散らばったデータを、
意思決定に直結する。
BigQuery / dbt / Airflow と 生成AI を駆使し、 ETL・基盤設計から AI 活用の内製化まで一気通貫。
「溜めただけのデータ」に、息を吹き込みます。
ふくふくの仕事を、1分で。
散らばったデータが、磨かれ、現場の数字に変わるまで。
データの入り口から出口まで、
一気通貫で。
「データを溜めるだけ」から「現場が毎日意思決定に使う」状態へ。基盤 → パイプライン → 可視化 → AI 活用、必要な範囲だけ切り出してご支援も可能です。
データ基盤構築
DWH選定からスキーマ設計、CDC・ストリーミング取り込みまで。BigQuery / Snowflake / Redshift の構築実績多数。
- BigQuery / Snowflake 設計実装
- Datastream / CDC 取り込み
- メタデータ・データカタログ整備
データパイプライン構築
AWS Glue / Step Functions / dbt で、運用負荷の低い再現性のあるパイプラインを設計。SLA設計・監視まで一貫。
- dbt / Glue / Step Functions 実装
- Airbyte / Fivetran 連携
- 監視・SLA・データ品質
BI・意思決定支援
現場が毎日見るダッシュボードから役員レポートの自動化まで。Tableau / Looker Studio / Sigma / Streamlit を案件特性で選定。
- KPI設計とダッシュボード実装
- 現場・経営層別の情報設計
- 役員レポートの自動配信
生成AI 内製化支援
Claude / OpenAI / Vertex AI を業務に組み込む。RAG基盤・AIエージェント・Claude Code を使った開発内製化まで。
- RAG / 検索基盤構築
- AIエージェント設計
- 開発組織の生成AI内製化
データの旅路を、設計します。
原始データから意思決定まで。各レイヤーに最適な技術を選び、運用しやすい形で組み上げます。
AIを、自由自在に
使える組織へ。
ふくふくは、自社のあらゆる開発・運用に Claude Code を使い込んでいます。 データ基盤からエージェント実装、組織内製化のメソッドまで、現場で使い込んだノウハウをそのままお渡しします。
- RAG・検索基盤の設計実装（社内ナレッジ / 顧客データ）
- 業務エージェントの開発（Claude / OpenAI / Vertex AI）
- Claude Code等の生成AI開発を組織で使いこなす内製化伴走
- MLOps / LLMOps：評価・モニタリング・コスト最適化
幅広い業界の「当事者」として、ご一緒してきました。
ドメイン理解こそが、データ基盤の質を決めます。28年で触れた業界の数字をそのまま開示します。
世にあるデータを、
武器に変える。
政府・自治体・国際機関が公開している優良データセットをふくふくが厳選。 社内データと組み合わせる活用提案まで含めて、コラム連載でアップデートしています。
社内データ × オープンデータの活用例
気象データ × 自社POSで需要予測
気象庁の予報値とPOS実績を結合し、店舗別の在庫推奨を毎日自動算出。
RESAS × 顧客住所で商圏分析
顧客の郵便番号をRESAS地域コードと突合し、白地・濃淡を地図でレポート。
e-Stat × 業界ベンチマーク
業種別の賃金・付加価値生産性と自社実績を並べ、経営会議で月次ベンチマーク。
「長期で伴走する」が、
うちの強みです。
5年・3年・2年と長期契約に至るプロジェクトを多数。設計から運用、新メンバーへの引継ぎまで含めて任せていただいています。守秘契約のもとで抽象化してご紹介します。
30万DAU の Web アクセスログを日次集計する分析基盤
PCで30万・SP10万DAU の購買行動ログに、独自のコンバージョン定義・サイト分類を肉付け。バイト/転職/飲食/旅行など9業界の競合動向を毎日可視化。
位置情報を基盤とした大規模 ETL のエンハンス
Cloud Run / Cloud Functions と dbt で構築されたパイプラインを、運用しやすい形に再設計。BI 連携まで一気通貫で支援。
経歴書解析パイプライン × LLM
OpenAI / Bedrock 等の LLM を組み合わせ、経歴書・案件情報を構造化抽出。パイプライン設計から運用、BI まで4年伴走。
需要予測 × KPI可視化 × 業務スマホアプリ
アプリ決済型小売店舗のヒストリカルデータから需要予測・SKU配置・効果測定を支援。Slack 速報通知や AppSheet を使ったPOS端末も自社実装。
BigQuery + Tableau の KPI ダッシュボード
ゲーム3タイトル分のKPIを BigQuery で集計し、400指標以上を Tableau で可視化。意思決定の速度を底上げ。
メタバース事業の KPI 集計と可視化
Snowflake を中核に、dbt / Airbyte / Hightouch / Sigma で構築。経理データから運営KPIまでを統合し、現場が日次で見られる形へ。
オンライン会計データから与信額をリアルタイム算出
会計サービス・カートシステム・ヒアリングデータを統合し、与信額・手数料・返済期間を自動決定するパイプライン。Streamlit で営業ツール化まで。
会計＋非財務データの ETL とBI連携
RDB / S3 に分散していた会計情報と非財務データを Glue / Athena で統合。Tableau ダッシュボードに繋ぎ、財務以外の意思決定指標も可視化。
気象データの地図プロット + 分散クロール基盤
気象台観測予測の補完モデル結果を地図に可視化。並行して求人・気象データの分散クロールを EC2 単発から ECS Fargate 化し、処理時間を大幅短縮。
Android MMORPG 基盤と オセロAI サーバ
高負荷ゲームサーバの設計とインフラ構築。並行して囲碁/オセロAIサーバの基盤も担当。Apache Solr による検索、Redis でキャッシュ最適化。
「使える」技術しか、使わない。
運用負荷・コスト・採用市場、3つの観点で評価し、現場でちゃんと回るスタックだけを採用しています。
ふくふく式 4D メソッド
Discover → Design → Deliver → Drive。28年の現場で何度も繰り返し、輪郭を磨いてきた進め方です。
業務フロー・データの所在・KPI・運用負荷を1〜2週で棚卸し。スコープと成功指標を握ります。
DWH選定、データモデル、パイプライン構成、運用体制を含めた設計図を作ります。PoC計画もここで。
CI/CD・テスト・監視・ドキュメントまで含めた完成度。「動くもの」ではなく「壊れないもの」を納めます。
立ち上げ後3〜12ヶ月の伴走で、お客様チームへの移管。最後は「私たちがいなくても回る」状態に。
エンタープライズの
発注規定を、満たす。
情報システム部門・法務部門のチェックリストを通過する設計と契約を、最初から織り込んでいます。 「ベンダー審査が長くて発注できない」を、私たちの側でクリアします。
NDA / 機密保持契約
発注前のNDA締結に最短当日対応。御社のひな形そのまま、こちらの汎用版どちらでも可。
業務委託基本契約
準委任 / 受託 / SES など契約形態に応じた基本契約をご用意。情報セキュリティ条項対応済み。
アクセス管理
ロールベースアクセス制御、最小権限の原則、SSO / MFA・監査ログ取得。すべて運用に組み込みます。
クラウドセキュリティ準拠
AWS Well-Architected / Google Cloud アーキテクチャフレームワークに沿った設計。PCI/GDPR対応案件の知見あり。
ネットワーク分離
VPC / Service Connect / Private Endpoint による経路保護。Dataの所在制御まで考慮。
データ取扱・廃棄
案件終了時のデータ消去・鍵ローテーション・引渡し手順まで明文化してプロジェクトを締めます。
実装の現場から、
詰まりどころを書き残す。
ふくふくのエンジニアが、現場で詰まったポイントを連載形式でコラム化。技術選定の判断基準まで、生のまま公開しています。
LLM で作るゲーム：Godot / Unity / Bevy ── 連動エンジンの地図と実例
Claude Code / Cursor / ChatGPT といった LLM とゲームエンジンを組合せて開発する連載。Godot / Unity / Unreal / pygame / Bevy ほか連動可能なエンジンの比較、MCP server 活用、スクリプト・シナリオ・NPC・アセット生成までを実装込みで整理。
現代アルゴリズム図鑑：今のシステムを動かす計算手法
古典 (バブルソート・二分探索) は教科書に任せ、現代の実システムで使われている確率的・近似・分散アルゴリズムを 30-50 行の Python サンプルで紹介。Pinecone・BigQuery・Notion・Bitcoin の中身。
エンジニアの引き継ぎ術：受任・離任を綺麗にやる
業務委託・受託・転職で複数案件を渡り歩く現代のエンジニア向け。離任時のクレデンシャル整理、受任時のセットアップ、複数案件の権限分離まで、現場で必要なクリーンアップ作業を体系化。
壊れないデータ基盤の作り方
BigQuery + dbt + Airflow で長期運用してきた知見を体系化する連載シリーズ。読者リアクションに応じて拡充・続編を続けていきます。
Claude Code 受託開発記
AIネイティブな開発スタイルへの移行を、現場のリアルな数字とともに連載。
RAG 実装ハマりどころ図鑑
「精度が出ない」を分解する。チャンク戦略から再ランクまでの処方箋シリーズ。
データの宝石箱
e-Stat / RESAS / 気象庁 etc. 公的オープンデータを「社内データに重ねて使う」レシピ集。
明日から使えるAI実務講座
業務でAIを使いこなしたい非エンジニア向け。営業・事務・マーケ・経営層が今日から使える実用Tips。
可視化図鑑：グラフの選び方ハンドブック
棒・折れ線・サンキーからバーンダウン・コントロールチャートまで。各グラフの強み弱み、Looker Studio / Tableau / Excel での対応可否、Pythonサンプル付き。
データ屋の道具箱：CLIから国産SaaSまで
rclone / jq / duckdb から trocco / DataSpider / HULFT まで。各ツールの強み・歴史・コミュニティ・同等SaaSを並べて見せる、現場で本当に役立つ道具紹介。
データ基盤トラブル事件簿：あの時こうすれば良かった
ノイジーネイバー、クエリ肥大化、突然の請求10倍、夜中のバッチ全死亡 ─ 現場で必ず一度は遭遇するトラブルを再現し、原因・調査手順・予防策まで体系化。
指標設計の教科書：DAU/LTV から効果測定まで
「とりあえず DAU」をやめる。DAU/WAU/MAU/継続率/LTV/RFM、キャンペーン経由ユーザの追跡、アイテム入手後の課金率、そのためのログ設計まで、指標を作って育てる現場の全工程。
前処理の現場：データ品質を作る人の仕事
欠損・名寄せ・住所/会社名の正規化・重複排除・スケーリング。「分析の8割は前処理」と言われる領域を、ケース別・落とし穴つきで体系化。
異常検知ハンドブック：3σから機械学習まで
外れ値検知の古典手法から Isolation Forest・LOF・時系列分解・オートエンコーダまで。不正検知・SRE・故障予測の現場で本当に使える手法を1つずつ。
組織にデータの民主化をもたらす：非エンジニアの活用を可能にする「裏側」の設計
BIエンジニアの待ち行列を解消し、非エンジニアが安全にデータへ触れる組織を作る。Slack/Streamlit のインターフェース、権限管理、コスト隔離、データ発見UX、教育設計まで、「攻めの民主化」と「守りのガードレール」を真面目に。
dbt ハンドブック：入門から本番運用まで
「変換は SQL + Git で書く」を実現する dbt を、最初の dbt run から、incremental・テスト・パッケージ・dbt Mesh・semantic layer まで体系的に。受託案件で繰り返し使ってきた現場ノウハウ込みで。
Engineering Dashboards：開発組織を数字で見せる
売上・KPIだけでなく、開発組織にもダッシュボードを。PR数・レビュー時間・LLM使用量・CI コスト・BigQueryコスト・DORA 4 metrics・AI活用度。「LLMを使わないエンジニアが取り残される時代」に合わせた、エンジニアリング生産性の見える化。
GEO / LLMO 入門：AI に引用されるサイトの作り方
「ググる」が「ChatGPT に聞く」に置き換わる時代の検索エンジン最適化。生成AI（ChatGPT / Claude / Perplexity / Google AI Overview）に自社サイトを引用してもらうための技術・コンテンツ・著者シグナル・検証方法を体系化。
プログラミングで実験しよう（小学生向け）
学校で習った算数・理科を、自分のパソコンで動かして実験する6回。Google Colab / Trinket を使うので、インストール不要で今すぐ始められます。
数式が動く！STEM × プログラミング（中高生向け）
教科書の関数・物理法則を、自分のパソコンで動かして直感する6回。中学数学から高校物理まで、Google Colab で動くサンプル付き。
自宅センサーログ：micro:bit / M5Stack で世界を測る
気温・湿度・気圧・土壌水分・CO2・照度を、micro:bit / M5Stack で自分で測って記録するハードウェア×データ自由研究シリーズ。配線図・コード・解析グラフまで一気通貫で扱います。
コンピュータの中身を覗く：CS 基礎ハンドブック
2 進数・文字コード・CPU・メモリ・ネットワーク・暗号 ── コンピュータがなぜ動くかを、図解と Python 実験で。中高生の情報 I/II 受験対策と、社会人の教養としても読める長期資産型コンテンツ。
統計入門〜応用：中学生から学び直す統計学
代表値・分布・相関・回帰・仮説検定・A/B テスト・ベイズ ── 統計の基本から実務で使える応用まで。中学生でも理解できる説明 + Python サンプル付き。学校で習っていない領域も、本シリーズだけで分かるように。
逆引き偉人伝説：身近な技術はこの人たちが作った
スマホ・WWW・ワクチン・GPS。身近な技術から逆算して「もしこの偉人がいなかったら」を辿る人物伝シリーズ。100文字・500文字・長文の 3 段階で、ササッと知りたい人もじっくり知りたい人も楽しめる構成。
最新記事
データに元気を、
データで元気に。
ふくふくは、エンジニア歴 28 年の代表が立ち上げた、データ基盤・AI 活用の実装会社です。 印刷組版・EC・ソーシャルゲーム・ビッグデータ分析・LLM と、その時代の最前線を実装し続けてきた経験を、 いま「データパイプライン × AI 自由自在」という形に集約しています。
もう一つの事業：知育アプリ
自社開発で培った UX 知見を、お客様プロジェクトへ。
同じお客様と 5年・3年・2年 と長期で並走するスタイル。 立ち上げの設計から運用、内製チームへの引継ぎまで、責任を持ってお預かりします。
「誰がやるか」が、
一番大事だと思っています。
データ基盤は、作って終わりではありません。 事業が伸びれば、データの形も変わります。 28年このプロジェクトのリードを繰り返してきて、「壊れにくく、変化に強く、引き継げる」を毎回求めてきました。 いまは、その経験を AI（Claude / OpenAI） と組み合わせて、お客様の手元で「動き続ける」かたちに仕上げています。
近年は新人エンジニア向けの高度研修も担当。チームへの内製化伴走に活きています。
「壊れない基盤」「Claude Code 受託記」など、現場知見を Field Notes として連載中。
よくいただくご質問。
経営層・情シス・法務の皆様から多い質問にあらかじめお答えしています。
まずは、現状を聞かせてください。
要件が固まっていなくて大丈夫です。 「散らばったデータを何とかしたい」「AIを業務に組み込みたい」その入り口から、現状診断と方針提案までを無料でお手伝いします。