ソリューション-2

性能管理ソリューション

性能管理のパイオニアとして、ITシステム全体の性能問題の解決や管理、システム運用費削減をサポートします

顧客行動の洞察からビジネス成長のヒントを探し出します。意思決定と戦略策定をサポートします

背景(課題

 データの洪水: 現代のビジネス環境では、データが溢れ返っていますが、そのすべてが有用なわけではありません。
 顧客理解のギャップ: 顧客のニーズと期待を正確に把握することは、多くの企業で未だに大きな課題となっています。
 戦略の不確実性: データが不足しているか、または不正確であると、戦略策定においてリスクが高まります。

解決の方向性

 データの賢い活用: 必要なデータの収集・無駄なデータの排除によって、ビジネスに本当に価値のある洞察を提供します。
 顧客洞察の深化: 顧客行動をリアルタイムで分析し、ニーズと期待に応じてサービスを最適化します。
 意思決定の強化: 精度の高いデータと洞察に基づいて、より確実な戦略を策定できます。

生まれた価値

 効率的な意思決定: データ駆動の洞察により、迅速かつ効率的な意思決定が可能になります。
 顧客満足度の向上: 顧客の本当のニーズに対応することで、顧客満足度が向上します。
 ビジネス成長: 正確なデータと洞察を活用することで、ビジネスの成長と拡大が促進されます。

 

 

 

 

 

お客様解決例

  顧客行動分析
 
Webサービス業のあるお客様では、売上増加を目的にUX向上の観点から顧客行動データの分析を行いました。

 

 訪問顧客の滞在時間、動線、コンバージョン率、直帰率といったデータと、Webサイトのレスポンスやエラー率を掛け合わせた分析を実施ました。

 

 結果、顧客が迷いがちなUIの存在や、コンバージョンを妨げるエラーを発見でき、サイト改修へ繋げることができました。

 


 迷惑予約検知
 Webサービス業のあるお客様では、商品を大量に予約し、キャンセル可能期限の直前に一斉キャンセルされる迷惑行動に悩まされていました。

 

 Webサイトの訪問顧客データ取得、同一のユーザーIDによる集中的な大量予約を検知する仕組みを構築しました。

 

 迷惑予約の情報はIT部門から事業部門へ連携され、迷惑行為の発生が迅速に確認できるようになりました。
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1

IT運用業務のトイルを削減 労働集約な運用を改革!

背景(課題

 労働集約的な運用: 従来のIT運用は人手が多く必要で、効率が悪い場合があります。
 エラーのリスク: 手作業による運用は、ヒューマンエラーのリスクが常に伴います。
 スケーラビリティの問題: 企業が成長するにつれて、手動での運用がスケールしきれない場合があります。

解決の方向性

 高度な自動化: 運用業務の大部分を自動化することで、効率と精度を向上させます。
 エラー削減: 自動化により、ヒューマンエラーを大幅に削減します。
 スケーラビリティの確保: 自動化されたシステムは、ビジネスが拡大しても柔軟に対応できます。

生まれた価値

 効率の向上: 運用業務の自動化により、人手が必要な作業時間が大幅に削減されます。
 品質の確保: 自動化による一貫した運用で、サービス品質が向上します。
 ビジネスの拡大: 効率的な運用により、新しいビジネスチャンスにも迅速に対応できます。

 

 

 

 

 

お客様解決例

  インシデント検知の迅速化と自動回復(オートヒーリング)
 
手作業によるインシデント対応では、ヒューマンエラーによる遅延や誤った対応が生じていました。

 

高度な自動検知と自動回復機能を組み込み、インシデント発生時に迅速かつ正確に対応するよう試みました。

 

結果、インシデントの迅速な解決により、システムダウンタイムが大幅に削減され、業務の効率とサービス品質が向上しました。
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2

ITのビジネス貢献を可視化し、注力分野をデータから確認できます!

背景(課題

 ビジネスとITのギャップ: IT運用がビジネスにどれだけ貢献しているのか、具体的な数値で示せない場合が多くあります。
 成果の不透明性: ITプロジェクトの成果がビジネスにどれだけ貢献しているのか、可視化が不十分な場合があります。
 リソースの非効率的な配分: どのITプロジェクトに注力すべきか、明確なデータがないと判断が難しいです。

解決の方向性

 貢献度の可視化: IT運用とビジネス成果の関連性をデータで明示します。 
 データ駆動の意思決定: 注力すべきプロジェクトや分野をデータに基づいて特定します。
 成果の明確化: ITプロジェクトのビジネスへの貢献度を定量的に評価し、報告します。

生まれた価値

 戦略的なリソース配分: データに基づいた分析で、リソースを最も効果的なプロジェクトに集中できます。
 ビジネス成果の最大化: ITの貢献を明確にすることで、ビジネス成果を最大化します。
 透明性の確保: ITプロジェクトとビジネス成果の関連性が明確になり、ステークホルダーとのコミュニケーションが円滑になります。

 

 

 

 

 

お客様解決例

  ユーザー利用状況を可視化し、ビジネス部門と共有することでインサイトを生み出す
 
従来のリソース中心の報告では、ITシステムのビジネス貢献度の説明が難しく、有意な提案ができませんでした。

 

ユーザーの利用状況とともにシステムの負荷をビジネス部門と共有することでビジネス戦略の立案が可能になりました。

 

 キャンペーン実施の効果測定や実施時期の検討など、様々な施策の判断に役立てています。
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3

パフォーマンス、セキュリティ、キャパシティのデータを総合的に分析し、ビジネス運営の効率と安定性を高めます

背景(課題

 多面的な課題: パフォーマンス、セキュリティ、キャパシティといった異なる側面からの課題がビジネス運営に影響を与えています。
 データの断片化: 各領域で生成されるデータが一元化されていないため、総合的な分析が難しいです。
 運営の不安定性: 効率と安定性が確保できないと、ビジネスの持続性に問題が生じる可能性があります。

解決の方向性

 総合的なデータ分析: パフォーマンス、セキュリティ、キャパシティのデータを一元的に分析し、洞察を提供します 。
 効率的な運営: 分析結果を基に、ビジネス運営の効率化を図ります。
 安定性の確保: データに基づいた対策で、ビジネス運営の安定性を高めます。

生まれた価値

 効率の向上: 総合的な分析により、ビジネス運営の効率が向上します。
 安全なビジネス運営: セキュリティ対策がデータに基づいて行われるため、より安全な運営が可能になります。
 持続可能な成長: 効率と安定性の向上により、ビジネスの持続的な成長が期待できます。

 

 

 

 

 

お客様解決例

  リクエスト件数とリクエスト元の流量からアタックを判別
 
あるお客様ではリクエストの急増や異常な流量が発生しており、通常のビジネス運営に影響を及ぼしていました。

 

リクエスト件数とリクエスト元の流量データを組み合わせ、総合的に分析することで、異常なアクセスパターンを自動的に検出し、アタックを判別しました。

 

ー 結果、セキュリティ対策の強化により、ビジネス運営の安定性が向上し、持続可能な成長が期待できるようになりました。

 

 キャンペーン実施の効果測定や実施時期の検討など、様々な施策の判断に役立てています。
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4

ユーザー提供価値を最大化するため、高速な機能提供が実現できます

背景(課題

 機能提供の遅延: ユーザーの要求に迅速に応えられないと、ビジネスチャンスを逃してしまう可能性があります。
 ユーザー満足度の低下: 遅い機能提供や不十分な機能は、ユーザー満足度を下げる要因となります。
 競合との差別化: 高速かつ質の高い機能提供ができないと、競合に後れを取る可能性があります。

解決の方向性

 高速な機能開発: データ駆動型のアプローチで、必要な機能を高速に開発します。 
 ユーザー中心の設計: ユーザーのニーズと期待に基づいて、機能を設計および提供します。
 継続的な改善: ユーザーフィードバックとデータ分析を元に、機能を継続的に改善します。

生まれた価値

 ユーザー満足度の向上: 高速な機能提供により、ユーザーの期待を超える価値を提供できます。
 ビジネスチャンスの拡大: 迅速な対応能力により、新しいビジネスチャンスを掴むことができます。
 競争力の強化: ユーザーに価値を迅速に提供することで、競合との差別化が図られます。

 

 

 

 

 

お客様解決例

  CI/CDパイプラインでのクオリティゲート実装
 
あるお客様では機能提供の遅延や品質問題が、ユーザー満足度を下げ、競合との差別化を困難にしていました。

 

CI/CDパイプラインにクオリティゲートを実装し、コード品質を自動的に検証し、迅速かつ高品質な機能提供を実現しました。

 

結果、機能提供の速度と品質が向上し、ユーザー満足度の増加とビジネスチャンスの拡大、競争力の強化に繋がりました。

 

 

 

 

 

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5

システム障害の影響範囲を即時把握、ビジネス影響をLOB(Line of Business)と共有できます

背景(課題

 障害発生時の混乱: システム障害が発生した際、その影響範囲とビジネスへの影響を速やかに把握する必要があります。
 情報の非共有: 障害情報がIT部門とLOB(Line of Business)間で共有されていないと、対応が遅れる可能性があります。
 ビジネスへの影響: 障害の影響範囲が広がると、ビジネスにも大きな悪影響を及ぼす可能性があります。

解決の方向性

 即時の影響範囲把握: システム障害が発生した瞬間に、その影響範囲をリアルタイムで把握します。 
 LOBとの情報共有: 障害情報を即座にLOBと共有し、迅速な対応を可能にします。
 ビジネス影響の最小化: 影響範囲と対応策を明確にすることで、ビジネスへの影響を最小限に抑えます。

生まれた価値

 迅速な対応: 即時の影響範囲把握と情報共有により、障害対応が迅速に行えます。
 ビジネス継続性の確保: ビジネス影響を最小限に抑えることで、ビジネスの継続性が確保されます。
 信頼性の向上: 障害発生時の迅速な対応が可能なシステムは、顧客やパートナーからの信頼を高めます。

 

 

 

 

 

お客様解決例

  サービス提供の不全をリアルタイムで検知し、事業関係者に状況を共有
 
あるお客様では利用者のクレームでしか性能劣化に気付けず、利用者の利便性を損なっていたことが離脱者増加の原因となっていました。

 

サービス監視により劣化に気付くとともに、影響範囲、深刻度を簡単に可視化できるようになりました。

 

サービス不全状態を事業部門に迅速に連携することで、利用者への事前周知もでき、満足度の低下を防ぐことができました。

 

 

 

 

 

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6

障害復旧時間を大幅短縮、99%削減の実績(数か月⇒数分)

背景(課題

 長い障害復旧時間: 従来の方法では、システム障害の復旧に数か月もかかる場合があります。
 ビジネスへの影響: 長い障害復旧時間は、ビジネスに大きな悪影響を及ぼします。
 コスト増加: 障害が長引くほど、その修復にかかるコストも増大します。

解決の方向性

 高速な障害診断: 高度な分析ツールを用いて、障害の原因を迅速に特定します。 
 効率的な復旧プロセス: 自動化された復旧プロセスにより、障害復旧時間を大幅に短縮します。
 コスト削減: 障害復旧時間の短縮により、障害からくるビジネス損失と修復コストを削減します。

生まれた価値

 ビジネス継続性の確保: 障害復旧時間が大幅に短縮されることで、ビジネスの継続性が高まります。
 信頼性の向上: 障害からの迅速な復旧は、顧客やビジネスパートナーからの信頼を高めます。
 コスト効率の改善: 障害復旧の効率化により、全体的な運用コストが削減されます。

 

 

 

 

 

お客様解決例

  MTTD(平均障害検出時間)の短縮
 
あるお客様では従来のシステムでは、障害を検出するのに時間がかかり、ビジネスへの影響が大きくなっていました。

 

高度なモニタリングツールと分析手法を導入し、MTTDを大幅に短縮し、障害をより迅速に検出できるようにしました。

 

障害検出時間の短縮により、ビジネス継続性が確保され、信頼性が向上し、障害によるコストの増加を抑えることができました。

 

 

 

 

 

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7

古いアプリでも内部処理を一発可視化。スパゲティコードも解読可能

背景(課題

 レガシーシステムの複雑性: 古いアプリケーションやスパゲティコードは、内部処理が非常に複雑で理解が難しいです。
 メンテナンスの困難性: 複雑なコード構造により、メンテナンスや改修は困難になります。
 可視化の不足: 従来のツールでは、古いアプリケーションの内部処理を効率よく可視化することが難しいです。

解決の方向性

 一発可視化: 高度な分析ツールを用いて、古いアプリケーションでも内部処理を一発で可視化します 。
 スパゲティコード解読: 複雑なコード構造も解析し、その機能と処理フローを明確にします。
 効率的なメンテナンス: 可視化と解読により、メンテナンス作業が効率的に行えます。

生まれた価値

 コードの理解性向上: 内部処理の可視化により、コードの理解が容易になります。
 メンテナンス効率の向上: スパゲティコードも解読可能になるため、メンテナンス作業がスムーズに行えます。
 長寿命化: 古いアプリケーションでも効率的なメンテナンスが可能になり、その寿命を延ばすことができます。

 

 

 

 

 

お客様解決例

  不活用機能、アプリを棚卸。保守業務を大幅削減
 
あるお客様では社内のユーザー部門からの依頼で過去に様々な機能を開発してきましたが、アプリ保守に大きな工数がかかるようになってしまいました。

 

ユーザーの利用頻度から継続提供するものと提供廃止するものを選定できました。

 

作成者が退職している古い活用継続が必要なアプリも、簡単に改修ができるようになりました。

 

 

 

 

 

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8

クレーム前にサービス劣化を検知。利用者満足度の低下を防止できます

背景(課題

 サービス劣化の遅延検知: 従来の監視ツールでは、サービス劣化を検知するのが遅く、クレームが発生してから対応するケースが多くあります。
 利用者満足度の低下: サービス劣化が長引くと、利用者の満足度が低下し、ビジネスに悪影響を及ぼします。
 リアクティブな対応: 既に問題が発生した後に対応する「リアクティブ」なアプローチでは、効果的な解決が難しくなります。

解決の方向性

 プロアクティブな検知: 高度な分析機能を用いて、サービス劣化をクレームが発生する前に検知します。 
 即時対応: サービス劣化を早期に検知することで、即時に対応し、問題の拡大を防ぎます。
 利用者満足度の維持: 早期の対応により、利用者満足度を維持または向上させます。

生まれた価値

 クレームの削減: サービス劣化を早期に検知し対応することで、クレームを大幅に削減できます。
 ビジネスの信頼性向上: 早期対応が可能なシステムは、利用者からの信頼を高めます。
 オペレーショナル・エクセレンス: 早期検知と即時対応により、運用品質が向上します。

 

 

 

 

 

お客様解決例

  クレームに頼らない障害検知、対応の迅速化と利用者満足の向上
 
あるお客様では利用者のクレームでしか性能劣化に気付けず、利用者の利便性を損なってしまい、利用者の満足度低下の原因となっていました。

 

サービスの直接監視で自発的に性能劣化に気付け、また事象の切り分け原因追及、暫定対応のスピードも上がりました。

ー 遅いシステムに諦めていた人たちにも改善が伝わり、システム利用が促進されました。

 

 

 

 

 

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9

難解な文字列で管理するのは終わり。データの共通言語化

背景(課題

 データの非標準化: 異なる部門やプロジェクトで、独自の文字列やコードでデータを管理している場合が多くあります。
 情報の非効率的な共有: 難解な文字列でのデータ管理は、情報の共有を困難にしています。
 データの解釈の誤り: 難解な文字列によるデータ管理は、誤解や誤解釈を招く可能性があります。

解決の方向性

 データの標準化: 一元的な基準や共通の言語でデータを管理します 。
 効率的な情報共有: データの共通言語化により、各部門やプロジェクト間での情報共有がスムーズになります。
 正確なデータ解釈: 共通の言語でのデータ管理により、データの解釈が正確に行えます。

生まれた価値

 運用効率の向上: データの共通言語化により、データ管理や情報共有の効率が大幅に向上します。
 データ品質の確保: 共通の言語でのデータ管理は、データ品質を一定に保ちます。
 ビジネスのスピードアップ: 効率的なデータ管理と情報共有により、ビジネスプロセスがスムーズに進行します。

 

 

 

 

 

お客様解決例

  IT用語を使わず、お客様の業務用語で可視化。意思疎通が可能に
 
あるお客様では通常の報告ではITの専門的な用語が多く、経営層、事業部門との共有が難しくデータが活用できていませんでした。

 

各社が業務で利用する用語(業務プロセス、提供サービス)で利用状況を可視化することで誰でも活用できるようになりました。

利用が伸びない機能や、サービス遅延している機能などを事業部門が理解できるようになり、意思疎通が円滑になりました。

 

 

 

 

 

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