Governance AWSの利用者、役割、サービス、リソースに対するアクセス権限を管理する仕組みです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 利用者・役割・サービスごとのアクセス要件整理と権限設定を支援します。 運用支援 権限の棚卸し、利用者やシステムの変更に伴うアクセス設定の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) - [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) [技術の詳細を見る](/technologies/aws-iam/) - ## [AWS CloudTrail](/technologies/aws-cloudtrail/) - セキュリティ・権限 - AWS - Security / Governance AWSアカウント内の操作とAPIアクティビティを記録し、監査や調査に利用するサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 記録対象と保管方針を整理し、操作・APIアクティビティの記録設定を支援します。 運用支援 記録状況の確認、監査・調査に必要な情報の整理、保管設定の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) - [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) [技術の詳細を見る](/technologies/aws-cloudtrail/) - ## [AWS Key Management Service（AWS KMS）](/technologies/aws-kms/) - セキュリティ・権限 - AWS - Security / Governance 暗号鍵を作成・管理し、AWS上のデータ保護へ利用するマネージドサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 保護対象のデータに合わせた暗号鍵の管理方針と利用権限の設計を支援します。 運用支援 鍵の利用状況・権限の確認と、鍵管理の運用手順の整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) - [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) [技術の詳細を見る](/technologies/aws-kms/) - ## [AWS Organizations](/technologies/aws-organizations/) - セキュリティ・権限 - AWS - Security / Governance 複数のAWSアカウントを組織単位でまとめ、方針と利用環境を統制するサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 複数アカウントの組織構成と統制方針を整理し、利用環境の設定を支援します。 運用支援 アカウントの追加・変更に伴う統制設定の見直しと管理手順の整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) - [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) [技術の詳細を見る](/technologies/aws-organizations/) - ## [SBOM](/technologies/sbom/) - セキュリティ・権限 - Security / Governance ソフトウェアを構成する要素を可視化し、脆弱性管理へつなぐための一覧です。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 管理するソフトウェアを整理し、構成情報の生成・収集・管理の仕組みづくりを支援します。 運用支援 ソフトウェア更新に合わせた構成情報の管理と、脆弱性情報を確認する運用を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [SBOM活用・脆弱性管理](/services/sbom/) - [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) [技術の詳細を見る](/technologies/sbom/) - ## [Syft](/technologies/syft/) - セキュリティ・権限 - Security / Governance コンテナイメージやファイルシステムからSBOMを生成するCLIツール・ライブラリです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 コンテナイメージやファイルの構成情報を整理し、SBOM生成の仕組みへの組み込みを支援します。 運用支援 SBOMの継続生成、生成結果の確認、対象ソフトウェアの変更への対応を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [SBOM活用・脆弱性管理](/services/sbom/) [技術の詳細を見る](/technologies/syft/) - ## [Grype](/technologies/grype/) - セキュリティ・権限 - Security / Governance コンテナイメージ、ファイルシステム、SBOMから既知の脆弱性を検出するスキャナーです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 検査対象を整理し、コンテナイメージやSBOMなどの脆弱性検査を組み込む支援を行います。 運用支援 検査の継続実行、検出結果の確認、対応状況を管理する運用の整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [SBOM活用・脆弱性管理](/services/sbom/) [技術の詳細を見る](/technologies/grype/) - ## [YARA](/technologies/yara/) - セキュリティ・権限 - Security / Governance ルールに記述した文字列・バイナリパターンを照合し、マルウェアなどのファイルを識別・分類するツールです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 識別・分類するファイルの要件を整理し、検査ルールと実行環境の整備を支援します。 運用支援 検査結果の確認、誤検知を踏まえたルールの見直し、検査手順の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 [技術の詳細を見る](/technologies/yara/) - ## [Cloud Monitoring](/technologies/cloud-monitoring/) - 運用・監視 - Google Cloud - Cloud Service Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 Google Cloud環境の監視項目、アラート、可視化の設定を支援します。 運用支援 通知内容の調整、稼働状況の確認、監視項目や対応手順の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) [技術の詳細を見る](/technologies/cloud-monitoring/) - ## [Cloud Logging](/technologies/cloud-logging/) - 運用・監視 - Google Cloud - Observability Google Cloudやアプリケーションのログを収集・検索・保管し、監視や調査へつなぐサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 ログの収集対象・保管方針を整理し、収集・検索の設定を支援します。 運用支援 収集状況の確認、障害調査に使うログの整理、保管設定の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) [技術の詳細を見る](/technologies/cloud-logging/) - ## [Amazon CloudWatch](/technologies/amazon-cloudwatch/) - 運用・監視 - AWS - Observability AWS環境とアプリケーションのメトリクス、ログ、アラームを監視するサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 監視対象の整理、メトリクス・ログ・アラームの設定を支援します。 運用支援 通知内容や監視項目の見直し、障害調査に使う情報の整理を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/amazon-cloudwatch/) - ## [Grafana](/technologies/grafana/) - 運用・監視 - Observability メトリクスやログを可視化するプラットフォームです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 可視化するメトリクス・ログの整理、データ接続とダッシュボードの構築を支援します。 運用支援 表示データの確認、運用で必要なダッシュボードやアクセス権限の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/grafana/) - ## [InfluxDB](/technologies/influxdb/) - 運用・監視 - InfluxData - Observability InfluxDataが提供する時系列データベースです。OSS版も提供されています。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 時系列データの収集・保存要件を整理し、データベースの設計・導入を支援します。 運用支援 データ取り込みの監視、保存容量や検索性能の確認、保管方針の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/influxdb/) - ## [VictoriaMetrics](/technologies/victoria-metrics/) - 運用・監視 - Observability 時系列メトリクスを保存・検索する監視基盤です。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 時系列メトリクスの保存・検索要件を整理し、監視基盤の構築を支援します。 運用支援 データ取り込みと検索状況の確認、保存容量や保管方針の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/victoria-metrics/) - ## [Fluent Bit](/technologies/fluent-bit/) - 運用・監視 - Observability ログやメトリクスを収集・転送するエージェントです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 ログ・メトリクスの収集対象と転送先を整理し、エージェントの導入を支援します。 運用支援 収集・転送状況の確認、転送エラーの調査、収集設定の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/fluent-bit/) - ## [Prometheus](/technologies/prometheus/) - 運用・監視 - Observability メトリクス収集とアラートに利用される監視システムです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 監視するメトリクスを整理し、収集設定とアラートの導入を支援します。 運用支援 収集・通知状況の確認、アラートの調整、監視対象の変更への対応を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/prometheus/) - ## [Google Cloud](/technologies/google-cloud/) - 基盤設計・構成 - Google Cloud - Cloud Platform インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 インフラ・データ・AIの要件に合わせたサービス選定と基盤の設計・構築を支援します。 運用支援 基盤の監視、権限管理、性能・コストを踏まえた継続的な運用改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud AI 基盤開発](/services/google-cloud-ai/) - [Gemini Enterprise導入](/services/gemini-enterprise/) - [AIエージェント実装](/services/ai-agent-development/) - [社内ナレッジ活用](/services/enterprise-knowledge/) - [Agent Search 社内検索システム](/services/agent-search/) - [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) - [データ活用](/services/data-utilization/) - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) - [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) - [クラウド移行・リフト＆シフト](/services/cloud-migration/) - [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) - [Wiz 導入・運用支援](/services/wiz/) [技術の詳細を見る](/technologies/google-cloud/) - ## [AWS](/technologies/aws/) - 基盤設計・構成 - AWS - Cloud Platform 幅広いクラウドサービスを要件に合わせて組み合わせ、設計・移行・運用するプラットフォームです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 要件に合うサービスの選定、クラウド基盤の設計・構築・移行を支援します。 運用支援 基盤の監視、運用手順の整備、性能・コスト・セキュリティの改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) - [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) - [クラウド移行・リフト＆シフト](/services/cloud-migration/) - [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) - [Wiz 導入・運用支援](/services/wiz/) [技術の詳細を見る](/technologies/aws/) - ## [Microsoft Azure](/technologies/microsoft-azure/) - 基盤設計・構成 - Azure - Cloud Platform Microsoft製品との連携を含め、クラウド基盤を設計・構築・運用するプラットフォームです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 Microsoft製品との連携を含む要件整理と、クラウド基盤の設計・構築を支援します。 運用支援 稼働監視、連携状況や権限の確認、基盤の運用改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) - [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) - [クラウド移行・リフト＆シフト](/services/cloud-migration/) - [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) - [Wiz 導入・運用支援](/services/wiz/) [技術の詳細を見る](/technologies/microsoft-azure/) - ## [Fastly](/technologies/fastly/) - 基盤設計・構成 - Cloud Platform エッジ配信とセキュリティを担うクラウドプラットフォームです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 配信・セキュリティ要件を整理し、エッジ配信構成の設計・導入を支援します。 運用支援 配信状況やセキュリティ設定の確認、配信構成の変更と改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Fastly 導入・運用支援](/services/fastly/) [技術の詳細を見る](/technologies/fastly/) - ## [Compute Engine](/technologies/compute-engine/) - 基盤設計・構成 - Google Cloud - Cloud Service Google Cloudの仮想マシンサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 仮想マシンの要件整理、構成設計・構築、既存サーバーからの移行を支援します。 運用支援 稼働監視、構成変更、性能・利用コストを踏まえた運用改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) [技術の詳細を見る](/technologies/compute-engine/) - ## [Google Kubernetes Engine（GKE）](/technologies/gke/) - 基盤設計・構成 - Google Cloud - Cloud Service Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 Kubernetes基盤の構成設計・構築とアプリケーションの配置を支援します。 運用支援 クラスタとアプリケーションの監視、更新計画、運用手順の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) [技術の詳細を見る](/technologies/gke/) - ## [Cloud Run](/technologies/cloud-run/) - 基盤設計・構成 - Google Cloud - Cloud Service コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 コンテナの実行要件を整理し、サーバーレス環境への配置・設定を支援します。 運用支援 稼働状況の監視、アプリケーション更新、実行設定や利用コストの見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) [技術の詳細を見る](/technologies/cloud-run/) - ## [Virtual Private Cloud（VPC）](/technologies/google-cloud-vpc/) - 基盤設計・構成 - Google Cloud - Cloud Service Google Cloudのリソースを接続し、通信経路とネットワーク境界を設計するための基盤です。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 リソース間の通信経路とネットワーク境界の設計・設定を支援します。 運用支援 通信状況の調査、接続構成の変更、ネットワーク管理手順の整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) [技術の詳細を見る](/technologies/google-cloud-vpc/) - ## [Cloud Load Balancing](/technologies/cloud-load-balancing/) - 基盤設計・構成 - Google Cloud - Traffic / Delivery トラフィックを複数のバックエンドへ分散し、可用性と拡張性を支えるサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 配信先と可用性の要件に合わせた負荷分散構成の設計・設定を支援します。 運用支援 トラフィックと配信先の状態確認、構成変更、負荷分散設定の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) [技術の詳細を見る](/technologies/cloud-load-balancing/) - ## [Amazon EC2](/technologies/amazon-ec2/) - 基盤設計・構成 - AWS - Cloud Service AWS上で用途に応じた仮想サーバーを構成・実行するコンピューティングサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 用途に応じた仮想サーバーの構成設計・構築、既存環境からの移行を支援します。 運用支援 稼働状況の監視、構成変更、性能・利用コストの見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/amazon-ec2/) - ## [Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）](/technologies/amazon-ecs/) - 基盤設計・構成 - AWS - Cloud Service コンテナ化したアプリケーションをAWS上で配置・管理・拡張するマネージドサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 コンテナ化したアプリケーションの配置設計と実行環境の構築を支援します。 運用支援 アプリケーションの更新、稼働状況の監視、実行規模の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/amazon-ecs/) - ## [Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）](/technologies/amazon-eks/) - 基盤設計・構成 - AWS - Cloud Service KubernetesクラスタとワークロードをAWS上で構築・運用するマネージドサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 Kubernetesクラスタの構成設計・構築とワークロードの配置を支援します。 運用支援 クラスタとワークロードの監視、更新計画、運用手順の整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/amazon-eks/) - ## [Amazon VPC](/technologies/amazon-vpc/) - 基盤設計・構成 - AWS - Cloud Service AWSリソースの通信経路、接続、ネットワーク境界を設計するための仮想ネットワークです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 AWSリソースの通信経路・接続・ネットワーク境界の設計と設定を支援します。 運用支援 通信状況の調査、接続先の追加・変更、ネットワーク構成の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/amazon-vpc/) - ## [Elastic Load Balancing（ELB）](/technologies/elastic-load-balancing/) - 基盤設計・構成 - AWS - Traffic / Delivery 受信トラフィックを複数のAWSリソースへ分散し、可用性と拡張性を支えるサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 AWSリソースへの配信要件に合わせた負荷分散構成の設計・設定を支援します。 運用支援 配信先やトラフィックの状態確認、構成変更、負荷分散設定の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/elastic-load-balancing/) - ## [Kubernetes](/technologies/kubernetes/) - 基盤設計・構成 - Infrastructure / IaC コンテナ化したワークロードを配置・運用するオーケストレーション基盤です。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 コンテナ基盤の構成設計・構築と、ワークロードの配置設計を支援します。 運用支援 基盤とワークロードの監視、更新計画、運用手順の整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) - [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) [技術の詳細を見る](/technologies/kubernetes/) - ## [HashiCorp Terraform](/technologies/terraform/) - 基盤設計・構成 - HashiCorp - Infrastructure / IaC インフラ構成をコードで定義・管理するInfrastructure as Codeツールです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 コードで管理するインフラの範囲を整理し、構成定義と実行環境の整備を支援します。 運用支援 構成変更のレビュー、実環境との差分確認、コードと実行手順の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) - [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) - [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) - [HashiCorp 導入・運用支援](/services/hashicorp/) [技術の詳細を見る](/technologies/terraform/) - ## [Linux](/technologies/linux/) - 基盤設計・構成 - Infrastructure / IaC クラウドとサーバー基盤で広く利用されるオペレーティングシステムです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 サーバー要件に合わせたOSの導入・設定と、基盤環境の構築を支援します。 運用支援 稼働監視、更新計画、設定管理と障害調査を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) - [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) - [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) [技術の詳細を見る](/technologies/linux/) - ## [NGINX](/technologies/nginx/) - 基盤設計・構成 - Traffic / Delivery Web配信やリバースプロキシに利用されるソフトウェアです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 Web配信とリバースプロキシの要件に合わせた設計・構築・設定を支援します。 運用支援 配信・接続状況の監視、設定変更、性能と運用手順の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/nginx/) - ## [Apache HTTP Server](/technologies/apache-http-server/) - 基盤設計・構成 - Traffic / Delivery Webコンテンツの配信に利用されるHTTPサーバーです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 Webコンテンツの配信要件に合わせたサーバー構築と配信設定を支援します。 運用支援 配信状況の監視、設定変更、更新時の動作確認を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/apache-http-server/) - ## [Caddy](/technologies/caddy/) - 基盤設計・構成 - Traffic / Delivery Web配信とTLS設定を扱うWebサーバーです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 Web配信要件の整理と、Webサーバー・TLSの設定を支援します。 運用支援 配信状況とTLS設定の確認、構成変更や更新時の動作確認を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/caddy/) - ## [Squid](/technologies/squid/) - 基盤設計・構成 - Traffic / Delivery キャッシュと通信制御に利用されるプロキシソフトウェアです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 キャッシュと通信制御の要件を整理し、プロキシサーバーの設計・導入を支援します。 運用支援 通信・キャッシュの利用状況の確認、アクセス設定の変更と保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/squid/) - ## [Envoy](/technologies/envoy/) - 基盤設計・構成 - Traffic / Delivery サービス間通信やプロキシに利用されるソフトウェアです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 サービス間通信とプロキシの要件に合わせた構成設計・設定を支援します。 運用支援 通信状況の監視、接続不具合の調査、通信設定の変更管理を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 [技術の詳細を見る](/technologies/envoy/) - ## [HAProxy](/technologies/haproxy/) - 基盤設計・構成 - Traffic / Delivery 負荷分散とプロキシに利用されるソフトウェアです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 負荷分散とプロキシの要件に合わせた構成設計・構築を支援します。 運用支援 通信状況や接続先の監視、設定変更、性能の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/haproxy/) - ## [coturn](/technologies/coturn/) - 基盤設計・構成 - Traffic / Delivery リアルタイム通信の接続を補助するTURN/STUNサーバーです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 リアルタイム通信の接続要件に合わせたTURN/STUNサーバーの設計・構築を支援します。 運用支援 接続状況の監視、通信不具合の調査、サーバー設定の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/coturn/) - ## [Docker](/technologies/docker/) - 基盤設計・構成 - Runtime / Container アプリケーションをコンテナとして構築・実行するプラットフォームです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 アプリケーションのコンテナ化と、ビルド・実行環境の整備を支援します。 運用支援 コンテナの更新、実行状況の確認、構成や依存関係の変更管理を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 [技術の詳細を見る](/technologies/docker/) - ## [BigQuery](/technologies/bigquery/) - データ基盤・連携 - Google Cloud - Cloud Service 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 分析データの蓄積先と取り込み方法を設計し、データ分析基盤の構築を支援します。 運用支援 データ更新の確認、クエリや利用コストの見直し、アクセス管理を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud AI 基盤開発](/services/google-cloud-ai/) - [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) - [データ活用](/services/data-utilization/) [技術の詳細を見る](/technologies/bigquery/) - ## [Cloud SQL](/technologies/cloud-sql/) - データ基盤・連携 - Google Cloud - Cloud Service リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 データベースの利用要件に合わせた構成設計・構築と移行を支援します。 運用支援 稼働状況の監視、データベースの性能確認、保守・運用手順の整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) [技術の詳細を見る](/technologies/cloud-sql/) - ## [Spanner](/technologies/spanner/) - データ基盤・連携 - Google Cloud - Cloud Service 高い整合性と拡張性を備えたGoogle Cloudの分散データベースです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 整合性と拡張性の要件を整理し、分散データベースの設計・導入を支援します。 運用支援 稼働状況・データ処理性能の確認、利用状況に合わせた構成やコストの見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) [技術の詳細を見る](/technologies/spanner/) - ## [Cloud Storage](/technologies/cloud-storage/) - データ基盤・連携 - Google Cloud - Cloud Service データや成果物を安全かつ耐久性の高いオブジェクトとして保存するGoogle Cloudサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 データや成果物の保存方針を整理し、ストレージとアクセス設定を支援します。 運用支援 保存状況の確認、アクセス権限や保管方針の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) - [データ活用](/services/data-utilization/) - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) [技術の詳細を見る](/technologies/cloud-storage/) - ## [Managed Service for Apache Airflow](/technologies/managed-airflow/) - データ基盤・連携 - Google Cloud - Data Engineering / Analytics Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 データ処理の実行順序を整理し、マネージド環境でのワークフロー構築を支援します。 運用支援 実行状況の監視、失敗した処理の調査、ワークフローの保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) [技術の詳細を見る](/technologies/managed-airflow/) - ## [Workflows](/technologies/workflows/) - データ基盤・連携 - Google Cloud - Data Engineering / Analytics Google CloudサービスやHTTP APIを順序立てて実行し、業務・システム処理を自動化するサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 サービス・APIを使う処理の実行順序を整理し、ワークフローの設計・実装を支援します。 運用支援 実行状況やエラーの確認、接続先の変更に伴う処理と権限の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [データ活用](/services/data-utilization/) - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) [技術の詳細を見る](/technologies/workflows/) - ## [Pub/Sub](/technologies/pub-sub/) - データ基盤・連携 - Google Cloud - Data Engineering / Analytics システム間でイベントやメッセージを非同期に受け渡すGoogle Cloudのメッセージングサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 システム間で受け渡すイベント・メッセージを整理し、連携処理の実装を支援します。 運用支援 メッセージの送受信状況や処理遅延の確認、連携処理の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) - [データ活用](/services/data-utilization/) - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) [技術の詳細を見る](/technologies/pub-sub/) - ## [Dataflow](/technologies/dataflow/) - データ基盤・連携 - Google Cloud - Data Engineering / Analytics ストリーミングとバッチのデータ処理を実行するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 バッチ・ストリーミングの処理要件を整理し、データ処理の実装と実行設定を支援します。 運用支援 処理状況の監視、エラー・遅延の調査、実行設定やコストの見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) [技術の詳細を見る](/technologies/dataflow/) - ## [Amazon S3](/technologies/amazon-s3/) - データ基盤・連携 - AWS - Cloud Service データ、ログ、バックアップ、成果物をオブジェクトとして保存するAWSのストレージサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 保存するデータに合わせたストレージ構成とアクセス権限の設計を支援します。 運用支援 保存量・利用状況の確認、保管方針と権限の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/amazon-s3/) - ## [Amazon RDS](/technologies/amazon-rds/) - データ基盤・連携 - AWS - Cloud Service リレーショナルデータベースの構築、可用性、バックアップ、保守を管理するAWSサービスです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 データベースの構成設計・構築、可用性とバックアップの設定を支援します。 運用支援 稼働監視、バックアップの確認、保守計画や性能の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/amazon-rds/) - ## [MySQL](/technologies/mysql/) - データ基盤・連携 - Data Store / Cache リレーショナルデータベース管理システムです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 データベースの要件整理、構成設計・構築と既存環境からの移行を支援します。 運用支援 稼働監視、性能の確認、保守・バックアップの運用整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/mysql/) - ## [PostgreSQL](/technologies/postgresql/) - データ基盤・連携 - Data Store / Cache 拡張性を備えたオープンソースのリレーショナルデータベースです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 データベースの要件整理、構成設計・構築とデータ移行を支援します。 運用支援 稼働監視、性能の見直し、保守・バックアップの運用整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/postgresql/) - ## [ProxySQL](/technologies/proxysql/) - データ基盤・連携 - Data Store / Cache MySQL互換データベース向けのプロキシです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 MySQL互換データベースへの接続要件を整理し、プロキシ構成の設計・導入を支援します。 運用支援 接続状況の監視、通信不具合の調査、接続先や設定の変更管理を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/proxysql/) - ## [Redis](/technologies/redis/) - データ基盤・連携 - Data Store / Cache キャッシュや高速なデータ処理に利用されるインメモリデータストアです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 キャッシュや高速処理の適用範囲を整理し、データストアの構築・接続を支援します。 運用支援 稼働監視、データ利用状況とリソース使用量の確認、構成の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/redis/) - ## [MongoDB](/technologies/mongodb/) - データ基盤・連携 - Data Store / Cache ドキュメント指向のデータベースです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 扱うデータとアクセス要件を整理し、データベースの設計・構築を支援します。 運用支援 稼働監視、データの保管状況や検索性能の確認、運用手順の整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/mongodb/) - ## [Memcached](/technologies/memcached/) - データ基盤・連携 - Data Store / Cache 分散キャッシュに利用されるインメモリシステムです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 キャッシュの適用範囲を整理し、アプリケーションとの接続と環境構築を支援します。 運用支援 キャッシュの利用状況やリソース使用量の確認、構成の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/memcached/) - ## [Apache Arrow](/technologies/apache-arrow/) - データ基盤・連携 - Data Engineering / Analytics 列指向のデータ交換形式とライブラリです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 データ交換形式の適用検討と、既存のデータ処理へのライブラリ組み込みを支援します。 運用支援 データ連携の動作確認、互換性の確認、処理性能の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/apache-arrow/) - ## [Apache Airflow](/technologies/apache-airflow/) - データ基盤・連携 - Data Engineering / Analytics データ処理などのワークフローを定義・実行する基盤です。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 データ処理の実行順序を整理し、ワークフローと実行環境の構築を支援します。 運用支援 実行状況の監視、処理失敗時の調査、ワークフローの変更管理を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/apache-airflow/) - ## [Apache Kafka](/technologies/apache-kafka/) - データ基盤・連携 - Data Engineering / Analytics イベントストリームを扱う分散プラットフォームです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 イベントの受け渡しを整理し、ストリーム処理基盤の設計・構築を支援します。 運用支援 イベント処理の監視、処理遅延の調査、構成や運用手順の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/apache-kafka/) - ## [dbt](/technologies/dbt/) - データ基盤・連携 - Data Engineering / Analytics 分析用データの変換とテストを管理するツールです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 分析用データの変換ルールとテストを整理し、データ変換処理の実装を支援します。 運用支援 変換・テスト結果の確認、データ仕様の変更への対応、処理の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/dbt/) - ## [dlt](/technologies/dlt/) - データ基盤・連携 - Data Engineering / Analytics データ取り込みパイプラインを構築するライブラリです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 取り込み元と保存先の要件を整理し、データ取り込みパイプラインの構築を支援します。 運用支援 取り込み状況やエラーの確認、データ仕様の変更に伴う処理の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/dlt/) - ## [Dask](/technologies/dask/) - データ基盤・連携 - Data Engineering / Analytics Pythonによる並列・分散処理のライブラリです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 並列・分散処理の対象を整理し、Pythonの処理と実行環境の構築を支援します。 運用支援 処理の実行状況やリソース使用量を確認し、処理性能と運用方法の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/dask/) - ## [Looker](/technologies/looker/) - 分析・可視化 - Google Cloud - Cloud Service データの探索、可視化、共有に利用されるGoogle CloudのBIプラットフォームです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 分析・共有したい情報を整理し、データ接続と可視化環境の導入を支援します。 運用支援 データの表示・共有状況の確認、分析画面やアクセス管理の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [データ活用](/services/data-utilization/) - [Looker 導入・運用支援](/services/looker/) [技術の詳細を見る](/technologies/looker/) - ## [DuckDB](/technologies/duckdb/) - 分析・可視化 - Data Store / Cache 分析処理に利用される組み込み型データベースです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 分析対象に合わせたデータ処理設計と、アプリケーションへの組み込みを支援します。 運用支援 分析処理の動作確認、データ形式の変更への対応、処理性能の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/duckdb/) - ## [Apache Superset](/technologies/apache-superset/) - 分析・可視化 - Data Engineering / Analytics データの探索と可視化に利用されるBIツールです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 分析対象のデータ接続と、探索・可視化のための利用環境の構築を支援します。 運用支援 データ接続の確認、可視化内容や利用権限の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [データ活用](/services/data-utilization/) [技術の詳細を見る](/technologies/apache-superset/) - ## [Gemini Enterprise Agent Platform](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/) - 検索・ナレッジ活用 - Google Cloud - Cloud Service Gemini Enterprise Agent Platform（旧Vertex AI）は、AIモデルやエージェントの開発・運用を支えるGoogle Cloudの統合プラットフォームです。検索機能を担うAgent Search（旧Vertex AI Search）を含み、社内情報の検索や生成AIによる回答を構築できます。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 機械学習・生成AIの適用要件を整理し、開発・検証環境の構築を支援します。 運用支援 モデルや生成結果の評価、実行状況の確認、利用設定の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud AI 基盤開発](/services/google-cloud-ai/) - [AIエージェント実装](/services/ai-agent-development/) - [社内ナレッジ活用](/services/enterprise-knowledge/) - [Agent Search 社内検索システム](/services/agent-search/) [技術の詳細を見る](/technologies/gemini-enterprise-agent-platform/) - ## [Gemini](/technologies/gemini/) - 検索・ナレッジ活用 - Google Cloud - Cloud Service 文章、データ、業務システムと接続し、検索・生成・支援に活用できる生成AIモデル群です。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 生成AIを活用する業務の整理、検証、データや業務システムとの接続を支援します。 運用支援 出力結果の評価、利用ルールの整備、業務に合わせた活用方法の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud AI 基盤開発](/services/google-cloud-ai/) - [Gemini Enterprise導入](/services/gemini-enterprise/) - [AIエージェント実装](/services/ai-agent-development/) - [社内ナレッジ活用](/services/enterprise-knowledge/) [技術の詳細を見る](/technologies/gemini/) - ## [PyTorch](/technologies/pytorch/) - 検索・ナレッジ活用 - AI / Machine Learning 機械学習モデルの開発に利用されるフレームワークです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 モデル開発の目的とデータを整理し、学習・評価環境の構築を支援します。 運用支援 学習・推論処理の実行確認、モデルの評価、実行環境の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 [技術の詳細を見る](/technologies/pytorch/) - ## [scikit-learn](/technologies/scikit-learn/) - 検索・ナレッジ活用 - AI / Machine Learning Pythonで機械学習を扱うライブラリです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 機械学習を適用する課題の整理と、モデル開発・評価処理の実装を支援します。 運用支援 入力データや予測結果の確認、モデルの再評価、実行環境の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 [技術の詳細を見る](/technologies/scikit-learn/) - ## [XGBoost](/technologies/xgboost/) - 検索・ナレッジ活用 - AI / Machine Learning 勾配ブースティングによる機械学習ライブラリです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 予測・分析の目的とデータを整理し、モデル開発・評価環境の整備を支援します。 運用支援 予測結果と入力データの確認、モデルの再評価、学習処理の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 [技術の詳細を見る](/technologies/xgboost/) - ## [LightGBM](/technologies/lightgbm/) - 検索・ナレッジ活用 - AI / Machine Learning 勾配ブースティングによる機械学習フレームワークです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 分析課題と学習データを整理し、モデルの開発・評価環境の整備を支援します。 運用支援 予測結果の確認、データ更新に伴う再評価、モデルの保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 [技術の詳細を見る](/technologies/lightgbm/) - ## [HashiCorp Consul](/technologies/consul/) - 基盤設計・構成 - HashiCorp - Traffic / Delivery サービスディスカバリとサービスメッシュを通じて、アプリケーション間の接続と通信を管理する技術です。オンプレミスや複数のクラウドにまたがるサービスの検出、接続先の管理、通信の認証・暗号化に活用できます。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 サービスの検出・接続要件を整理し、サービス間通信の管理基盤を構築します。 運用支援 サービスの検出・接続状況の確認、通信設定の変更管理と運用改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) - [HashiCorp 導入・運用支援](/services/hashicorp/) [技術の詳細を見る](/technologies/consul/) - ## [HashiCorp Vault](/technologies/vault/) - セキュリティ・権限 - HashiCorp - Security / Governance パスワード、APIキー、証明書などのシークレットを集約し、アクセス制御や発行・更新を管理する技術です。アプリケーションや運用基盤で利用する認証情報の保護とライフサイクル管理に活用できます。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 認証情報の管理要件を整理し、シークレットの集約・アクセス制御の導入を支援します。 運用支援 認証情報の発行・更新手順、アクセス権限の確認、管理基盤の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) - [HashiCorp 導入・運用支援](/services/hashicorp/) [技術の詳細を見る](/technologies/vault/) - ## [SendGrid](/technologies/sendgrid/) - 開発・業務自動化 - SendGrid - Cloud Service APIやSMTPを通じて、アプリケーションからのメール送信を組み込めるクラウドサービスです。通知メールやトランザクションメールの配信、送信状況の確認に活用できます。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 通知・トランザクションメールの要件整理と、API・SMTPによる送信連携を支援します。 運用支援 送信状況の確認、送信エラーの調査、連携設定と運用手順の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) [技術の詳細を見る](/technologies/sendgrid/) - ## [Wiz](/technologies/wiz/) - セキュリティ・権限 - Google Cloud - AWS - Azure - Security / Governance Google Cloud・AWS・AzureやVMware vSphereなどのオンプレミス環境を横断し、インフラ、権限、データ、アプリケーションのリスクを関連付けて可視化するクラウド・AIセキュリティプラットフォームです。Wizは、コードから実行環境までの情報と攻撃経路を基に、対応すべきリスクの優先順位付けと修正を支援します。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 Google Cloud・AWS・Azureやオンプレミス環境の構成、Wizへの接続範囲、必要な機能・権限、スキャン情報の処理・保管先を確認し、導入と初期評価を支援します。 運用支援 検出事項の優先順位を整理し、合意した対象の設定・権限などの是正と修正状況の確認を支援します。追加調査・改修や事故対応は、担当範囲と対応時間、支援の可否を個別に確認します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) - [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) - [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) - [Wiz 導入・運用支援](/services/wiz/) [技術の詳細を見る](/technologies/wiz/) - ## [TiDB](/technologies/tidb/) - データ基盤・連携 - PingCAP - Data Store / Cache 事業の成長を、支え続けるデータ基盤へ。MySQL互換の分散SQLデータベースTiDBを、grasys（グラシス）が実際の負荷から設計。Cloud・Self-Managedの選定、移行、運用改善まで支援します。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 現在のクエリやデータの増え方から、解決すべき課題を整理します。リセールおよびシステムインテグレーターパートナーとして、TiDB CloudとTiDB Self-Managedの選定、負荷検証、設計・構築、移行を支援します。 運用支援 MSPとして、合意した対象の監視・障害対応・運用保守を担います。提供形態ごとにgrasys（グラシス）が実施する作業とPingCAPへの調査・対応依頼を整理し、復旧判断の手順、対応時間と改善作業の範囲を定めます。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [PingCAP TiDB導入・運用支援](/services/tidb/) [技術の詳細を見る](/technologies/tidb/) - ## [Amazon Aurora](/technologies/amazon-aurora/) - データ基盤・連携 - AWS - Data Store / Cache MySQL・PostgreSQLと互換性を持つ、AWSのマネージド型リレーショナルデータベースAmazon Auroraです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 MySQL・PostgreSQLとの互換性や可用性要件を確認し、Auroraの構成設計・構築・移行計画を支援します。 運用支援 稼働状況やクエリ性能の確認、バックアップ・復旧手順、保守計画の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 [技術の詳細を見る](/technologies/amazon-aurora/) - ## [Application Load Balancer（ALB）](/technologies/application-load-balancer/) - 基盤設計・構成 - AWS - Traffic / Delivery HTTP・HTTPSリクエストをホスト名やパスなどに応じて振り分ける、AWSのApplication Load Balancerです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 HTTP・HTTPSの配信要件に合わせ、リスナー・振り分けルール・配信先の設計と設定を支援します。 運用支援 配信先の正常性やアクセス状況の確認、ルール変更、障害時の切り分けを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 [技術の詳細を見る](/technologies/application-load-balancer/) - ## [Vinyl Cache](/technologies/varnish/) - 基盤設計・構成 - Traffic / Delivery Vinyl Cache（旧Varnish Cache）は、HTTPレスポンスをキャッシュし、Web配信時のバックエンド負荷を抑えるリバースプロキシです。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 配信コンテンツの特性に合わせたキャッシュ方針、リバースプロキシ構成、VCL設定の設計・導入を支援します。 運用支援 キャッシュ利用状況やバックエンド負荷の確認、キャッシュ更新・除外ルールの見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 [技術の詳細を見る](/technologies/varnish/) - ## [Agent Search](/technologies/agent-search/) - 検索・ナレッジ活用 - Google Cloud - Cloud Service Agent Search（旧称 Vertex AI Search）は、Gemini Enterprise Agent Platformで利用できるGoogle Cloudの検索・回答生成サービスです。ウェブサイトや構造化・非構造化データを検索し、企業独自の情報を根拠とする生成AIの回答やRAG（検索拡張生成）を構築できます。 ### grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 検索対象の文書やデータ、アクセス権限を整理し、データの取り込みから検索・回答生成の構築、精度検証まで支援します。 運用支援 文書の更新とアクセス権限を管理し、検索結果・回答の品質評価、利用状況の確認、検索設定の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ### 関連するサービス - [Agent Search 社内検索システム](/services/agent-search/) [技術の詳細を見る](/technologies/agent-search/) --- ## Agent Search | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/agent-search Agent Search（旧称 Vertex AI Search）は、Gemini Enterprise Agent Platformで利用できるGoogle Cloudの検索・回答生成サービスです。ウェブサイトや構造化・非構造化データを検索し、企業独自の情報を根拠とする生成AIの回答やRAG（検索拡張生成）を構築できます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Agent Search Agent Search（旧称 Vertex AI Search）は、Gemini Enterprise Agent Platformで利用できるGoogle Cloudの検索・回答生成サービスです。ウェブサイトや構造化・非構造化データを検索し、企業独自の情報を根拠とする生成AIの回答やRAG（検索拡張生成）を構築できます。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - Google CloudのAgent Search（旧称 Vertex AI Search）を活用した社内検索システムを提供します。業界用語や表記の揺れにも対応し、必要な社内情報へ素早くアクセスできる環境を整えます。 ## 関連する観点 - Vertex AI Search ## Agent Searchの導入・活用をご相談ください 社内検索やRAGの目的、対象資料、権限、回答品質を確認し、設計・構築から運用改善まで必要な支援を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fagent-search%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 検索対象の文書やデータ、アクセス権限を整理し、データの取り込みから検索・回答生成の構築、精度検証まで支援します。 運用支援 文書の更新とアクセス権限を管理し、検索結果・回答の品質評価、利用状況の確認、検索設定の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Agent Search 社内検索システム](/_astro/service-card-abstract.BWnO0q3v_Z2f0GSD.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Agent Search 社内検索システム](/services/agent-search/) Google CloudのAgent Search（旧称 Vertex AI Search）を活用した社内検索システムを提供します。業界用語や表記の揺れにも対応し、必要な社内情報へ素早くアクセスできる環境を整えます。 - 検索時間を短縮: AIが要点を整理して回答し、あいまいなキーワードからも意図を高精度で理解します。参照元のPDFや該当ページも提示するため、確認作業をスムーズに進められます。 - 社内ナレッジの活用: 社内資料を検索して情報を一元的に活用できます。必要な情報をすぐに取り出せるようにし、資料に関する問い合わせと確認作業の負担を減らします。 - 世界トップクラスの技術: Googleの自然言語処理技術やベクトル検索技術を活用し、検索意図の理解、類義語の処理、質問応答へ高精度に対応します。RAGを利用した自社専用の検索エンジンも構築できます。 ## Agent Searchの導入・活用をご相談ください 社内検索やRAGの目的、対象資料、権限、回答品質を確認し、設計・構築から運用改善まで必要な支援を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fagent-search%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 詳しく見る Outcome ### [社内文書を権限を守って検索・活用したい](/outcomes/enable-secure-knowledge-search/) 分散した文書や業務知識を、既存のアクセス権を保ちながら検索・回答に利用できるようにします。 詳しく見る --- ## Amazon Aurora | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/amazon-aurora MySQL・PostgreSQLと互換性を持つ、AWSのマネージド型リレーショナルデータベースAmazon Auroraです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Amazon Aurora MySQL・PostgreSQLと互換性を持つ、AWSのマネージド型リレーショナルデータベースAmazon Auroraです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データベース、キャッシュ、ベクトル・分析ストア ## 関連する観点 - Aurora ## Amazon Auroraの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Famazon-aurora%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 MySQL・PostgreSQLとの互換性や可用性要件を確認し、Auroraの構成設計・構築・移行計画を支援します。 運用支援 稼働状況やクエリ性能の確認、バックアップ・復旧手順、保守計画の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ## Amazon Auroraの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Famazon-aurora%2F) --- ## Amazon CloudWatch | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/amazon-cloudwatch AWS環境とアプリケーションのメトリクス、ログ、アラームを監視するサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Amazon CloudWatch AWS環境とアプリケーションのメトリクス、ログ、アラームを監視するサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - メトリクス、ログ、監視、可視化 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - CloudWatch ## Amazon CloudWatchの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Famazon-cloudwatch%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 監視対象の整理、メトリクス・ログ・アラームの設定を支援します。 運用支援 通知内容や監視項目の見直し、障害調査に使う情報の整理を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Amazon CloudWatchの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Famazon-cloudwatch%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Amazon EC2 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/amazon-ec2 AWS上で用途に応じた仮想サーバーを構成・実行するコンピューティングサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Amazon EC2 AWS上で用途に応じた仮想サーバーを構成・実行するコンピューティングサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - EC2 ## Amazon EC2の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Famazon-ec2%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 用途に応じた仮想サーバーの構成設計・構築、既存環境からの移行を支援します。 運用支援 稼働状況の監視、構成変更、性能・利用コストの見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Amazon EC2の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Famazon-ec2%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS） | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/amazon-ecs コンテナ化したアプリケーションをAWS上で配置・管理・拡張するマネージドサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS） コンテナ化したアプリケーションをAWS上で配置・管理・拡張するマネージドサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - Amazon ECS - ECS ## Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Famazon-ecs%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 コンテナ化したアプリケーションの配置設計と実行環境の構築を支援します。 運用支援 アプリケーションの更新、稼働状況の監視、実行規模の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Famazon-ecs%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS） | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/amazon-eks KubernetesクラスタとワークロードをAWS上で構築・運用するマネージドサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS） KubernetesクラスタとワークロードをAWS上で構築・運用するマネージドサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - Amazon EKS - EKS ## Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Famazon-eks%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 Kubernetesクラスタの構成設計・構築とワークロードの配置を支援します。 運用支援 クラスタとワークロードの監視、更新計画、運用手順の整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Famazon-eks%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Amazon RDS | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/amazon-rds リレーショナルデータベースの構築、可用性、バックアップ、保守を管理するAWSサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Amazon RDS リレーショナルデータベースの構築、可用性、バックアップ、保守を管理するAWSサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - RDS ## Amazon RDSの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Famazon-rds%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 データベースの構成設計・構築、可用性とバックアップの設定を支援します。 運用支援 稼働監視、バックアップの確認、保守計画や性能の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Amazon RDSの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Famazon-rds%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Amazon S3 | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/amazon-s3 データ、ログ、バックアップ、成果物をオブジェクトとして保存するAWSのストレージサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Amazon S3 データ、ログ、バックアップ、成果物をオブジェクトとして保存するAWSのストレージサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - S3 ## Amazon S3の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Famazon-s3%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 保存するデータに合わせたストレージ構成とアクセス権限の設計を支援します。 運用支援 保存量・利用状況の確認、保管方針と権限の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Amazon S3の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Famazon-s3%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Amazon VPC | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/amazon-vpc AWSリソースの通信経路、接続、ネットワーク境界を設計するための仮想ネットワークです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Amazon VPC AWSリソースの通信経路、接続、ネットワーク境界を設計するための仮想ネットワークです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - VPC ## Amazon VPCの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Famazon-vpc%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 AWSリソースの通信経路・接続・ネットワーク境界の設計と設定を支援します。 運用支援 通信状況の調査、接続先の追加・変更、ネットワーク構成の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Amazon VPCの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Famazon-vpc%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Apache Airflow | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/apache-airflow データ処理などのワークフローを定義・実行する基盤です。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Apache Airflow データ処理などのワークフローを定義・実行する基盤です。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データ処理、連携、ワークフロー、可視化 - BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - apache airflow ## Apache Airflowの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fapache-airflow%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 データ処理の実行順序を整理し、ワークフローと実行環境の構築を支援します。 運用支援 実行状況の監視、処理失敗時の調査、ワークフローの変更管理を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Apache Airflowの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fapache-airflow%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 詳しく見る Outcome ### [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 詳しく見る Outcome ### [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/) 利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。 詳しく見る Outcome ### [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) 業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。 詳しく見る --- ## Apache Arrow | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/apache-arrow 列指向のデータ交換形式とライブラリです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Apache Arrow 列指向のデータ交換形式とライブラリです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データ処理、連携、ワークフロー、可視化 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - apache arrow ## Apache Arrowの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fapache-arrow%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 データ交換形式の適用検討と、既存のデータ処理へのライブラリ組み込みを支援します。 運用支援 データ連携の動作確認、互換性の確認、処理性能の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Apache Arrowの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fapache-arrow%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Apache HTTP Server | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/apache-http-server Webコンテンツの配信に利用されるHTTPサーバーです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Apache HTTP Server Webコンテンツの配信に利用されるHTTPサーバーです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - Web配信、プロキシ、負荷分散、リアルタイム通信 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - apache httpd ## Apache HTTP Serverの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fapache-http-server%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 Webコンテンツの配信要件に合わせたサーバー構築と配信設定を支援します。 運用支援 配信状況の監視、設定変更、更新時の動作確認を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Apache HTTP Serverの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fapache-http-server%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Apache Kafka | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/apache-kafka イベントストリームを扱う分散プラットフォームです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Apache Kafka イベントストリームを扱う分散プラットフォームです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データ処理、連携、ワークフロー、可視化 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - apache kafka ## Apache Kafkaの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fapache-kafka%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 イベントの受け渡しを整理し、ストリーム処理基盤の設計・構築を支援します。 運用支援 イベント処理の監視、処理遅延の調査、構成や運用手順の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Apache Kafkaの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fapache-kafka%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Apache Superset | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/apache-superset データの探索と可視化に利用されるBIツールです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Apache Superset データの探索と可視化に利用されるBIツールです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データ処理、連携、ワークフロー、可視化 - 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 ## 関連する観点 - apache superset ## Apache Supersetの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fapache-superset%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 分析対象のデータ接続と、探索・可視化のための利用環境の構築を支援します。 運用支援 データ接続の確認、可視化内容や利用権限の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ活用](/_astro/service-card-abstract.bNRCa2xF_ZejCPI.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ活用](/services/data-utilization/) 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 - 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。 - 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。 - BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。 ## Apache Supersetの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fapache-superset%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Outcome ### [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 詳しく見る Outcome ### [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) 業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。 詳しく見る Outcome ### [熟練者の判断基準を指標・ルールとして共有したい](/outcomes/codify-operational-decisions/) 担当者の経験に依存する判断を、共有できるデータ、指標、ルールへ整理し、継承できる状態にします。 詳しく見る --- ## Application Load Balancer（ALB） | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/application-load-balancer HTTP・HTTPSリクエストをホスト名やパスなどに応じて振り分ける、AWSのApplication Load Balancerです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Application Load Balancer（ALB） HTTP・HTTPSリクエストをホスト名やパスなどに応じて振り分ける、AWSのApplication Load Balancerです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - Web配信、プロキシ、負荷分散、リアルタイム通信 ## 関連する観点 - AWS ALB - Application Load Balancer - ALB ## Application Load Balancer（ALB）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fapplication-load-balancer%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 HTTP・HTTPSの配信要件に合わせ、リスナー・振り分けルール・配信先の設計と設定を支援します。 運用支援 配信先の正常性やアクセス状況の確認、ルール変更、障害時の切り分けを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ## Application Load Balancer（ALB）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fapplication-load-balancer%2F) --- ## AWS | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/aws 幅広いクラウドサービスを要件に合わせて組み合わせ、設計・移行・運用するプラットフォームです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # AWS 幅広いクラウドサービスを要件に合わせて組み合わせ、設計・移行・運用するプラットフォームです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - クラウド基盤と配信プラットフォーム - ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - Amazon Web Services ## AWSの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=aws-consultation&source=%2Ftechnologies%2Faws%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 要件に合うサービスの選定、クラウド基盤の設計・構築・移行を支援します。 運用支援 基盤の監視、運用手順の整備、性能・コスト・セキュリティの改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![クラウド移行・リフト＆シフト](/_astro/service-card-abstract.C5e3ieuR_Z1iakJX.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウド移行・リフト＆シフト](/services/cloud-migration/) オンプレミス、データセンター、他のクラウド環境で運用中のシステムをクラウドへ移行し、コスト削減と運用自動化を支援します。 - インフラコストの最適化: 物理サーバーの維持・追加に伴う費用と管理負荷を整理し、必要な構成と利用量に合わせてクラウド資源を設計します。 - 負荷分散・自動拡張: アクセス増加へ対応する負荷分散と、利用状況に応じたオートスケーリングを活用して運用を効率化します。 - セキュリティと運用の継続改善: アクセス状況を可視化し、クラウドの機能を活用したセキュリティ対策と運用手順の改善を支援します。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ![Wiz 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.ux5JzFaZ_J9dzD.webp) Security Visual created with generative AI ### [Wiz 導入・運用支援](/services/wiz/) grasys（グラシス）は、Google Cloud・AWS・Azureやオンプレミス環境を対象に、Wiz導入から、検出されたリスクの是正と継続的な運用改善まで支援します。資産、設定不備、脆弱性、権限の関係を可視化し、攻撃経路と影響を踏まえて優先すべき対策を具体化します。 - 対象環境・権限の設計: クラウドのアカウント、サブスクリプション、プロジェクトや、オンプレミスの仮想化・コンテナ基盤と対象リソースを整理し、Wizへ接続する範囲を定めます。環境に応じた接続方式と必要なAPI・アクセス権限、情報の取得・処理・保管先と閲覧権限、既存のセキュリティ対策との役割分担を確認します。 - 接続・初期設定・検証: 合意した対象範囲でWizと各環境を接続し、資産情報と検出事項を確認します。対象リソースの網羅性、検出結果の見方、通知先と担当者への引き継ぎを検証し、日々の評価に使える状態を整えます。 - リスクの是正・運用改善: 公開範囲、権限、データと攻撃経路の関係から、検出事項の優先順位を整理します。合意した対象の設定・権限などを、影響と承認手順を確認して是正します。追加調査やアプリケーション改修が必要な指摘は担当者と対応方針を整理し、修正状況の確認と見直しを運用へ組み込みます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/_astro/kh_grasys_02.BtefE4F7_Z1NJUmN.webp) ＩＡＣＥトラベル ### [上場に向けたAWS基盤刷新で可用性とセキュリティを強化](/case-studies/iace-travel-aws-infrastructure/) 業界 旅行 サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 Smart BTMの成長に伴う性能低下や、IT専任者がいない中での運用負荷に加え、上場に向けてセキュリティと可用性を強化する必要がありました。 支援 マルチAZ、バックアップ、オートスケーリングを備えたAWS基盤を構築し、GuardDutyやSecurity Hub、最小権限、24時間監視を導入することで、安全に運用できる体制を整えました。 成果 高負荷時の応答低下を防げるようになり、脆弱性対応とセキュリティ確認の迅速化、運用担当者の手作業削減につながりました。 ![アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/_astro/S__27115546.euN4l4VC_Z2l69hH.webp) 合同会社コンデナスト・ジャパン ### [アクセス急増に耐えるメディア基盤を約6カ月でAWSへ移行](/case-studies/conde-nast-japan-aws-migration/) 業界 メディア サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 Google CloudからAWSへの移行に加え、通常の200〜300倍に達する突発的なアクセス、CMS作業への負荷影響、攻撃への備えが課題となっていました。 支援 設定を精査しながら段階的に移行し、キャッシュ、ロードバランサー、WAFを組み合わせた構成と24時間365日の監視体制を整備しました。 成果 約6カ月で全メディアの移行が完了し、大規模なアクセス急増時もメディアとCMSを安定して稼働できる基盤が整いました。 ## AWSの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=aws-consultation&source=%2Ftechnologies%2Faws%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## AWS CloudTrail | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/aws-cloudtrail AWSアカウント内の操作とAPIアクティビティを記録し、監査や調査に利用するサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # AWS CloudTrail AWSアカウント内の操作とAPIアクティビティを記録し、監査や調査に利用するサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - ソフトウェア構成、脆弱性、シークレット管理の技術・標準 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 ## 関連する観点 - CloudTrail ## AWS CloudTrailの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Faws-cloudtrail%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 記録対象と保管方針を整理し、操作・APIアクティビティの記録設定を支援します。 運用支援 記録状況の確認、監査・調査に必要な情報の整理、保管設定の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ## AWS CloudTrailの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Faws-cloudtrail%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## AWS Identity and Access Management（IAM） | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/aws-iam AWSの利用者、役割、サービス、リソースに対するアクセス権限を管理する仕組みです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # AWS Identity and Access Management（IAM） AWSの利用者、役割、サービス、リソースに対するアクセス権限を管理する仕組みです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - ソフトウェア構成、脆弱性、シークレット管理の技術・標準 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 ## 関連する観点 - AWS IAM - IAM ## AWS Identity and Access Management（IAM）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Faws-iam%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 利用者・役割・サービスごとのアクセス要件整理と権限設定を支援します。 運用支援 権限の棚卸し、利用者やシステムの変更に伴うアクセス設定の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ## AWS Identity and Access Management（IAM）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Faws-iam%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## AWS Key Management Service（AWS KMS） | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/aws-kms 暗号鍵を作成・管理し、AWS上のデータ保護へ利用するマネージドサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # AWS Key Management Service（AWS KMS） 暗号鍵を作成・管理し、AWS上のデータ保護へ利用するマネージドサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - ソフトウェア構成、脆弱性、シークレット管理の技術・標準 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 ## 関連する観点 - AWS KMS - KMS ## AWS Key Management Service（AWS KMS）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Faws-kms%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 保護対象のデータに合わせた暗号鍵の管理方針と利用権限の設計を支援します。 運用支援 鍵の利用状況・権限の確認と、鍵管理の運用手順の整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ## AWS Key Management Service（AWS KMS）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Faws-kms%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## AWS Organizations | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/aws-organizations 複数のAWSアカウントを組織単位でまとめ、方針と利用環境を統制するサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # AWS Organizations 複数のAWSアカウントを組織単位でまとめ、方針と利用環境を統制するサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - ソフトウェア構成、脆弱性、シークレット管理の技術・標準 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 ## AWS Organizationsの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Faws-organizations%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 複数アカウントの組織構成と統制方針を整理し、利用環境の設定を支援します。 運用支援 アカウントの追加・変更に伴う統制設定の見直しと管理手順の整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ## AWS Organizationsの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Faws-organizations%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## BigQuery | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/bigquery 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # BigQuery 大規模なデータの蓄積と分析を行うGoogle Cloudのデータウェアハウスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 - BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 ## BigQueryの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=bigquery-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fbigquery%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 分析データの蓄積先と取り込み方法を設計し、データ分析基盤の構築を支援します。 運用支援 データ更新の確認、クエリや利用コストの見直し、アクセス管理を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud AI 基盤開発](/_astro/service-card-abstract.qpgLZrv2_nlEWY.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Google Cloud AI 基盤開発](/services/google-cloud-ai/) Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 - AI基盤とアーキテクチャを共通化: 利用目的、モデル、実行環境、認証、ネットワークを整理し、複数のユースケースから利用できる全体構成を設計します。 - データ・システム連携を再利用可能に設計: 既存データや業務システムへの接続方式と権限を整理し、検索やAIエージェントから再利用できる形で実装します。 - 運用・監視・ガバナンスを一体で整備: 監視、ログ、権限、評価、監査と変更管理を、開発後に追加するのではなく基盤の運用へ組み込みます。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![データ活用](/_astro/service-card-abstract.bNRCa2xF_ZejCPI.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ活用](/services/data-utilization/) 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 - 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。 - 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。 - BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 株式会社インティメート・マージャー ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 業界 広告・マーケティング サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 ## BigQueryの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=bigquery-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fbigquery%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 詳しく見る Problem ### [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/) 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 詳しく見る Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Outcome ### [自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい](/outcomes/build-enterprise-ai-solutions/) 業務課題と評価基準を定め、データ、モデル、アプリケーション、運用を一体で設計します。 詳しく見る Outcome ### [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 詳しく見る Outcome ### [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/) 利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。 詳しく見る --- ## Caddy | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/caddy Web配信とTLS設定を扱うWebサーバーです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Caddy Web配信とTLS設定を扱うWebサーバーです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - Web配信、プロキシ、負荷分散、リアルタイム通信 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - caddy ## Caddyの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcaddy%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 Web配信要件の整理と、Webサーバー・TLSの設定を支援します。 運用支援 配信状況とTLS設定の確認、構成変更や更新時の動作確認を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Caddyの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcaddy%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Google Cloud Armor | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/cloud-armor インターネット経由の攻撃や不正な通信からアプリケーションとサービスを保護するサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Google Cloud Armor インターネット経由の攻撃や不正な通信からアプリケーションとサービスを保護するサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - ソフトウェア構成、脆弱性、シークレット管理の技術・標準 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 ## Google Cloud Armorの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcloud-armor%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 保護するアプリケーションと通信要件を整理し、防御設定の導入を支援します。 運用支援 通信の検知・制御状況を確認し、業務への影響を踏まえた設定の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ## Google Cloud Armorの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcloud-armor%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Cloud Load Balancing | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/cloud-load-balancing トラフィックを複数のバックエンドへ分散し、可用性と拡張性を支えるサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Cloud Load Balancing トラフィックを複数のバックエンドへ分散し、可用性と拡張性を支えるサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - Web配信、プロキシ、負荷分散、リアルタイム通信 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 ## Cloud Load Balancingの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcloud-load-balancing%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 配信先と可用性の要件に合わせた負荷分散構成の設計・設定を支援します。 運用支援 トラフィックと配信先の状態確認、構成変更、負荷分散設定の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ## Cloud Load Balancingの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcloud-load-balancing%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Cloud Logging | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/cloud-logging Google Cloudやアプリケーションのログを収集・検索・保管し、監視や調査へつなぐサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Cloud Logging Google Cloudやアプリケーションのログを収集・検索・保管し、監視や調査へつなぐサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - メトリクス、ログ、監視、可視化 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - Stackdriver Logging ## Cloud Loggingの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcloud-logging%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 ログの収集対象・保管方針を整理し、収集・検索の設定を支援します。 運用支援 収集状況の確認、障害調査に使うログの整理、保管設定の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ## Cloud Loggingの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcloud-logging%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Cloud Monitoring | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/cloud-monitoring Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Cloud Monitoring Google Cloud環境のメトリクス、アラート、可視化を扱う監視サービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - Stackdriver Monitoring ## Cloud Monitoringの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcloud-monitoring%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 Google Cloud環境の監視項目、アラート、可視化の設定を支援します。 運用支援 通知内容の調整、稼働状況の確認、監視項目や対応手順の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ## Cloud Monitoringの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcloud-monitoring%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Cloud Run | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/cloud-run コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Cloud Run コンテナをサーバーレスで実行するGoogle Cloudサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 ## Cloud Runの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcloud-run%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 コンテナの実行要件を整理し、サーバーレス環境への配置・設定を支援します。 運用支援 稼働状況の監視、アプリケーション更新、実行設定や利用コストの見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ## Cloud Runの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcloud-run%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Cloud SQL | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/cloud-sql リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Cloud SQL リレーショナルデータベースを運用するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 ## Cloud SQLの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcloud-sql%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 データベースの利用要件に合わせた構成設計・構築と移行を支援します。 運用支援 稼働状況の監視、データベースの性能確認、保守・運用手順の整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ## Cloud SQLの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcloud-sql%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 詳しく見る Outcome ### [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 詳しく見る Outcome ### [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/) 利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。 詳しく見る Outcome ### [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) 業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。 詳しく見る --- ## Cloud Storage | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/cloud-storage データや成果物を安全かつ耐久性の高いオブジェクトとして保存するGoogle Cloudサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Cloud Storage データや成果物を安全かつ耐久性の高いオブジェクトとして保存するGoogle Cloudサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 ## Cloud Storageの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcloud-storage%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 データや成果物の保存方針を整理し、ストレージとアクセス設定を支援します。 運用支援 保存状況の確認、アクセス権限や保管方針の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![データ活用](/_astro/service-card-abstract.bNRCa2xF_ZejCPI.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ活用](/services/data-utilization/) 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 - 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。 - 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。 - BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ## Cloud Storageの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcloud-storage%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 詳しく見る Outcome ### [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 詳しく見る Outcome ### [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/) 利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。 詳しく見る Outcome ### [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) 業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。 詳しく見る --- ## Compute Engine | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/compute-engine Google Cloudの仮想マシンサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Compute Engine Google Cloudの仮想マシンサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 ## Compute Engineの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcompute-engine%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 仮想マシンの要件整理、構成設計・構築、既存サーバーからの移行を支援します。 運用支援 稼働監視、構成変更、性能・利用コストを踏まえた運用改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ![約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/_astro/original-scaled.D2RF091f_1phl8A.webp) 株式会社SVI研究所 ### [約1,000倍の人流データを数時間で解析できる基盤を構築](/case-studies/svi-lab-people-flow-data/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 人流データ量が従来の約1,000倍となり、オンプレミスでは処理に1カ月以上かかると見込まれる中、独自の解析ロジックを維持する必要がありました。 支援 約1,000台のGCEハイメモリインスタンスによる並列処理を構築し、アジャイルな処理フローの改善とWebGLによる可視化を進めました。 成果 大規模な人流データを数時間で解析できるようになり、大都市の鉄道路線別混雑率など、従来は難しかった分析も可能になりました。 ## Compute Engineの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcompute-engine%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## HashiCorp Consul | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/consul サービスディスカバリとサービスメッシュを通じて、アプリケーション間の接続と通信を管理する技術です。オンプレミスや複数のクラウドにまたがるサービスの検出、接続先の管理、通信の認証・暗号化に活用できます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # HashiCorp Consul サービスディスカバリとサービスメッシュを通じて、アプリケーション間の接続と通信を管理する技術です。オンプレミスや複数のクラウドにまたがるサービスの検出、接続先の管理、通信の認証・暗号化に活用できます。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - Web配信、プロキシ、負荷分散、リアルタイム通信 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 ## HashiCorp Consulの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fconsul%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 サービスの検出・接続要件を整理し、サービス間通信の管理基盤を構築します。 運用支援 サービスの検出・接続状況の確認、通信設定の変更管理と運用改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![HashiCorp 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.Pqwn192R_ZA1m2F.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [HashiCorp 導入・運用支援](/services/hashicorp/) HashiCorp 製品を活用し、マルチクラウドやハイブリッド環境の運用自動化と最適化を支援します。 - Vault・データ保護: シークレット管理、動的な認証情報、暗号化キー、データ保護の要件を整理し、Vaultの導入とアクセス制御を支援します。 - Terraform・インフラ自動化: 既存インフラと変更手順を整理し、TerraformによるプロビジョニングとInfrastructure as Codeの運用を整備します。 - Nomad・Consulによる運用基盤: ワークロードの配置とスケーリング、サービスディスカバリ、ヘルスチェック、サービス接続の自動化を支援します。 ## HashiCorp Consulの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fconsul%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## coturn | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/coturn リアルタイム通信の接続を補助するTURN/STUNサーバーです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # coturn リアルタイム通信の接続を補助するTURN/STUNサーバーです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - Web配信、プロキシ、負荷分散、リアルタイム通信 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - coturn ## coturnの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcoturn%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 リアルタイム通信の接続要件に合わせたTURN/STUNサーバーの設計・構築を支援します。 運用支援 接続状況の監視、通信不具合の調査、サーバー設定の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## coturnの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fcoturn%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Dask | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/dask Pythonによる並列・分散処理のライブラリです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Dask Pythonによる並列・分散処理のライブラリです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データ処理、連携、ワークフロー、可視化 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - dask ## Daskの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fdask%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 並列・分散処理の対象を整理し、Pythonの処理と実行環境の構築を支援します。 運用支援 処理の実行状況やリソース使用量を確認し、処理性能と運用方法の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Daskの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fdask%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Dataflow | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/dataflow ストリーミングとバッチのデータ処理を実行するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Dataflow ストリーミングとバッチのデータ処理を実行するGoogle Cloudのマネージドサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データ処理、連携、ワークフロー、可視化 - BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 ## Dataflowの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fdataflow%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 バッチ・ストリーミングの処理要件を整理し、データ処理の実装と実行設定を支援します。 運用支援 処理状況の監視、エラー・遅延の調査、実行設定やコストの見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ## Dataflowの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fdataflow%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 詳しく見る Outcome ### [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 詳しく見る Outcome ### [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/) 利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。 詳しく見る Outcome ### [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) 業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。 詳しく見る --- ## dbt | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/dbt 分析用データの変換とテストを管理するツールです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # dbt 分析用データの変換とテストを管理するツールです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データ処理、連携、ワークフロー、可視化 - BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - dbt ## dbtの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fdbt%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 分析用データの変換ルールとテストを整理し、データ変換処理の実装を支援します。 運用支援 変換・テスト結果の確認、データ仕様の変更への対応、処理の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## dbtの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fdbt%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 詳しく見る Outcome ### [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 詳しく見る Outcome ### [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/) 利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。 詳しく見る Outcome ### [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) 業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。 詳しく見る --- ## dlt | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/dlt データ取り込みパイプラインを構築するライブラリです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # dlt データ取り込みパイプラインを構築するライブラリです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データ処理、連携、ワークフロー、可視化 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - dlt ## dltの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fdlt%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 取り込み元と保存先の要件を整理し、データ取り込みパイプラインの構築を支援します。 運用支援 取り込み状況やエラーの確認、データ仕様の変更に伴う処理の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## dltの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fdlt%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Docker | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/docker アプリケーションをコンテナとして構築・実行するプラットフォームです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Docker アプリケーションをコンテナとして構築・実行するプラットフォームです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - アプリケーション実行・コンテナ技術 ## 関連する観点 - docker ## Dockerの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fdocker%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 アプリケーションのコンテナ化と、ビルド・実行環境の整備を支援します。 運用支援 コンテナの更新、実行状況の確認、構成や依存関係の変更管理を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ## Dockerの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fdocker%2F) --- ## DuckDB | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/duckdb 分析処理に利用される組み込み型データベースです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # DuckDB 分析処理に利用される組み込み型データベースです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データベース、キャッシュ、ベクトル・分析ストア - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - duckdb ## DuckDBの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fduckdb%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 分析対象に合わせたデータ処理設計と、アプリケーションへの組み込みを支援します。 運用支援 分析処理の動作確認、データ形式の変更への対応、処理性能の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## DuckDBの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fduckdb%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Elastic Load Balancing（ELB） | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/elastic-load-balancing 受信トラフィックを複数のAWSリソースへ分散し、可用性と拡張性を支えるサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Elastic Load Balancing（ELB） 受信トラフィックを複数のAWSリソースへ分散し、可用性と拡張性を支えるサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - Web配信、プロキシ、負荷分散、リアルタイム通信 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - ELB ## Elastic Load Balancing（ELB）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Felastic-load-balancing%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 AWSリソースへの配信要件に合わせた負荷分散構成の設計・設定を支援します。 運用支援 配信先やトラフィックの状態確認、構成変更、負荷分散設定の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Elastic Load Balancing（ELB）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Felastic-load-balancing%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Envoy | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/envoy サービス間通信やプロキシに利用されるソフトウェアです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Envoy サービス間通信やプロキシに利用されるソフトウェアです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - Web配信、プロキシ、負荷分散、リアルタイム通信 ## 関連する観点 - envoy ## Envoyの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fenvoy%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 サービス間通信とプロキシの要件に合わせた構成設計・設定を支援します。 運用支援 通信状況の監視、接続不具合の調査、通信設定の変更管理を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ## Envoyの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fenvoy%2F) --- ## Fastly | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/fastly エッジ配信とセキュリティを担うクラウドプラットフォームです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Fastly エッジ配信とセキュリティを担うクラウドプラットフォームです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - クラウド基盤と配信プラットフォーム - Fastly のエッジクラウドプラットフォームを活用し、高速、安全、スケーラブルなコンテンツ配信を支援します。 ## Fastlyの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Ffastly%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 配信・セキュリティ要件を整理し、エッジ配信構成の設計・導入を支援します。 運用支援 配信状況やセキュリティ設定の確認、配信構成の変更と改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Fastly 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.DxE1R1Zx_ZRYIxr.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Fastly 導入・運用支援](/services/fastly/) Fastly のエッジクラウドプラットフォームを活用し、高速、安全、スケーラブルなコンテンツ配信を支援します。 - 配信・キャッシュ設計: コンテンツの更新頻度、配信経路、キャッシュ単位を整理し、インスタントパージやサロゲートキーを活用する構成を設計します。 - VCL・API連携: VCLによる制御、Web UIやAPIからの設定変更、CMSや社内ツールとの連携を要件に合わせて整備します。 - ログ活用・運用改善: ログストリーミングとトラフィック制御を活用し、配信状況の把握と継続的な性能・運用改善を支援します。 ## Fastlyの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Ffastly%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Outcome ### [高負荷でも安定して動く構成にしたい](/outcomes/improve-performance-scalability/) 負荷とボトルネックを計測し、変動や成長に追従できる性能・拡張性を設計します。 詳しく見る Outcome ### [監視から復旧まで、障害対応を継続できる体制にしたい](/outcomes/establish-reliable-operations/) 監視、切り分け、復旧、再発防止を一つの運用フローとして整え、安定運用を続けられる状態をつくります。 詳しく見る --- ## Fluent Bit | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/fluent-bit ログやメトリクスを収集・転送するエージェントです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Fluent Bit ログやメトリクスを収集・転送するエージェントです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - メトリクス、ログ、監視、可視化 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - fluentbit ## Fluent Bitの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Ffluent-bit%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 ログ・メトリクスの収集対象と転送先を整理し、エージェントの導入を支援します。 運用支援 収集・転送状況の確認、転送エラーの調査、収集設定の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Fluent Bitの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Ffluent-bit%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Gemini | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/gemini 文章、データ、業務システムと接続し、検索・生成・支援に活用できる生成AIモデル群です。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Gemini 文章、データ、業務システムと接続し、検索・生成・支援に活用できる生成AIモデル群です。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 - Gemini Enterpriseの導入判断から初期設定、データ連携、品質評価、運用・ガバナンスまで段階的に担います。 ## Geminiの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=gemini-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fgemini%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 生成AIを活用する業務の整理、検証、データや業務システムとの接続を支援します。 運用支援 出力結果の評価、利用ルールの整備、業務に合わせた活用方法の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud AI 基盤開発](/_astro/service-card-abstract.qpgLZrv2_nlEWY.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Google Cloud AI 基盤開発](/services/google-cloud-ai/) Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 - AI基盤とアーキテクチャを共通化: 利用目的、モデル、実行環境、認証、ネットワークを整理し、複数のユースケースから利用できる全体構成を設計します。 - データ・システム連携を再利用可能に設計: 既存データや業務システムへの接続方式と権限を整理し、検索やAIエージェントから再利用できる形で実装します。 - 運用・監視・ガバナンスを一体で整備: 監視、ログ、権限、評価、監査と変更管理を、開発後に追加するのではなく基盤の運用へ組み込みます。 ![Gemini Enterprise導入](/_astro/service-card-abstract.DQ_ERy-G_1skOYD.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Gemini Enterprise導入](/services/gemini-enterprise/) Gemini Enterpriseの導入判断から初期設定、データ連携、品質評価、運用・ガバナンスまで段階的に担います。 - 導入目的・ユースケース設計: 導入目的とAIユースケースを整理します。現在の業務と課題を確認し、Gemini Enterpriseを活用する対象と優先順位を定めます。 - 初期設定・データ連携: 初期設定とデータ・業務連携を実装します。Google Workspaceや社内データの権限を踏まえ、安全に利用を始めるための接続を設計します。 - 品質評価・運用・ガバナンス: 出力の品質評価とガバナンスを設計します。利用ルール、ログ、監査、出力の確認手順を整え、評価結果をもとに設定や連携を改善できる運用を構築します。 ![AIエージェント実装](/_astro/service-card-abstract.BjuvnyPt_cKRq5.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [AIエージェント実装](/services/ai-agent-development/) 個別業務の判断、ツール呼び出し、データ参照、評価と監査を持つAIエージェントを設計・実装します。 - 業務・判断フロー設計: 対象業務、入力、判断基準、例外、担当者との分担を整理し、エージェントの役割を定義します。 - エージェント・ツール連携実装: 必要なデータ参照、API、業務ツールの呼び出しと実行制御を実装します。 - 評価・監視・ガバナンス: 回答と実行結果の評価、ログ、権限、監視、改善の流れを運用へ組み込みます。 ![社内ナレッジ活用](/_astro/service-card-abstract.CrxkWn_L_ZxbOpJ.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [社内ナレッジ活用](/services/enterprise-knowledge/) Gemini Enterprise、Agent Search、RAGを活用し、必要な社内情報へ根拠と権限を保って到達できる仕組みを構築します。 - 分散した社内情報とアクセス権限を整理: 保管先、文書形式、更新方法、利用者とアクセス権限を確認し、検索対象を整理します。 - 検索・RAG方式とデータ接続を設計: Agent Search、RAG、ベクトル検索などから目的に合う方式を選び、データへ接続します。 - 回答品質と参照元を継続的に評価: 質問、検索結果、回答と参照元を評価し、データと検索設定を継続して改善します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ## Geminiの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=gemini-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fgemini%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 詳しく見る Problem ### [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/) 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 詳しく見る Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Outcome ### [自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい](/outcomes/build-enterprise-ai-solutions/) 業務課題と評価基準を定め、データ、モデル、アプリケーション、運用を一体で設計します。 詳しく見る Outcome ### [生成AIを業務で安全に使える環境を整えたい](/outcomes/adopt-generative-ai-securely/) 利用ルール、権限、データ保護、出力の確認手順を整え、生成AIを業務へ導入するための環境と運用を設計します。 詳しく見る Outcome ### [定型業務をシステム連携・AIエージェントで自動化したい](/outcomes/automate-business-workflows/) 業務判断、データ連携、例外処理を整理し、人の確認を残しながら定型業務を段階的に自動化します。 詳しく見る --- ## Gemini Enterprise Agent Platform | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/gemini-enterprise-agent-platform Gemini Enterprise Agent Platform（旧Vertex AI）は、AIモデルやエージェントの開発・運用を支えるGoogle Cloudの統合プラットフォームです。検索機能を担うAgent Search（旧Vertex AI Search）を含み、社内情報の検索や生成AIによる回答を構築できます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Gemini Enterprise Agent Platform Gemini Enterprise Agent Platform（旧Vertex AI）は、AIモデルやエージェントの開発・運用を支えるGoogle Cloudの統合プラットフォームです。検索機能を担うAgent Search（旧Vertex AI Search）を含み、社内情報の検索や生成AIによる回答を構築できます。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 - 個別業務の判断、ツール呼び出し、データ参照、評価と監査を持つAIエージェントを設計・実装します。 ## 関連する観点 - Agent Platform - Vertex AI ## Gemini Enterprise Agent Platformの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fgemini-enterprise-agent-platform%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 機械学習・生成AIの適用要件を整理し、開発・検証環境の構築を支援します。 運用支援 モデルや生成結果の評価、実行状況の確認、利用設定の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud AI 基盤開発](/_astro/service-card-abstract.qpgLZrv2_nlEWY.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Google Cloud AI 基盤開発](/services/google-cloud-ai/) Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 - AI基盤とアーキテクチャを共通化: 利用目的、モデル、実行環境、認証、ネットワークを整理し、複数のユースケースから利用できる全体構成を設計します。 - データ・システム連携を再利用可能に設計: 既存データや業務システムへの接続方式と権限を整理し、検索やAIエージェントから再利用できる形で実装します。 - 運用・監視・ガバナンスを一体で整備: 監視、ログ、権限、評価、監査と変更管理を、開発後に追加するのではなく基盤の運用へ組み込みます。 ![AIエージェント実装](/_astro/service-card-abstract.BjuvnyPt_cKRq5.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [AIエージェント実装](/services/ai-agent-development/) 個別業務の判断、ツール呼び出し、データ参照、評価と監査を持つAIエージェントを設計・実装します。 - 業務・判断フロー設計: 対象業務、入力、判断基準、例外、担当者との分担を整理し、エージェントの役割を定義します。 - エージェント・ツール連携実装: 必要なデータ参照、API、業務ツールの呼び出しと実行制御を実装します。 - 評価・監視・ガバナンス: 回答と実行結果の評価、ログ、権限、監視、改善の流れを運用へ組み込みます。 ![社内ナレッジ活用](/_astro/service-card-abstract.CrxkWn_L_ZxbOpJ.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [社内ナレッジ活用](/services/enterprise-knowledge/) Gemini Enterprise、Agent Search、RAGを活用し、必要な社内情報へ根拠と権限を保って到達できる仕組みを構築します。 - 分散した社内情報とアクセス権限を整理: 保管先、文書形式、更新方法、利用者とアクセス権限を確認し、検索対象を整理します。 - 検索・RAG方式とデータ接続を設計: Agent Search、RAG、ベクトル検索などから目的に合う方式を選び、データへ接続します。 - 回答品質と参照元を継続的に評価: 質問、検索結果、回答と参照元を評価し、データと検索設定を継続して改善します。 ![Agent Search 社内検索システム](/_astro/service-card-abstract.BWnO0q3v_Z2f0GSD.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Agent Search 社内検索システム](/services/agent-search/) Google CloudのAgent Search（旧称 Vertex AI Search）を活用した社内検索システムを提供します。業界用語や表記の揺れにも対応し、必要な社内情報へ素早くアクセスできる環境を整えます。 - 検索時間を短縮: AIが要点を整理して回答し、あいまいなキーワードからも意図を高精度で理解します。参照元のPDFや該当ページも提示するため、確認作業をスムーズに進められます。 - 社内ナレッジの活用: 社内資料を検索して情報を一元的に活用できます。必要な情報をすぐに取り出せるようにし、資料に関する問い合わせと確認作業の負担を減らします。 - 世界トップクラスの技術: Googleの自然言語処理技術やベクトル検索技術を活用し、検索意図の理解、類義語の処理、質問応答へ高精度に対応します。RAGを利用した自社専用の検索エンジンも構築できます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp) 株式会社島津製作所 ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 業界 製造 サービス データ分析・AI 課題 350種類以上の社内資料を中身まで検索できず、必要な資料を探す作業が事業部全体で月100時間を超えていました。 支援 Agent Search(旧Vertex AI Search)を活用し、社内固有の略語・用語や回答言語を調整するとともに、閉域網とSSO認証を備えた検索システムを構築しました。 成果 1回約70秒かかっていた検索時間が半分以下になり、利用者満足度の平均も導入前の42.5から導入後は75.2まで向上しました。 ## Gemini Enterprise Agent Platformの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fgemini-enterprise-agent-platform%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 詳しく見る Problem ### [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/) 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 詳しく見る Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Outcome ### [自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい](/outcomes/build-enterprise-ai-solutions/) 業務課題と評価基準を定め、データ、モデル、アプリケーション、運用を一体で設計します。 詳しく見る Outcome ### [定型業務をシステム連携・AIエージェントで自動化したい](/outcomes/automate-business-workflows/) 業務判断、データ連携、例外処理を整理し、人の確認を残しながら定型業務を段階的に自動化します。 詳しく見る Outcome ### [社内文書を権限を守って検索・活用したい](/outcomes/enable-secure-knowledge-search/) 分散した文書や業務知識を、既存のアクセス権を保ちながら検索・回答に利用できるようにします。 詳しく見る --- ## Google Kubernetes Engine（GKE） | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/gke Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Google Kubernetes Engine（GKE） Kubernetes基盤の構築・運用をGoogle Cloud上で行うマネージドサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - Google Kubernetes Engine - Google Container Engine ## Google Kubernetes Engine（GKE）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=gke-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fgke%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 Kubernetes基盤の構成設計・構築とアプリケーションの配置を支援します。 運用支援 クラスタとアプリケーションの監視、更新計画、運用手順の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ## Google Kubernetes Engine（GKE）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=gke-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fgke%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Google Cloud | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/google-cloud インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Google Cloud インフラ、データ、AIを一つのクラウド基盤で設計・運用するためのプラットフォームです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - クラウド基盤と配信プラットフォーム - Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 - Gemini Enterpriseの導入判断から初期設定、データ連携、品質評価、運用・ガバナンスまで段階的に担います。 ## 関連する観点 - GCP ## Google Cloudの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=google-cloud-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fgoogle-cloud%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 インフラ・データ・AIの要件に合わせたサービス選定と基盤の設計・構築を支援します。 運用支援 基盤の監視、権限管理、性能・コストを踏まえた継続的な運用改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud AI 基盤開発](/_astro/service-card-abstract.qpgLZrv2_nlEWY.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Google Cloud AI 基盤開発](/services/google-cloud-ai/) Google Cloud上で生成AI・検索・AIエージェントを業務へ安全に展開するため、データ連携、認証、監視、評価、ガバナンスを共通基盤として設計・構築します。 - AI基盤とアーキテクチャを共通化: 利用目的、モデル、実行環境、認証、ネットワークを整理し、複数のユースケースから利用できる全体構成を設計します。 - データ・システム連携を再利用可能に設計: 既存データや業務システムへの接続方式と権限を整理し、検索やAIエージェントから再利用できる形で実装します。 - 運用・監視・ガバナンスを一体で整備: 監視、ログ、権限、評価、監査と変更管理を、開発後に追加するのではなく基盤の運用へ組み込みます。 ![Gemini Enterprise導入](/_astro/service-card-abstract.DQ_ERy-G_1skOYD.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Gemini Enterprise導入](/services/gemini-enterprise/) Gemini Enterpriseの導入判断から初期設定、データ連携、品質評価、運用・ガバナンスまで段階的に担います。 - 導入目的・ユースケース設計: 導入目的とAIユースケースを整理します。現在の業務と課題を確認し、Gemini Enterpriseを活用する対象と優先順位を定めます。 - 初期設定・データ連携: 初期設定とデータ・業務連携を実装します。Google Workspaceや社内データの権限を踏まえ、安全に利用を始めるための接続を設計します。 - 品質評価・運用・ガバナンス: 出力の品質評価とガバナンスを設計します。利用ルール、ログ、監査、出力の確認手順を整え、評価結果をもとに設定や連携を改善できる運用を構築します。 ![AIエージェント実装](/_astro/service-card-abstract.BjuvnyPt_cKRq5.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [AIエージェント実装](/services/ai-agent-development/) 個別業務の判断、ツール呼び出し、データ参照、評価と監査を持つAIエージェントを設計・実装します。 - 業務・判断フロー設計: 対象業務、入力、判断基準、例外、担当者との分担を整理し、エージェントの役割を定義します。 - エージェント・ツール連携実装: 必要なデータ参照、API、業務ツールの呼び出しと実行制御を実装します。 - 評価・監視・ガバナンス: 回答と実行結果の評価、ログ、権限、監視、改善の流れを運用へ組み込みます。 ![社内ナレッジ活用](/_astro/service-card-abstract.CrxkWn_L_ZxbOpJ.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [社内ナレッジ活用](/services/enterprise-knowledge/) Gemini Enterprise、Agent Search、RAGを活用し、必要な社内情報へ根拠と権限を保って到達できる仕組みを構築します。 - 分散した社内情報とアクセス権限を整理: 保管先、文書形式、更新方法、利用者とアクセス権限を確認し、検索対象を整理します。 - 検索・RAG方式とデータ接続を設計: Agent Search、RAG、ベクトル検索などから目的に合う方式を選び、データへ接続します。 - 回答品質と参照元を継続的に評価: 質問、検索結果、回答と参照元を評価し、データと検索設定を継続して改善します。 ![Agent Search 社内検索システム](/_astro/service-card-abstract.BWnO0q3v_Z2f0GSD.webp) Artificial Intelligence Visual created with generative AI ### [Agent Search 社内検索システム](/services/agent-search/) Google CloudのAgent Search（旧称 Vertex AI Search）を活用した社内検索システムを提供します。業界用語や表記の揺れにも対応し、必要な社内情報へ素早くアクセスできる環境を整えます。 - 検索時間を短縮: AIが要点を整理して回答し、あいまいなキーワードからも意図を高精度で理解します。参照元のPDFや該当ページも提示するため、確認作業をスムーズに進められます。 - 社内ナレッジの活用: 社内資料を検索して情報を一元的に活用できます。必要な情報をすぐに取り出せるようにし、資料に関する問い合わせと確認作業の負担を減らします。 - 世界トップクラスの技術: Googleの自然言語処理技術やベクトル検索技術を活用し、検索意図の理解、類義語の処理、質問応答へ高精度に対応します。RAGを利用した自社専用の検索エンジンも構築できます。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![データ活用](/_astro/service-card-abstract.bNRCa2xF_ZejCPI.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ活用](/services/data-utilization/) 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 - 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。 - 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。 - BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![クラウド移行・リフト＆シフト](/_astro/service-card-abstract.C5e3ieuR_Z1iakJX.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウド移行・リフト＆シフト](/services/cloud-migration/) オンプレミス、データセンター、他のクラウド環境で運用中のシステムをクラウドへ移行し、コスト削減と運用自動化を支援します。 - インフラコストの最適化: 物理サーバーの維持・追加に伴う費用と管理負荷を整理し、必要な構成と利用量に合わせてクラウド資源を設計します。 - 負荷分散・自動拡張: アクセス増加へ対応する負荷分散と、利用状況に応じたオートスケーリングを活用して運用を効率化します。 - セキュリティと運用の継続改善: アクセス状況を可視化し、クラウドの機能を活用したセキュリティ対策と運用手順の改善を支援します。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ![Wiz 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.ux5JzFaZ_J9dzD.webp) Security Visual created with generative AI ### [Wiz 導入・運用支援](/services/wiz/) grasys（グラシス）は、Google Cloud・AWS・Azureやオンプレミス環境を対象に、Wiz導入から、検出されたリスクの是正と継続的な運用改善まで支援します。資産、設定不備、脆弱性、権限の関係を可視化し、攻撃経路と影響を踏まえて優先すべき対策を具体化します。 - 対象環境・権限の設計: クラウドのアカウント、サブスクリプション、プロジェクトや、オンプレミスの仮想化・コンテナ基盤と対象リソースを整理し、Wizへ接続する範囲を定めます。環境に応じた接続方式と必要なAPI・アクセス権限、情報の取得・処理・保管先と閲覧権限、既存のセキュリティ対策との役割分担を確認します。 - 接続・初期設定・検証: 合意した対象範囲でWizと各環境を接続し、資産情報と検出事項を確認します。対象リソースの網羅性、検出結果の見方、通知先と担当者への引き継ぎを検証し、日々の評価に使える状態を整えます。 - リスクの是正・運用改善: 公開範囲、権限、データと攻撃経路の関係から、検出事項の優先順位を整理します。合意した対象の設定・権限などを、影響と承認手順を確認して是正します。追加調査やアプリケーション改修が必要な指摘は担当者と対応方針を整理し、修正状況の確認と見直しを運用へ組み込みます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/_astro/ea1635237_et260317_capy01_02.B9wVCDZ6_Znj0CE.webp) Capy株式会社 ### [LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化](/case-studies/capy-llm-log-analysis/) 業界 IT・デジタルサービス サービス データ分析・AI / 運用・最適化 / セキュリティ 課題 大量のセキュリティログを十分に活用できず、Shodanの専門データを読み解く分析作業も担当者に依存していました。 支援 BigQuery、Shodan、Geminiを組み合わせ、分析対象を絞ることでコンテキスト量とコストを最適化し、要件整理から運用まで一貫して伴走しました。 成果 毎月数時間かかっていた分析をほぼ自動化でき、能動的な提案を含む分かりやすいレポートの作成につながりました。 ![限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/_astro/7966bae78213db11914ad7af893f8431.BBBHo-QY_Z1I3BmG.webp) 八千代エンジニヤリング ### [限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援](/case-studies/yachiyo-engineering-infectious-disease-prediction/) 業界 建設・社会インフラ サービス データ分析・AI 課題 4カ所で週2回採取する限られた下水データから感染症を予測し、形式の異なるPCR検査データも現地運用に合わせて扱う必要がありました。 支援 アイデア段階から必要なデータを整理し、予測モデルの種類・設定・対象期間を最適化したうえで、CSV形式の差異を吸収するシステムと調整用UIを構築しました。 成果 限られたデータでも地域ごとの感染拡大パターンを捉え、誤差を許容範囲に収めた予測によって、行政の事前準備を支援できる基盤が整いました。 ![生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/_astro/4c4b6293-4f80-4046-898f-2117fa90434a.CUhkYQd3_U9vWK.webp) 株式会社島津製作所 ### [生成AI検索で資料探索時間を半分以下に短縮](/case-studies/shimadzu-generative-ai-search/) 業界 製造 サービス データ分析・AI 課題 350種類以上の社内資料を中身まで検索できず、必要な資料を探す作業が事業部全体で月100時間を超えていました。 支援 Agent Search(旧Vertex AI Search)を活用し、社内固有の略語・用語や回答言語を調整するとともに、閉域網とSSO認証を備えた検索システムを構築しました。 成果 1回約70秒かかっていた検索時間が半分以下になり、利用者満足度の平均も導入前の42.5から導入後は75.2まで向上しました。 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ## Google Cloudの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=google-cloud-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fgoogle-cloud%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [AI・社内ナレッジを活用したい](/problems/ai-knowledge-utilization/) 分散した文書や業務知識を、権限と品質を保ちながら検索・生成AIで活用できる形へ整えます。 詳しく見る Problem ### [業務システムを開発・自動化したい](/problems/business-system-automation/) 分散したデータと業務をつなぎ、保守・監視まで継続できるシステムと自動化を設計します。 詳しく見る Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Outcome ### [自社業務に合うAI基盤・AIアプリを構築したい](/outcomes/build-enterprise-ai-solutions/) 業務課題と評価基準を定め、データ、モデル、アプリケーション、運用を一体で設計します。 詳しく見る Outcome ### [生成AIを業務で安全に使える環境を整えたい](/outcomes/adopt-generative-ai-securely/) 利用ルール、権限、データ保護、出力の確認手順を整え、生成AIを業務へ導入するための環境と運用を設計します。 詳しく見る Outcome ### [定型業務をシステム連携・AIエージェントで自動化したい](/outcomes/automate-business-workflows/) 業務判断、データ連携、例外処理を整理し、人の確認を残しながら定型業務を段階的に自動化します。 詳しく見る --- ## Identity and Access Management（IAM） | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/google-cloud-iam Google Cloudの利用者、サービス、リソースに対するアクセス権限を管理する仕組みです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Identity and Access Management（IAM） Google Cloudの利用者、サービス、リソースに対するアクセス権限を管理する仕組みです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - ソフトウェア構成、脆弱性、シークレット管理の技術・標準 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 ## 関連する観点 - Cloud IAM - Google Cloud IAM ## Identity and Access Management（IAM）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fgoogle-cloud-iam%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 利用者・サービス・リソースごとのアクセス要件整理と権限設定を支援します。 運用支援 権限の棚卸し、組織やシステムの変更に伴うアクセス設定の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ## Identity and Access Management（IAM）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fgoogle-cloud-iam%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Virtual Private Cloud（VPC） | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/google-cloud-vpc Google Cloudのリソースを接続し、通信経路とネットワーク境界を設計するための基盤です。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Virtual Private Cloud（VPC） Google Cloudのリソースを接続し、通信経路とネットワーク境界を設計するための基盤です。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - VPC ## Virtual Private Cloud（VPC）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fgoogle-cloud-vpc%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 リソース間の通信経路とネットワーク境界の設計・設定を支援します。 運用支援 通信状況の調査、接続構成の変更、ネットワーク管理手順の整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ## Virtual Private Cloud（VPC）の導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fgoogle-cloud-vpc%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Grafana | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/grafana メトリクスやログを可視化するプラットフォームです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Grafana メトリクスやログを可視化するプラットフォームです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - メトリクス、ログ、監視、可視化 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - grafana ## Grafanaの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fgrafana%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 可視化するメトリクス・ログの整理、データ接続とダッシュボードの構築を支援します。 運用支援 表示データの確認、運用で必要なダッシュボードやアクセス権限の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Grafanaの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fgrafana%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Grype | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/grype コンテナイメージ、ファイルシステム、SBOMから既知の脆弱性を検出するスキャナーです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Grype コンテナイメージ、ファイルシステム、SBOMから既知の脆弱性を検出するスキャナーです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - ソフトウェア構成、脆弱性、シークレット管理の技術・標準 - ソフトウェア構成と既知の脆弱性を関連付け、資産の状況を踏まえて対応優先度を整理。SBOMの設計・導入から、継続評価・レポート提供まで支援します。 ## 関連する観点 - grype ## Grypeの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fgrype%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 検査対象を整理し、コンテナイメージやSBOMなどの脆弱性検査を組み込む支援を行います。 運用支援 検査の継続実行、検出結果の確認、対応状況を管理する運用の整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![SBOM活用・脆弱性管理](/_astro/service-card-abstract.C14IBUk6_TdvY4.webp) Security Visual created with generative AI ### [SBOM活用・脆弱性管理](/services/sbom/) ソフトウェア構成と既知の脆弱性を関連付け、資産の状況を踏まえて対応優先度を整理。SBOMの設計・導入から、継続評価・レポート提供まで支援します。 - ソフトウェア構成の可視化: 利用しているソフトウェアの構成要素をSBOMとして整理します。対象環境や既存の管理方法を確認し、構成情報の収集・保管・更新の仕組みを設計・導入します。 - 脆弱性の評価・対応優先度の整理: 構成情報と既知の脆弱性を関連付け、悪用状況や対象資産の利用環境・影響度を踏まえて優先度を整理します。判断材料が不足する項目も明らかにし、確認と対応につなげます。 - 継続評価・レポート提供: 保存したSBOMを再評価し、対応優先度と判断材料をレポートにまとめます。前回結果との比較から、新たな検出や評価の変化を把握し、日々の対応判断を支援します。 ## Grypeの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fgrype%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 詳しく見る Outcome ### [ソフトウェア構成と脆弱性を継続管理したい](/outcomes/manage-software-vulnerabilities/) 利用中のソフトウェア構成を把握し、脆弱性の検知から優先順位付け、対応確認までを継続できるようにします。 詳しく見る --- ## HAProxy | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/haproxy 負荷分散とプロキシに利用されるソフトウェアです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # HAProxy 負荷分散とプロキシに利用されるソフトウェアです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - Web配信、プロキシ、負荷分散、リアルタイム通信 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - haproxy ## HAProxyの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fhaproxy%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 負荷分散とプロキシの要件に合わせた構成設計・構築を支援します。 運用支援 通信状況や接続先の監視、設定変更、性能の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## HAProxyの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fhaproxy%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## InfluxDB | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/influxdb InfluxDataが提供する時系列データベースです。OSS版も提供されています。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # InfluxDB InfluxDataが提供する時系列データベースです。OSS版も提供されています。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - メトリクス、ログ、監視、可視化 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - influxdb ## InfluxDBの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Finfluxdb%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 時系列データの収集・保存要件を整理し、データベースの設計・導入を支援します。 運用支援 データ取り込みの監視、保存容量や検索性能の確認、保管方針の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## InfluxDBの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Finfluxdb%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Kubernetes | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/kubernetes コンテナ化したワークロードを配置・運用するオーケストレーション基盤です。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Kubernetes コンテナ化したワークロードを配置・運用するオーケストレーション基盤です。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンテナ、構成管理、OSの基盤技術 - ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 ## Kubernetesの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fkubernetes%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 コンテナ基盤の構成設計・構築と、ワークロードの配置設計を支援します。 運用支援 基盤とワークロードの監視、更新計画、運用手順の整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/_astro/DSF5326-1.D1sx51gi_Z2rNL5I.webp) 株式会社島津製作所 ### [Google Cloud移行でセキュリティ強化と安定運用を両立](/case-studies/shimadzu-google-cloud-security/) 業界 製造 サービス クラウド基盤・移行 / セキュリティ 課題 30年以上にわたって増えた多様なシステムを少人数で支えながら、既存利用者への影響を抑えて安全に刷新する必要がありました。 支援 Google Cloud上に再構築し、Security Command Centerと最小権限を活用したセキュリティ対策、Kubernetesのオートスケーリング、ログ保存先の最適化を支援しました。 成果 システムの安定性向上によって監視負担が軽減され、セキュリティを強化しながらコストと拡張性を両立できる基盤が整いました。 ![GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/_astro/original.D1BTDoJe_ZCbWyu.webp) 株式会社Live2D ### [GKE導入で前年比200％の急成長を支える基盤を実現](/case-studies/live2d-gke/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 nizimaの利用者急増による負荷の高まりや、複数の言語バージョンを扱うことによる開発速度の低下に加え、社内にインフラの専門家がいないことも課題となっていました。 支援 GKEによるコンテナ化とオートスケール可能な基盤を構築し、その後のインフラ運用も継続して支援しました。 成果 言語のバージョンアップやサービス開発を進めやすくなり、担当者の割り当て自由度が向上したほか、利用者増加時の負荷も解消されました。 ## Kubernetesの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fkubernetes%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## LightGBM | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/lightgbm 勾配ブースティングによる機械学習フレームワークです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # LightGBM 勾配ブースティングによる機械学習フレームワークです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - 生成AIの業務活用と機械学習モデルの開発・評価に使う技術 ## 関連する観点 - lightGBM ## LightGBMの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Flightgbm%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 分析課題と学習データを整理し、モデルの開発・評価環境の整備を支援します。 運用支援 予測結果の確認、データ更新に伴う再評価、モデルの保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ## LightGBMの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Flightgbm%2F) --- ## Linux | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/linux クラウドとサーバー基盤で広く利用されるオペレーティングシステムです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Linux クラウドとサーバー基盤で広く利用されるオペレーティングシステムです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンテナ、構成管理、OSの基盤技術 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 ## Linuxの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Flinux%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 サーバー要件に合わせたOSの導入・設定と、基盤環境の構築を支援します。 運用支援 稼働監視、更新計画、設定管理と障害調査を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![Azure 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.C4bDu2jp_1gtOSS.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) Azureの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して担います。 - アーキテクチャ・移行設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、コストと移行条件を整理し、Azure構成と導入計画を設計します。 - 環境構築・性能検証: 設計に沿ってAzure環境を構築し、切り替え前に動作、負荷、運用手順を検証します。 - 監視・運用保守・開発: 監視、OS更新、データベース保守を継続し、Azureサービスを活用したアプリケーション開発にも対応します。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ## Linuxの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Flinux%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Looker | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/looker データの探索、可視化、共有に利用されるGoogle CloudのBIプラットフォームです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Looker データの探索、可視化、共有に利用されるGoogle CloudのBIプラットフォームです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 - Looker を活用してデータを一元管理し、組織全体でデータドリブンな意思決定を行える環境を構築します。 ## Lookerの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Flooker%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 分析・共有したい情報を整理し、データ接続と可視化環境の導入を支援します。 運用支援 データの表示・共有状況の確認、分析画面やアクセス管理の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ活用](/_astro/service-card-abstract.bNRCa2xF_ZejCPI.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ活用](/services/data-utilization/) 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 - 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。 - 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。 - BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。 ![Looker 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.B3KBOfvZ_Z2tvuQr.webp) Data Visual created with generative AI ### [Looker 導入・運用支援](/services/looker/) Looker を活用してデータを一元管理し、組織全体でデータドリブンな意思決定を行える環境を構築します。 - データモデル設計: 既存データベース、指標、分析ロジックを整理し、LookMLで組織が共通利用できるデータモデルを設計します。 - 分析・可視化環境の構築: 利用者と意思決定の場面を確認し、必要なデータへアクセスできるExplore、ダッシュボード、レポートを整備します。 - 組み込み・連携・運用: OEM、Embed Analytics、API、情報共有ツールとの連携を実装し、権限管理と継続的なモデル改善を支援します。 ## Lookerの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Flooker%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Outcome ### [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 詳しく見る Outcome ### [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) 業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。 詳しく見る Outcome ### [熟練者の判断基準を指標・ルールとして共有したい](/outcomes/codify-operational-decisions/) 担当者の経験に依存する判断を、共有できるデータ、指標、ルールへ整理し、継承できる状態にします。 詳しく見る --- ## Managed Service for Apache Airflow | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/managed-airflow Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Managed Service for Apache Airflow Apache AirflowによるデータワークフローをGoogle Cloud上で実行・監視するマネージドサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データ処理、連携、ワークフロー、可視化 - BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - Cloud Composer - Managed Airflow ## Managed Service for Apache Airflowの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fmanaged-airflow%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 データ処理の実行順序を整理し、マネージド環境でのワークフロー構築を支援します。 運用支援 実行状況の監視、失敗した処理の調査、ワークフローの保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/_astro/24.GyB_i_GV_49gaY.webp) 株式会社インティメート・マージャー ### [BigQuery移行でインフラコストを約20％削減](/case-studies/intimate-merger-bigquery-migration/) 業界 広告・マーケティング サービス データ分析・AI / クラウド基盤・移行 課題 データ活用が広がる中で従来基盤のコスト体系が見合わなくなり、新しいデータプラットフォームへ移行する必要がありました。 支援 BigQueryへの移行に加え、プロジェクトやデータセットを適切な単位に分け、コストを最適化できる構成づくりを支援しました。 成果 安定した処理性能を保ちながらインフラコストを約20％削減でき、今後のさらなるデータ活用に向けた基盤が整いました。 ## Managed Service for Apache Airflowの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fmanaged-airflow%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 詳しく見る Outcome ### [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 詳しく見る Outcome ### [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/) 利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。 詳しく見る Outcome ### [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) 業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。 詳しく見る --- ## Memcached | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/memcached 分散キャッシュに利用されるインメモリシステムです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Memcached 分散キャッシュに利用されるインメモリシステムです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データベース、キャッシュ、ベクトル・分析ストア - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - memcached ## Memcachedの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fmemcached%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 キャッシュの適用範囲を整理し、アプリケーションとの接続と環境構築を支援します。 運用支援 キャッシュの利用状況やリソース使用量の確認、構成の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Memcachedの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fmemcached%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Microsoft Azure | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/microsoft-azure Microsoft製品との連携を含め、クラウド基盤を設計・構築・運用するプラットフォームです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Microsoft Azure Microsoft製品との連携を含め、クラウド基盤を設計・構築・運用するプラットフォームです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - クラウド基盤と配信プラットフォーム - Azureの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して担います。 - クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 ## 関連する観点 - Azure ## Microsoft Azureの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=azure-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fmicrosoft-azure%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 Microsoft製品との連携を含む要件整理と、クラウド基盤の設計・構築を支援します。 運用支援 稼働監視、連携状況や権限の確認、基盤の運用改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Azure 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.C4bDu2jp_1gtOSS.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) Azureの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して担います。 - アーキテクチャ・移行設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、コストと移行条件を整理し、Azure構成と導入計画を設計します。 - 環境構築・性能検証: 設計に沿ってAzure環境を構築し、切り替え前に動作、負荷、運用手順を検証します。 - 監視・運用保守・開発: 監視、OS更新、データベース保守を継続し、Azureサービスを活用したアプリケーション開発にも対応します。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![クラウド移行・リフト＆シフト](/_astro/service-card-abstract.C5e3ieuR_Z1iakJX.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウド移行・リフト＆シフト](/services/cloud-migration/) オンプレミス、データセンター、他のクラウド環境で運用中のシステムをクラウドへ移行し、コスト削減と運用自動化を支援します。 - インフラコストの最適化: 物理サーバーの維持・追加に伴う費用と管理負荷を整理し、必要な構成と利用量に合わせてクラウド資源を設計します。 - 負荷分散・自動拡張: アクセス増加へ対応する負荷分散と、利用状況に応じたオートスケーリングを活用して運用を効率化します。 - セキュリティと運用の継続改善: アクセス状況を可視化し、クラウドの機能を活用したセキュリティ対策と運用手順の改善を支援します。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ![Wiz 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.ux5JzFaZ_J9dzD.webp) Security Visual created with generative AI ### [Wiz 導入・運用支援](/services/wiz/) grasys（グラシス）は、Google Cloud・AWS・Azureやオンプレミス環境を対象に、Wiz導入から、検出されたリスクの是正と継続的な運用改善まで支援します。資産、設定不備、脆弱性、権限の関係を可視化し、攻撃経路と影響を踏まえて優先すべき対策を具体化します。 - 対象環境・権限の設計: クラウドのアカウント、サブスクリプション、プロジェクトや、オンプレミスの仮想化・コンテナ基盤と対象リソースを整理し、Wizへ接続する範囲を定めます。環境に応じた接続方式と必要なAPI・アクセス権限、情報の取得・処理・保管先と閲覧権限、既存のセキュリティ対策との役割分担を確認します。 - 接続・初期設定・検証: 合意した対象範囲でWizと各環境を接続し、資産情報と検出事項を確認します。対象リソースの網羅性、検出結果の見方、通知先と担当者への引き継ぎを検証し、日々の評価に使える状態を整えます。 - リスクの是正・運用改善: 公開範囲、権限、データと攻撃経路の関係から、検出事項の優先順位を整理します。合意した対象の設定・権限などを、影響と承認手順を確認して是正します。追加調査やアプリケーション改修が必要な指摘は担当者と対応方針を整理し、修正状況の確認と見直しを運用へ組み込みます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/_astro/S__27115538.BQOqmid6_ENRQb.webp) 株式会社NTTデータユニバーシティ ### [約2カ月でAzure上に安全なオンライン研修基盤を構築](/case-studies/ntt-data-university-azure-platform/) 業界 教育 サービス クラウド基盤・移行 課題 短期間でオンライン研修基盤を立ち上げるため、研修ごとに変動する仮想マシン台数への対応、教材の持ち出し防止、運用部門が扱いやすいUIが求められていました。 支援 Azure上に仮想マシンのテンプレートと、作成・起動・停止・削除を管理するアプリケーションを構築し、ライセンス確認やアクセス制御も含めて支援しました。 成果 開発着手から約2カ月で運用を開始でき、必要な台数の仮想マシンを柔軟に払い出しながら教材を保護できる研修環境が整いました。 ## Microsoft Azureの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=azure-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fmicrosoft-azure%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [既存システムを安全にクラウドへ移したい](/outcomes/migrate-systems-safely/) 現行構成と依存関係を把握し、停止時間と切り戻しを管理できる移行計画をつくります。 詳しく見る Outcome ### [EOLを解消し、保守できる構成へ更新したい](/outcomes/modernize-eol-systems/) サポート終了に伴うリスクを整理し、将来の更新を継続できる構成と運用へ移行します。 詳しく見る --- ## MongoDB | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/mongodb ドキュメント指向のデータベースです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # MongoDB ドキュメント指向のデータベースです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データベース、キャッシュ、ベクトル・分析ストア - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - mongodb ## MongoDBの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fmongodb%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 扱うデータとアクセス要件を整理し、データベースの設計・構築を支援します。 運用支援 稼働監視、データの保管状況や検索性能の確認、運用手順の整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## MongoDBの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fmongodb%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## MySQL | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/mysql リレーショナルデータベース管理システムです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # MySQL リレーショナルデータベース管理システムです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データベース、キャッシュ、ベクトル・分析ストア - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - mysql ## MySQLの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fmysql%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 データベースの要件整理、構成設計・構築と既存環境からの移行を支援します。 運用支援 稼働監視、性能の確認、保守・バックアップの運用整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## MySQLの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fmysql%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## NGINX | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/nginx Web配信やリバースプロキシに利用されるソフトウェアです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # NGINX Web配信やリバースプロキシに利用されるソフトウェアです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - Web配信、プロキシ、負荷分散、リアルタイム通信 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - nginx ## NGINXの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fnginx%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 Web配信とリバースプロキシの要件に合わせた設計・構築・設定を支援します。 運用支援 配信・接続状況の監視、設定変更、性能と運用手順の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## NGINXの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fnginx%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## PostgreSQL | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/postgresql 拡張性を備えたオープンソースのリレーショナルデータベースです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # PostgreSQL 拡張性を備えたオープンソースのリレーショナルデータベースです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データベース、キャッシュ、ベクトル・分析ストア - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - postgresql ## PostgreSQLの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fpostgresql%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 データベースの要件整理、構成設計・構築とデータ移行を支援します。 運用支援 稼働監視、性能の見直し、保守・バックアップの運用整備を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## PostgreSQLの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fpostgresql%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Prometheus | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/prometheus メトリクス収集とアラートに利用される監視システムです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Prometheus メトリクス収集とアラートに利用される監視システムです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - メトリクス、ログ、監視、可視化 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - prometheus ## Prometheusの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fprometheus%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 監視するメトリクスを整理し、収集設定とアラートの導入を支援します。 運用支援 収集・通知状況の確認、アラートの調整、監視対象の変更への対応を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Prometheusの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fprometheus%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## ProxySQL | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/proxysql MySQL互換データベース向けのプロキシです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # ProxySQL MySQL互換データベース向けのプロキシです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データベース、キャッシュ、ベクトル・分析ストア - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - proxysql ## ProxySQLの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fproxysql%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 MySQL互換データベースへの接続要件を整理し、プロキシ構成の設計・導入を支援します。 運用支援 接続状況の監視、通信不具合の調査、接続先や設定の変更管理を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## ProxySQLの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fproxysql%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Pub/Sub | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/pub-sub システム間でイベントやメッセージを非同期に受け渡すGoogle Cloudのメッセージングサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Pub/Sub システム間でイベントやメッセージを非同期に受け渡すGoogle Cloudのメッセージングサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データ処理、連携、ワークフロー、可視化 - BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 ## 関連する観点 - Cloud Pub/Sub ## Pub/Subの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fpub-sub%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 システム間で受け渡すイベント・メッセージを整理し、連携処理の実装を支援します。 運用支援 メッセージの送受信状況や処理遅延の確認、連携処理の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ![データ活用](/_astro/service-card-abstract.bNRCa2xF_ZejCPI.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ活用](/services/data-utilization/) 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 - 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。 - 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。 - BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ## Pub/Subの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fpub-sub%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 詳しく見る Outcome ### [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 詳しく見る Outcome ### [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/) 利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。 詳しく見る Outcome ### [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) 業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。 詳しく見る --- ## PyTorch | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/pytorch 機械学習モデルの開発に利用されるフレームワークです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # PyTorch 機械学習モデルの開発に利用されるフレームワークです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - 生成AIの業務活用と機械学習モデルの開発・評価に使う技術 ## 関連する観点 - pytorch ## PyTorchの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fpytorch%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 モデル開発の目的とデータを整理し、学習・評価環境の構築を支援します。 運用支援 学習・推論処理の実行確認、モデルの評価、実行環境の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ## PyTorchの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fpytorch%2F) --- ## Redis | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/redis キャッシュや高速なデータ処理に利用されるインメモリデータストアです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Redis キャッシュや高速なデータ処理に利用されるインメモリデータストアです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データベース、キャッシュ、ベクトル・分析ストア - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - redis ## Redisの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fredis%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 キャッシュや高速処理の適用範囲を整理し、データストアの構築・接続を支援します。 運用支援 稼働監視、データ利用状況とリソース使用量の確認、構成の改善を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Redisの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fredis%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## SBOM | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/sbom ソフトウェアを構成する要素を可視化し、脆弱性管理へつなぐための一覧です。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # SBOM ソフトウェアを構成する要素を可視化し、脆弱性管理へつなぐための一覧です。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - ソフトウェア構成、脆弱性、シークレット管理の技術・標準 - ソフトウェア構成と既知の脆弱性を関連付け、資産の状況を踏まえて対応優先度を整理。SBOMの設計・導入から、継続評価・レポート提供まで支援します。 - クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 ## SBOMの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fsbom%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 管理するソフトウェアを整理し、構成情報の生成・収集・管理の仕組みづくりを支援します。 運用支援 ソフトウェア更新に合わせた構成情報の管理と、脆弱性情報を確認する運用を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![SBOM活用・脆弱性管理](/_astro/service-card-abstract.C14IBUk6_TdvY4.webp) Security Visual created with generative AI ### [SBOM活用・脆弱性管理](/services/sbom/) ソフトウェア構成と既知の脆弱性を関連付け、資産の状況を踏まえて対応優先度を整理。SBOMの設計・導入から、継続評価・レポート提供まで支援します。 - ソフトウェア構成の可視化: 利用しているソフトウェアの構成要素をSBOMとして整理します。対象環境や既存の管理方法を確認し、構成情報の収集・保管・更新の仕組みを設計・導入します。 - 脆弱性の評価・対応優先度の整理: 構成情報と既知の脆弱性を関連付け、悪用状況や対象資産の利用環境・影響度を踏まえて優先度を整理します。判断材料が不足する項目も明らかにし、確認と対応につなげます。 - 継続評価・レポート提供: 保存したSBOMを再評価し、対応優先度と判断材料をレポートにまとめます。前回結果との比較から、新たな検出や評価の変化を把握し、日々の対応判断を支援します。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ## SBOMの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fsbom%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [技術方針・運用体制を整えたい](/problems/technology-strategy-operations/) 技術選定、標準化、問い合わせ、変更、引き継ぎを継続できる運用モデルとして整理します。 詳しく見る Outcome ### [ソフトウェア構成と脆弱性を継続管理したい](/outcomes/manage-software-vulnerabilities/) 利用中のソフトウェア構成を把握し、脆弱性の検知から優先順位付け、対応確認までを継続できるようにします。 詳しく見る Outcome ### [セキュリティ設定・権限・監査を共通基準で管理したい](/outcomes/standardize-security-governance/) 守る対象と責任を明確にし、標準構成、差分検知、監査証跡を継続して管理します。 詳しく見る Outcome ### [複数クラウドの権限・設定・監査を統一したい](/outcomes/govern-multi-cloud-environments/) クラウドごとの違いを整理し、権限、標準設定、監査ログ、変更管理を共通基準で運用します。 詳しく見る --- ## scikit-learn | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/scikit-learn Pythonで機械学習を扱うライブラリです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # scikit-learn Pythonで機械学習を扱うライブラリです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - 生成AIの業務活用と機械学習モデルの開発・評価に使う技術 ## 関連する観点 - scikit-learn ## scikit-learnの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fscikit-learn%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 機械学習を適用する課題の整理と、モデル開発・評価処理の実装を支援します。 運用支援 入力データや予測結果の確認、モデルの再評価、実行環境の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ## scikit-learnの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fscikit-learn%2F) --- ## SendGrid | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/sendgrid APIやSMTPを通じて、アプリケーションからのメール送信を組み込めるクラウドサービスです。通知メールやトランザクションメールの配信、送信状況の確認に活用できます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # SendGrid APIやSMTPを通じて、アプリケーションからのメール送信を組み込めるクラウドサービスです。通知メールやトランザクションメールの配信、送信状況の確認に活用できます。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## SendGridの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fsendgrid%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 通知・トランザクションメールの要件整理と、API・SMTPによる送信連携を支援します。 運用支援 送信状況の確認、送信エラーの調査、連携設定と運用手順の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## SendGridの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fsendgrid%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Spanner | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/spanner 高い整合性と拡張性を備えたGoogle Cloudの分散データベースです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Spanner 高い整合性と拡張性を備えたGoogle Cloudの分散データベースです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンピュート、データ、AI、監視、メール配信のマネージドサービス - BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 ## 関連する観点 - Cloud Spanner ## Spannerの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fspanner%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 整合性と拡張性の要件を整理し、分散データベースの設計・導入を支援します。 運用支援 稼働状況・データ処理性能の確認、利用状況に合わせた構成やコストの見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ分析基盤構築・移行](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ分析基盤構築・移行](/services/data-analytics/) BigQueryを中心にデータ分析基盤を構築し、既存環境からの移行、収集・変換・分析の運用まで担います。 - データ基盤・DWH設計: BigQueryを中心に、収集、保存、変換、分析と権限管理を含む全体構成を設計します。 - データ連携・移行: 既存DWH、クラウド、業務システムからのデータ連携と段階的な移行を進めます。 - 運用・性能・コスト改善: 処理状況と利用傾向を確認し、性能、信頼性、コストと運用方法を継続して見直します。 ## Spannerの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fspanner%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [性能・コストを最適化したい](/problems/performance-cost-optimization/) ボトルネック、負荷変動、構成、利用状況を可視化し、性能とコストを両立する改善順序を整理します。 詳しく見る Outcome ### [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 詳しく見る Outcome ### [DWH・分析基盤を構築または移行したい](/outcomes/build-modern-data-platform/) 利用目的から逆算して、データ収集、加工、保存、分析を継続できる基盤を構築・移行します。 詳しく見る Outcome ### [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) 業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。 詳しく見る --- ## Squid | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/squid キャッシュと通信制御に利用されるプロキシソフトウェアです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Squid キャッシュと通信制御に利用されるプロキシソフトウェアです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - Web配信、プロキシ、負荷分散、リアルタイム通信 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - squid ## Squidの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fsquid%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 キャッシュと通信制御の要件を整理し、プロキシサーバーの設計・導入を支援します。 運用支援 通信・キャッシュの利用状況の確認、アクセス設定の変更と保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## Squidの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fsquid%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Syft | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/syft コンテナイメージやファイルシステムからSBOMを生成するCLIツール・ライブラリです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Syft コンテナイメージやファイルシステムからSBOMを生成するCLIツール・ライブラリです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - ソフトウェア構成、脆弱性、シークレット管理の技術・標準 - ソフトウェア構成と既知の脆弱性を関連付け、資産の状況を踏まえて対応優先度を整理。SBOMの設計・導入から、継続評価・レポート提供まで支援します。 ## 関連する観点 - syft ## Syftの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fsyft%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 コンテナイメージやファイルの構成情報を整理し、SBOM生成の仕組みへの組み込みを支援します。 運用支援 SBOMの継続生成、生成結果の確認、対象ソフトウェアの変更への対応を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![SBOM活用・脆弱性管理](/_astro/service-card-abstract.C14IBUk6_TdvY4.webp) Security Visual created with generative AI ### [SBOM活用・脆弱性管理](/services/sbom/) ソフトウェア構成と既知の脆弱性を関連付け、資産の状況を踏まえて対応優先度を整理。SBOMの設計・導入から、継続評価・レポート提供まで支援します。 - ソフトウェア構成の可視化: 利用しているソフトウェアの構成要素をSBOMとして整理します。対象環境や既存の管理方法を確認し、構成情報の収集・保管・更新の仕組みを設計・導入します。 - 脆弱性の評価・対応優先度の整理: 構成情報と既知の脆弱性を関連付け、悪用状況や対象資産の利用環境・影響度を踏まえて優先度を整理します。判断材料が不足する項目も明らかにし、確認と対応につなげます。 - 継続評価・レポート提供: 保存したSBOMを再評価し、対応優先度と判断材料をレポートにまとめます。前回結果との比較から、新たな検出や評価の変化を把握し、日々の対応判断を支援します。 ## Syftの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fsyft%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [セキュリティ・統制を強化したい](/problems/security-governance/) 権限、構成、監査、脆弱性対応を運用プロセスへ組み込み、継続的に統制できる状態を目指します。 詳しく見る Outcome ### [ソフトウェア構成と脆弱性を継続管理したい](/outcomes/manage-software-vulnerabilities/) 利用中のソフトウェア構成を把握し、脆弱性の検知から優先順位付け、対応確認までを継続できるようにします。 詳しく見る --- ## HashiCorp Terraform | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/terraform インフラ構成をコードで定義・管理するInfrastructure as Codeツールです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # HashiCorp Terraform インフラ構成をコードで定義・管理するInfrastructure as Codeツールです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - コンテナ、構成管理、OSの基盤技術 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 ## HashiCorp Terraformの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fterraform%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 コードで管理するインフラの範囲を整理し、構成定義と実行環境の整備を支援します。 運用支援 構成変更のレビュー、実環境との差分確認、コードと実行手順の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![ゲームインフラ設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.JqXNFqtt_1p9wta.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [ゲームインフラ設計・構築・運用](/services/game-infrastructure/) ローンチ時やイベント時の急激なアクセス、継続的なアップデート、安定稼働が求められるゲーム基盤を、設計・構築から監視・改善まで一貫して担います。 - ゲーム特性を踏まえた基盤設計: ローンチ、イベント、ピーク時間帯の負荷と、セッションやデータの特性を整理し、可用性と拡張性を備えた構成を設計します。 - スケーラブルな基盤構築: コンピューティング、データベース、キャッシュ、ネットワーク、デプロイの仕組みを組み合わせ、負荷変動へ対応できる基盤を構築します。 - 監視・障害対応・継続改善: メトリクスとログの可視化、通知、障害時の対応手順を整え、運用開始後も性能、構成、コストを継続して改善します。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![Azure 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.C4bDu2jp_1gtOSS.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Azure 設計・構築・運用](/services/azure/) Azureの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、性能検証、アプリケーション開発まで一貫して担います。 - アーキテクチャ・移行設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、コストと移行条件を整理し、Azure構成と導入計画を設計します。 - 環境構築・性能検証: 設計に沿ってAzure環境を構築し、切り替え前に動作、負荷、運用手順を検証します。 - 監視・運用保守・開発: 監視、OS更新、データベース保守を継続し、Azureサービスを活用したアプリケーション開発にも対応します。 ![クラウドインフラコンサルティング](/_astro/service-card-abstract.Cx1DOvW6_119OCx.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [クラウドインフラコンサルティング](/services/cloud-infrastructure-consulting/) クラウドインフラコンサルティングとして、現行環境と事業要件を整理し、クラウド選定、ロードマップ、アーキテクチャと運用方針を策定します。 - 現状分析・課題整理: システム構成、運用体制、コスト、セキュリティと将来計画を確認し、クラウド活用に向けた課題と優先順位を整理します。 - クラウド戦略・ロードマップ策定: 事業目標と制約を踏まえ、クラウドの選択方針、対象範囲、実施順序と判断基準をロードマップにまとめます。 - アーキテクチャ・運用設計: 可用性、性能、セキュリティ、ネットワーク、監視とコストを一体で捉え、実装と運用へつながる全体方針を設計します。 ![HashiCorp 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.Pqwn192R_ZA1m2F.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [HashiCorp 導入・運用支援](/services/hashicorp/) HashiCorp 製品を活用し、マルチクラウドやハイブリッド環境の運用自動化と最適化を支援します。 - Vault・データ保護: シークレット管理、動的な認証情報、暗号化キー、データ保護の要件を整理し、Vaultの導入とアクセス制御を支援します。 - Terraform・インフラ自動化: 既存インフラと変更手順を整理し、TerraformによるプロビジョニングとInfrastructure as Codeの運用を整備します。 - Nomad・Consulによる運用基盤: ワークロードの配置とスケーリング、サービスディスカバリ、ヘルスチェック、サービス接続の自動化を支援します。 ## HashiCorp Terraformの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fterraform%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## TiDB | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/tidb 事業の成長を、支え続けるデータ基盤へ。MySQL互換の分散SQLデータベースTiDBを、grasys（グラシス）が実際の負荷から設計。Cloud・Self-Managedの選定、移行、運用改善まで支援します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # TiDB 事業の成長を、支え続けるデータ基盤へ。MySQL互換の分散SQLデータベースTiDBを、grasys（グラシス）が実際の負荷から設計。Cloud・Self-Managedの選定、移行、運用改善まで支援します。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データベース、キャッシュ、ベクトル・分析ストア - grasys（グラシス）はTiDBのリセールおよびシステムインテグレーターパートナーとして、TiDB CloudとTiDB Self-Managedの導入を支援します。製品・構成の選定から、設計・構築、既存データベースからの移行、運用改善までご相談いただけます。 ## 関連する観点 - PingCAP - TiDB Cloud - TiDB Self-Managed ## TiDBの導入・活用をご相談ください データ量、アクセス傾向、性能・可用性の要件と運用体制を確認し、製品選定・リセールから設計・構築・移行、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Ftidb%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 現在のクエリやデータの増え方から、解決すべき課題を整理します。リセールおよびシステムインテグレーターパートナーとして、TiDB CloudとTiDB Self-Managedの選定、負荷検証、設計・構築、移行を支援します。 運用支援 MSPとして、合意した対象の監視・障害対応・運用保守を担います。提供形態ごとにgrasys（グラシス）が実施する作業とPingCAPへの調査・対応依頼を整理し、復旧判断の手順、対応時間と改善作業の範囲を定めます。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 TiDB × grasys（グラシス） ## 事業の成長を、 支え続けるデータ基盤へ。 データが増えるたびに、次の増強を考える。アクセスが集中する日には、データベースの負荷が気になる。TiDBは、こうした成長に伴う課題に活用できる、PingCAPのMySQL互換分散SQLデータベースです。 grasys（グラシス）は、現在のクエリ、データの増え方、アプリケーションの使い方から課題を見極めます。必要な構成を実際の負荷で確かめ、移行と稼働後の運用まで、事業を支えるシステムとして整えます。 [TiDBの仕組みを公式ドキュメントで読む](https://docs.pingcap.com/tidb/stable/overview/) 分散SQLの仕組み ## 処理と保存を分け、必要な部分を拡張する。 SQLとトランザクションを使いながら、複数のノードでデータを扱います。負荷がどこにあるかを捉え、計算資源・保存容量・分析処理の構成を検討できます。 アプリケーションからMySQLプロトコルで接続**TiDB Server** SQLの解析・最適化・実行を担う、データを保持しない処理層 ↓ データの読み書き・分析クエリの実行 業務処理を支える**TiKV** トランザクションを扱う分散ストレージ。データを分割し、複数ノードへ配置・複製します。 集計・分析を支える**TiFlash** TiKVのデータを列指向で複製するストレージ。分析に必要なテーブルを対象に構成します。 クラスタを管理する**PD / Placement Driver** クラスタの構成とデータ配置を管理・調整します。 主要コンポーネントの役割を示した概念図。TiFlashは提供形態・プランによって利用可否や構成が異なります。grasys（グラシス）は接続経路、ノードの配置、容量、監視対象を整理して設計します。 活用の出発点 ## 増えるデータと負荷に、どう備えるか。 拡張性を活かすには、実際のワークロードに合う設計が必要です。grasys（グラシス）は、平常時とピーク時の両方から判断します。 01 ### データの増加に、 段階的に対応したい データを分割・分散して保存し、計算資源とストレージの拡張を検討できます。アプリケーション側で分割先を管理する負担の軽減にもつながります。 **grasys（グラシス）の設計・検証** データ量の推移、読み書きの比率、アクセスが偏るデータを確認。容量と処理性能を分けて見積もり、拡張後の負荷分散も検証します。 02 ### アクセスの集中に、 見通しを持って備えたい ゲームのローンチやイベント、ECの繁忙期。増強の判断には、接続数やクエリの傾向を踏まえた検証が欠かせません。 **grasys（グラシス）の設計・検証** 実際のワークロードで同時接続数や重いクエリを再現。ピーク時の応答時間と、拡張にかかる時間を測り、事前に備える容量を決めます。 03 ### 業務を動かしながら、 データを分析に活かしたい HTAP（トランザクション処理と分析処理の両立）に対応。TiKVとTiFlashの配置を分け、業務処理と集計・分析のリソースを分離する構成を取れます。 **grasys（グラシス）の設計・検証** 分析するテーブル、必要な鮮度、クエリの頻度を整理。オンライン処理への影響、分析の応答時間、費用を一緒に評価します。 TiFlashへの複製は非同期で行われ、読み取り時に必要なデータの反映を確認して整合性を保ちます。利用できる機能と容量は、選ぶ提供形態・プランで確認します。 [分散構成の公式ドキュメント](https://docs.pingcap.com/tidb/stable/tidb-architecture/) ／ [TiFlashの公式概要](https://docs.pingcap.com/tidb/stable/tiflash-overview/) 提供形態の選び方 ## 運用体制まで含めて、Cloudか自己管理か。 grasys（グラシス）はリセールおよびシステムインテグレーターパートナーとして、対象製品と契約条件の確認から、設計・構築・移行、導入後の運用まで支援します。 フルマネージドの基盤を活用する ### TiDB Cloud 配置・管理 TiDBをクラウド上で利用するサービス。プランごとの構成・機能、リージョン、接続方法、分析機能と費用を確認します。 grasys（グラシス）がつなぐこと 接続・権限・移行を設計し、提供される管理機能を使う運用を担います。grasys（グラシス）が実施する操作・調査とPingCAPへの対応依頼を定め、復旧時の作業調整と動作確認まで対応します。 [TiDB Cloudの公式概要](https://docs.pingcap.com/tidbcloud/tidb-cloud-intro/) お客さまの環境へ構築する ### TiDB Self-Managed 配置・管理 自社で用意したクラウドやサーバーへ配置。環境と構成を管理し、基盤と運用の仕組みを整えます。 grasys（グラシス）がつなぐこと ノード・ストレージ・ネットワークから、監視・通知、バックアップ・リストア、更新と障害復旧まで。担当範囲・対応時間・連絡方法を定め、MSPとして運用保守を担います。 [TiDB Self-Managedの公式概要](https://docs.pingcap.com/tidb/stable/overview/) MySQLからの移行 ## 今のシステムを知ることから、移行を始める。 MySQL互換性を活かしつつ、現在使っている機能と動作を一つずつ確かめます。grasys（グラシス）はアプリケーションとデータベースの両方を見て、変更範囲と移行手順を具体化します。 1. ### 互換性と変更範囲を調べる SQL、データ型、インデックス、トランザクション、接続ツールを確認。対象のTiDB環境で動作させ、アプリケーションの変更点を整理します。 2. ### 移行中の更新まで設計する データ量、更新頻度、許容停止時間から移行方法を選定。移行中に増えるデータや更新を、どのように反映するかを決めます。 3. ### 性能とデータを照合する 代表的なクエリとピーク時の負荷を再現し、応答時間と処理件数を確認。移行前後のデータ整合性も確かめます。 4. ### 切り替え・切り戻しを試す 実施条件、接続先の変更、障害時の戻し方を定義。リハーサルで手順と所要時間を確認してから、本番へ進めます。 **MySQLとの動作の違いも、事前に確認します。** ストアドプロシージャやトリガーなど未対応の機能があり、SQLの実行計画やトランザクションにも差異があります。 [MySQL互換性の公式ドキュメント](https://docs.pingcap.com/tidb/stable/mysql-compatibility/) もっと強固なシステムに。 ## 成長に合わせて、 稼働後も基盤を育てる。 ノードの配置、アプリケーションの再接続・再試行、バックアップからの復旧。復旧時間と許容できるデータ損失の目標を揃え、提供形態に応じた手順を検証します。データ・バックアップ・ログの保管先と閲覧権限、保持・削除の条件も確認します。 grasys（グラシス）はMSPとして、合意した対象の監視・障害対応・運用保守を担います。受付、監視、一次対応、復旧作業の時間帯と連絡手順を定め、レビューの頻度と作業範囲に沿って性能・可用性・費用を見直します。提供形態が決まっていなくても、現在の課題からご相談いただけます。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![PingCAP TiDB導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.9L_zruCk_Z2qiYD.webp) Data Visual created with generative AI ### [PingCAP TiDB導入・運用支援](/services/tidb/) grasys（グラシス）はTiDBのリセールおよびシステムインテグレーターパートナーとして、TiDB CloudとTiDB Self-Managedの導入を支援します。製品・構成の選定から、設計・構築、既存データベースからの移行、運用改善までご相談いただけます。 - 製品選定・リセール: TiDBのリセールパートナーとして、利用規模、必要な機能、運用体制を伺い、対象製品と提供形態をご案内します。購入・契約条件と支援範囲を確認したうえで、お見積もりから導入に向けた調整まで対応します。 - 設計・構築・移行: システムインテグレーターとして、TiDB CloudまたはTiDB Self-Managedの構成、接続、権限、アプリケーションとの連携を設計・構築します。既存データベースの互換性と性能を評価し、データ移行・切り替え・切り戻しを計画します。 - 監視・運用保守・改善: grasys（グラシス）はMSPとして、合意した対象の監視、障害対応、運用保守を担います。提供形態ごとに、grasys（グラシス）が実施する復旧・バックアップ・更新作業と、PingCAPへの調査・対応依頼を整理します。お客さまと復旧判断の手順を定め、作業調整と復旧後の確認まで対応し、稼働状況をもとに構成と運用を見直します。 ## TiDBの導入・活用をご相談ください データ量、アクセス傾向、性能・可用性の要件と運用体制を確認し、製品選定・リセールから設計・構築・移行、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Ftidb%2F) --- ## Vinyl Cache | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/varnish Vinyl Cache（旧Varnish Cache）は、HTTPレスポンスをキャッシュし、Web配信時のバックエンド負荷を抑えるリバースプロキシです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Vinyl Cache Vinyl Cache（旧Varnish Cache）は、HTTPレスポンスをキャッシュし、Web配信時のバックエンド負荷を抑えるリバースプロキシです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - Web配信、プロキシ、負荷分散、リアルタイム通信 ## 関連する観点 - Varnish Cache ## Vinyl Cacheの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fvarnish%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 配信コンテンツの特性に合わせたキャッシュ方針、リバースプロキシ構成、VCL設定の設計・導入を支援します。 運用支援 キャッシュ利用状況やバックエンド負荷の確認、キャッシュ更新・除外ルールの見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ## Vinyl Cacheの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fvarnish%2F) --- ## HashiCorp Vault | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/vault パスワード、APIキー、証明書などのシークレットを集約し、アクセス制御や発行・更新を管理する技術です。アプリケーションや運用基盤で利用する認証情報の保護とライフサイクル管理に活用できます。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # HashiCorp Vault パスワード、APIキー、証明書などのシークレットを集約し、アクセス制御や発行・更新を管理する技術です。アプリケーションや運用基盤で利用する認証情報の保護とライフサイクル管理に活用できます。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - ソフトウェア構成、脆弱性、シークレット管理の技術・標準 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## HashiCorp Vaultの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fvault%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 認証情報の管理要件を整理し、シークレットの集約・アクセス制御の導入を支援します。 運用支援 認証情報の発行・更新手順、アクセス権限の確認、管理基盤の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![HashiCorp 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.Pqwn192R_ZA1m2F.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [HashiCorp 導入・運用支援](/services/hashicorp/) HashiCorp 製品を活用し、マルチクラウドやハイブリッド環境の運用自動化と最適化を支援します。 - Vault・データ保護: シークレット管理、動的な認証情報、暗号化キー、データ保護の要件を整理し、Vaultの導入とアクセス制御を支援します。 - Terraform・インフラ自動化: 既存インフラと変更手順を整理し、TerraformによるプロビジョニングとInfrastructure as Codeの運用を整備します。 - Nomad・Consulによる運用基盤: ワークロードの配置とスケーリング、サービスディスカバリ、ヘルスチェック、サービス接続の自動化を支援します。 ## HashiCorp Vaultの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fvault%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## VictoriaMetrics | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/victoria-metrics 時系列メトリクスを保存・検索する監視基盤です。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # VictoriaMetrics 時系列メトリクスを保存・検索する監視基盤です。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - メトリクス、ログ、監視、可視化 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## 関連する観点 - victoria-metrics ## VictoriaMetricsの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fvictoria-metrics%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 時系列メトリクスの保存・検索要件を整理し、監視基盤の構築を支援します。 運用支援 データ取り込みと検索状況の確認、保存容量や保管方針の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ## VictoriaMetricsの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fvictoria-metrics%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Wiz | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/wiz Google Cloud・AWS・AzureやVMware vSphereなどのオンプレミス環境を横断し、インフラ、権限、データ、アプリケーションのリスクを関連付けて可視化するクラウド・AIセキュリティプラットフォームです。Wizは、コードから実行環境までの情報と攻撃経路を基に、対応すべきリスクの優先順位付けと修正を支援します。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Wiz Google Cloud・AWS・AzureやVMware vSphereなどのオンプレミス環境を横断し、インフラ、権限、データ、アプリケーションのリスクを関連付けて可視化するクラウド・AIセキュリティプラットフォームです。Wizは、コードから実行環境までの情報と攻撃経路を基に、対応すべきリスクの優先順位付けと修正を支援します。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - ソフトウェア構成、脆弱性、シークレット管理の技術・標準 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 ## Wizの導入・活用をご相談ください Google Cloud・AWS・Azureやオンプレミス環境とセキュリティ運用の現状を確認し、リスクの可視化、優先順位付け、合意した対象の是正と対応体制の整備を支援します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fwiz%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 Google Cloud・AWS・Azureやオンプレミス環境の構成、Wizへの接続範囲、必要な機能・権限、スキャン情報の処理・保管先を確認し、導入と初期評価を支援します。 運用支援 検出事項の優先順位を整理し、合意した対象の設定・権限などの是正と修正状況の確認を支援します。追加調査・改修や事故対応は、担当範囲と対応時間、支援の可否を個別に確認します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 ![AWS 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.HOKY0Fhd_WaPCM.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [AWS 設計・構築・運用](/services/aws/) AWSの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、開発、性能改善まで一貫して担います。 - AWSアーキテクチャ設計・構築: 要件に合わせたAWSアーキテクチャを設計し、可用性、性能、セキュリティ、ネットワークとコストを整理したAWS環境を構築します。 - 監視・運用保守: 監視・運用保守を継続して担い、障害対応、更新作業と定常運用を組み合わせて安定稼働を支えます。 - 移行・開発・性能改善: 既存環境からの移行、クラウドネイティブ開発、負荷試験と性能改善を段階的に実施し、継続的な改善を進めます。 ![クラウドセキュリティ構築・運用](/_astro/service-card-abstract.DAGG0ycv_1Yhfku.webp) Security Visual created with generative AI ### [クラウドセキュリティ構築・運用](/services/cloud-security/) クラウドのID・権限、構成、監視、ログ、検知、是正と接続を、基盤の設計・運用と一体で設計・運用します。 - ID・権限・接続設計: IAM、最小権限、認証、ネットワークと既存環境との接続を整理し、共通方針を設計します。 - 構成・脅威・ログの可視化: クラウド構成、設定不備、脅威、アクセスと監査ログを確認できる仕組みを整えます。 - 検知・是正・運用改善: 検知後の調査、判断、是正、記録と再発防止をクラウド運用へ組み込みます。 ![Wiz 導入・運用支援](/_astro/service-card-abstract.ux5JzFaZ_J9dzD.webp) Security Visual created with generative AI ### [Wiz 導入・運用支援](/services/wiz/) grasys（グラシス）は、Google Cloud・AWS・Azureやオンプレミス環境を対象に、Wiz導入から、検出されたリスクの是正と継続的な運用改善まで支援します。資産、設定不備、脆弱性、権限の関係を可視化し、攻撃経路と影響を踏まえて優先すべき対策を具体化します。 - 対象環境・権限の設計: クラウドのアカウント、サブスクリプション、プロジェクトや、オンプレミスの仮想化・コンテナ基盤と対象リソースを整理し、Wizへ接続する範囲を定めます。環境に応じた接続方式と必要なAPI・アクセス権限、情報の取得・処理・保管先と閲覧権限、既存のセキュリティ対策との役割分担を確認します。 - 接続・初期設定・検証: 合意した対象範囲でWizと各環境を接続し、資産情報と検出事項を確認します。対象リソースの網羅性、検出結果の見方、通知先と担当者への引き継ぎを検証し、日々の評価に使える状態を整えます。 - リスクの是正・運用改善: 公開範囲、権限、データと攻撃経路の関係から、検出事項の優先順位を整理します。合意した対象の設定・権限などを、影響と承認手順を確認して是正します。追加調査やアプリケーション改修が必要な指摘は担当者と対応方針を整理し、修正状況の確認と見直しを運用へ組み込みます。 ## Wizの導入・活用をご相談ください Google Cloud・AWS・Azureやオンプレミス環境とセキュリティ運用の現状を確認し、リスクの可視化、優先順位付け、合意した対象の是正と対応体制の整備を支援します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fwiz%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Problem ### [クラウド基盤を導入・刷新したい](/problems/cloud-platform-modernization/) 要件、負荷、セキュリティ、運用を整理し、継続的に改善できるクラウド基盤を設計します。 詳しく見る Outcome ### [要件に合うクラウド基盤を新しく立ち上げたい](/outcomes/launch-cloud-platform/) 事業とシステムの要件を整理し、セキュリティと運用を組み込んだクラウド基盤を立ち上げます。 詳しく見る Outcome ### [開発・検証・本番環境を同じ品質で構築したい](/outcomes/standardize-cloud-environments/) 環境ごとの手作業と設定差異を減らし、IaCと共通ルールで再現できるクラウド基盤を整えます。 詳しく見る Outcome ### [コンテナ基盤を安全に運用し続けたい](/outcomes/operate-container-platform-reliably/) 可用性、セキュリティ、監視、更新を標準設計へ組み込み、運用開始後も改善できるコンテナ基盤をつくります。 詳しく見る --- ## Workflows | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/workflows Google CloudサービスやHTTP APIを順序立てて実行し、業務・システム処理を自動化するサービスです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # Workflows Google CloudサービスやHTTP APIを順序立てて実行し、業務・システム処理を自動化するサービスです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - データ処理、連携、ワークフロー、可視化 - 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 - Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 ## Workflowsの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fworkflows%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 サービス・APIを使う処理の実行順序を整理し、ワークフローの設計・実装を支援します。 運用支援 実行状況やエラーの確認、接続先の変更に伴う処理と権限の見直しを支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 Related Services ## 関連するサービス 課題や目的、技術の状況に応じて、構想・設計から実装、移行、運用改善まで支援します。 ![データ活用](/_astro/service-card-abstract.bNRCa2xF_ZejCPI.webp) Data Visual created with generative AI ### [データ活用](/services/data-utilization/) 分散したデータと指標の定義を整理し、BI・可視化を通じて、日々の分析と判断に使える環境を整えます。 - 分析に必要なデータの整理・連携: API、Excel・CSV、データベースから、分析に使う項目と更新頻度を整理します。データの粒度や形式をそろえ、部門や期間をまたいで集計・比較できる形へつなぎます。 - 指標・データモデル設計: 指標の計算方法、集計単位、対象範囲を明確にし、利用部門で共有できる定義にまとめます。LookMLなどを用いて、複数のレポートで同じ基準を使える分析用データモデルを設計します。 - BI・可視化・利用改善: Lookerや個別の可視化を用い、利用者が状況や変化を確認できるダッシュボードを構築します。閲覧権限と更新方法を整え、利用状況に応じて指標や表示を見直します。 ![Google Cloud 設計・構築・運用](/_astro/service-card-abstract.D1zHDvUC_Z1knTKu.webp) Cloud Infrastructure Visual created with generative AI ### [Google Cloud 設計・構築・運用](/services/google-cloud/) Google Cloudの導入から、インフラの設計・構築・運用、移行、継続改善まで一貫して担います。 - アーキテクチャ設計・構築: 可用性、性能、権限、ネットワークを整理し、要件に合うGoogle Cloud環境を設計・構築します。 - 監視・障害対応・運用保守: 可観測性と有人監視を組み合わせ、障害の検知、初動、復旧と日々の運用を担います。 - 移行・構成管理・継続改善: 既存環境からの段階的な移行と再現可能な構成管理を進め、運用開始後も改善を続けます。 Proof / Case Study ## 関連する導入事例 ![GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/_astro/2770133a3b089b60229734b1c37ef5a1-scaled.B8OIGkYO_Z19H9Bc.webp) バルス株式会社 ### [GPU基盤の最適化で安定運用とコスト効率化を実現](/case-studies/balus-gpu-optimization/) 業界 ゲーム・エンターテインメント サービス クラウド基盤・移行 / 運用・最適化 課題 作業者ごとのローカルディスクによる重複コストや、処理中の待ち時間、Spot VMの中断、非エンジニアによる運用確認が課題となっていました。 支援 VMの複製・自動削除、Cloud Storageによるストレージの共通化、Workflowsとスプレッドシートによる処理の自動化を進め、オンデマンドVMも選べる環境を整備しました。 成果 利用量が従来比7.0倍に増える中でも稼働コストを4.9倍に抑え、Spot VMの中断による作業停止の回避と成果物共有の効率化につながりました。 ## Workflowsの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fworkflows%2F) Related Discovery ## 別の視点から検討する Problem ### [データを集約・可視化・活用したい](/problems/data-integration-analytics/) 分散したデータの収集・蓄積・分析・可視化を、運用と権限まで含めて設計します。 詳しく見る Problem ### [安定運用・障害対策を強化したい](/problems/reliability-incident-response/) 監視、障害対応、可用性、運用体制を横断して、安定運用に必要な仕組みを整理します。 詳しく見る Problem ### [クラウド移行・EOLに対応したい](/problems/cloud-migration-eol/) 停止時間、互換性、セキュリティ、運用引き継ぎを考慮して、移行計画を具体化します。 詳しく見る Outcome ### [分散した業務データを集約し、再利用できるようにしたい](/outcomes/unify-business-data/) 複数システムに分散したデータを、権限と品質を保ちながら共通の用途で利用できる形へ整えます。 詳しく見る Outcome ### [指標を可視化し、判断を早めたい](/outcomes/accelerate-decisions-with-data/) 業務上の判断と指標を結び付け、必要な人が一貫したデータをすぐ確認できるようにします。 詳しく見る Outcome ### [熟練者の判断基準を指標・ルールとして共有したい](/outcomes/codify-operational-decisions/) 担当者の経験に依存する判断を、共有できるデータ、指標、ルールへ整理し、継承できる状態にします。 詳しく見る --- ## XGBoost | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/xgboost 勾配ブースティングによる機械学習ライブラリです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # XGBoost 勾配ブースティングによる機械学習ライブラリです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - 生成AIの業務活用と機械学習モデルの開発・評価に使う技術 ## 関連する観点 - xgboost ## XGBoostの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fxgboost%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 予測・分析の目的とデータを整理し、モデル開発・評価環境の整備を支援します。 運用支援 予測結果と入力データの確認、モデルの再評価、学習処理の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ## XGBoostの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fxgboost%2F) --- ## YARA | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/technologies/yara ルールに記述した文字列・バイナリパターンを照合し、マルウェアなどのファイルを識別・分類するツールです。 ![](/_astro/service-hero-background.C4-skSsO_2wTOf9.webp) Technology # YARA ルールに記述した文字列・バイナリパターンを照合し、マルウェアなどのファイルを識別・分類するツールです。 ![クラウドやデータなどの技術要素が連携する基盤の抽象表現](/_astro/hero.BKexOYfH_1cEOBv.webp) Current State ## 活用できる領域 - ソフトウェア構成、脆弱性、シークレット管理の技術・標準 ## 関連する観点 - yara ## YARAの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fyara%2F) ## grasys（グラシス）の導入・運用支援 導入支援 識別・分類するファイルの要件を整理し、検査ルールと実行環境の整備を支援します。 運用支援 検査結果の確認、誤検知を踏まえたルールの見直し、検査手順の保守を支援します。 具体的な支援範囲は、ご利用環境・製品のプランやバージョン・ご契約内容に応じてご相談のうえ決定します。 ## YARAの導入・活用をご相談ください 目的と現状を確認し、技術選定から設計、実装、運用改善まで必要な範囲を整理します。 [相談する](/contact/?intent=technology-consultation&source=%2Ftechnologies%2Fyara%2F) --- ## 商標について | grasys（グラシス） URL: https://www.grasys.io/trademark 株式会社grasys（グラシス）および当サイトに掲載するGoogle Cloud、AWS、Microsoft Azureなど、各社の商標・登録商標に関する表記をご案内します。 # 商標について ## 商標について 株式会社grasys（グラシス） の商標・登録商標をご説明します ## 当社及び各社の商標 または登録商標 - grasys（グラシス） および grasys（グラシス） の名称、ロゴは、日本国およびその他の国における 株式会社 grasys（グラシス） の登録商標または商標です。 - Google Cloud (GCP) Platform、Google、Google Cloud (GCP)、BigQuery、Looker は Google LLC の商標です。 - Amazon Web Services、およびかかる資料で使用されるその他のＡＷＳ商標は、米国その他の諸国における、Amazon.com, Inc.またはその関連会社の商標です。 - Microsoft Azureは、米国Microsoft Corporationの米国およびその他の国における商標または登録商標です。 - Elasticsearch、Kibana、Beats、Logstash は米国および他の国々で登録されたElasticsearch B.V.の商標です。 - Palo Alto Networks、Palo Alto Networksロゴは米国およびその他の国におけるPalo Alto Networksの登録商標または商標です。 - その他会社名、各製品名は、一般に各社の商標または登録商標です。