どのようにお役に立てるか
技術的な専門性だけでなく、事業目標から逆算した設計を重視します。
クラウドコスト最適化
現状のアーキテクチャを診断し、パフォーマンスを落とさずにインフラコストを削減する設計を提案・実装します。
PoCから本番導入
検証段階で終わらせない。PoC設計から本番環境への移行計画まで、実用性を担保したまま進めます。
データ基盤構築
分析・機械学習・BI活用を前提に、スケーラブルで運用しやすいデータパイプラインとウェアハウスを構築します。
技術レビュー
既存システムの設計・コード・インフラを第三者視点で評価し、リスクと改善方針を具体的に提示します。
Deliverables
専門分野
Data Science
統計モデリングや機械学習アルゴリズムを駆使し、ビジネスデータから実用的なインサイトを抽出します。
AI / LLM
OpenAIやGoogle Gemini等のAPI、ローカルLLMを活用した高度なテキスト処理や生成AI統合アプリを開発します。
Cloud Architecture
AWS等のクラウド環境において、LambdaやS3、Step Functionsを用いた低コスト・高可用なサーバーレス設計を行います。
ServiceNow
IntegrationHubやFlow Designerによる業務プロセスの自動化、REST API連携、生成AI統合など、全社的なワークフローを構築します。
BI & Analytics
QuickSightなどのBIツールを用いて散らばったデータを可視化し、経営判断やKPI追跡を支えるリアルタイムダッシュボードを構築します。
Business Automation
Python、RPA、kintoneなどの業務ツールを組み合わせ、データの自動収集や定常作業の工数削減、システム間連携を自動化します。
支援の流れ
課題の把握から設計・実装・運用まで、どのように関わるかの例を示します。
課題
データはあるが活用できていない。部門ごとに分散したExcelが乱立し、意思決定に使えるレポートが存在しない。クラウドコストは増加の一途をたどっている。
判断と設計
まず現状 of データフローを可視化し、ボトルネックを特定。単一のデータウェアハウスに統合する方針を確定。既存システムへの影響を最小化しながら段階的に移行する計画を立案した。
結果
全部門のデータをリアルタイムで参照できるダッシュボードを構築。意思決定サイクルが週次から日次に短縮。クラウドコストは3ヶ月で約28%削減を達成した。
主な実績
ハッカソン ブログ賞受賞
ServiceNow Hackathon 2025
ホテル向けAIコンシェルジュシステム「now reception」を開発。ServiceNowを業務データ基盤とし、Google Gemini APIとIntegrationHubを連携。宿泊予約情報や顧客情報をもとにパーソナライズされたAIコンシェルジュを実現しました。また、5名チームのスクラムマスターとしてバックログ作成、タスク分解、進捗管理、メンバーアサインを担当し、チーム全体の生産性を向上させました。
月間約10時間の削減
勤怠システム自動化
Python・AWSを活用し、散らばっていた勤怠データの自動収集と異常検知を完全に自動化しました。
審査時間を30%以上短縮
自動車リース審査システム
Python・AWS・kintoneを連携させ、紙や手作業が介在していた審査フローを自動化し、30分から20分以下に短縮しました。
サーバーコスト約90%削減
サーバーレス化
常時起動サーバーから AWS Lambda と Step Functions を組み合わせた完全イベント駆動型アーキテクチャへ移行しました。
1件あたり約10分短縮
RPA (定常業務自動化)
手作業で行われていた履歴書登録業務を自動化。ミスをゼロにし、一人あたりの業務工数を大幅に削減しました。
自社開発SaaSプロダクト
Aurora Sphere
X（旧Twitter）の運用・分析を行うSaaS基盤。生成AIによる投稿作成補助とデータ分析に基づく分析エンジンを統合。
私たちが大切にしていること
私たちは「AIを導入すること」を目的にはしていません。
本当に目指しているのは、企業が抱える課題を解決し、意思決定をより良くすることです。
そのために、データ分析・AI・システム開発を組み合わせ、お客様の業務に合わせた最適な仕組みをご提案します。
課題規模の大小にかかわらず、まずは小さく始め、継続的に改善していくプロセスを重視しています。
データ分析やAIだけでは、本質的な業務改善は実現できません。
私たちは、ServiceNowをはじめとする業務基盤やクラウド技術とAIを組み合わせることで、現場の業務プロセスそのものを改善し、企業のDXを実現します。 分析からシステム実装・運用まで、一気通貫で支援できることが私たちの強みです。
会社・代表について
山北 倫太郎
代表社員 / データサイエンティスト・AIエンジニア
東京理科大学 理学部第一部 応用数学科。数値解析・統計モデリング・機械学習を専門に学び、数学を活用したデータ分析・AI開発・DX支援を得意としています。
エンジニアリングのみならず、5名規模の開発チームにおけるスクラムマスターとして、バックログ管理、タスクの切り出し、個々人のスキル・技術レベルに応じたメンバーアサイン、進捗管理を担当。チーム全体の生産性を向上させるマネジメント力を強みとしています。
現在は合同会社Stardust Dataを設立し、データ分析、AI開発、DX支援、システム開発、クラウドアーキテクチャ設計を一貫して支援しています。「分析して終わる」のではなく、実際の業務改善や意思決定につながる仕組みづくりを重視しています。
Our Mission
技術は手段であり、目的は事業の前進です。
分析・設計・実装のすべてを、課題解決という一点に向けて統合します。
Company Overview
- 会社名
- 合同会社Ｓｔａｒｄｕｓｔ Ｄａｔａ
- 代表者
- 山北 倫太郎
- 設立
- 2024年8月
- 所在地
- 神奈川県茅ヶ崎市
- 法人番号
- 5021003014947
- 事業内容
- データサイエンス・AI開発・クラウドアーキテクチャ設計・DX支援・システム開発・プロジェクトマネジメント
Technology Stack
よくある質問
はい、大歓迎です。現在の業務上の課題整理や、データ活用・AI導入の検討段階でのディスカッションなど、まずはお気軽にご相談ください。初回相談は無料で行っております。
はい、全国対応しております。ZoomやGoogle Meet、Microsoft Teams等のオンライン会議ツールを用いて、遠方のお客様ともスムーズに要件定義から実装、運用までご一緒させていただいております。
はい、ご安心ください。専門用語を使わず、AIで「できること」「できないこと」をリスクや費用対効果を含めて分かりやすく丁寧にご説明します。まずは小さな検証（PoC）から開始することをお勧めしています。
はい、対応しております。「数時間のルーティンワークを自動化するPythonスクリプトを作りたい」「Excel集計を自動化したい」といった、短納期・小規模な業務効率化タスクも喜んで承ります。
はい、可能です。基本的にはオンラインでの打ち合わせをお願いしておりますが、必要に応じてお電話や対面での打ち合わせにも柔軟に対応させていただきます。
まずは話してみませんか
課題が整理できていなくてもお気軽にご相談ください。
「何から手をつければいいかわからない」という段階からご一緒できます。 初回のお打ち合わせは無料です。