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データ基盤構築会社おすすめ9選｜選び方・費用・依頼の流れを解説

プロベル編集部(株式会社プロベル) プロベル編集部 / 株式会社プロベル

2026年10月03日

社内の各システムにデータが分散していると、集計のたびに手作業が発生し、部門によって数値の定義が異なる状態になりがちです。データ基盤を整備すれば、必要なデータを継続的に収集・加工し、BIによる可視化やAI活用へつなげやすくなります。一方、目的を定めずに製品やクラウドを選ぶと、使われない基盤や高額な運用費が残るおそれがあります。

この記事では、データ基盤構築を支援する会社9社の特徴を比較し、依頼先の選び方、基盤の主な種類、費用と期間を左右する要素、構築の流れを解説します。自社が必要とする支援工程と運用体制を整理し、複数社へ同じ条件で相談する際にお役立てください。

データ基盤構築会社おすすめ9選

データ基盤構築会社は、全社規模の構想策定に強い会社、特定クラウドに精通する会社、分析やAI活用まで支援する会社など、それぞれ得意領域が異なります。まずは各社の主な支援領域を比較し、自社の目的や既存環境に合う候補を絞り込みましょう。

会社名	主な支援領域	特徴
株式会社野村総合研究所（NRI）	設計、構築、AI・BI、運用自動化	分析工程を一元化
PwCコンサルティング合同会社	戦略、アーキテクチャ、ガバナンス	信頼性と全社変革を重視
株式会社NTTデータ	基盤、AI-Ready整備、可視化、定着	FDEが業務適用まで伴走
BIPROGY株式会社	統合基盤、BI、教育、運用	オンプレミス・クラウド対応
株式会社BeeX	AWS基盤、PoC、運用、内製化	AWSで段階的に構築
株式会社ブレインパッド	AWS基盤、分析、AI活用	プリセット型で早期構築
DATUM STUDIO株式会社	基盤、分析、AI・システム開発	実装と定着を一貫支援
株式会社ジーエルシー	クラウド基盤、BI、運用	実務に合わせて構成
stable株式会社	設計、実装、モデリング、定着	モダンデータスタックに強み

株式会社野村総合研究所（NRI）

出典：株式会社野村総合研究所「データ分析基盤構築」

会社名	株式会社野村総合研究所（NRI）
主な支援領域	データパイプライン、分析基盤、AI・BI、監視・運用
対応環境・技術	DWH、データマート、AIモデル、BI、統合プラットフォーム
特徴	データ取得から分析・運用までを一元化

NRIは、データ接続、準備、分析、モデル開発、デプロイ、監視・運用までの流れを一元化するデータ分析基盤の構築を支援しています。データソースからDWH、データマートへ至るパイプラインを設計し、アナリストやデータサイエンティストが共通環境で作業できる状態を整えます。

分析フローのデプロイや監視を自動化し、異常時の通知まで組み込める点も特徴です。基盤を構築するだけでなく、BIへの出力やAIモデルの実装、ノウハウ提供まで含めて、分析業務の高度化と運用負荷の軽減を目指します。

PwCコンサルティング合同会社

出典：PwCコンサルティング合同会社「データ基盤の構築」

会社名	PwCコンサルティング合同会社
主な支援領域	戦略、データアーキテクチャ、品質、ガバナンス
対応環境・技術	クラウド、データレイク、DWH、可視化
特徴	データの信頼性と企業文化まで支援

PwCコンサルティングは、保有データの把握、データの整理・統合、信頼性の確立という観点からデータ基盤構築を支援しています。データレイクやDWHを含むデータアーキテクチャに加え、データ品質、クレンジング、可視化、データガバナンスまで支援範囲に含みます。

技術導入だけでなく、データアナリティクス戦略や組織体制、データ駆動型の企業文化まで扱う点が特徴です。全社横断のデータ定義や統制ルールを整え、経営・業務上の意思決定で信頼できるデータを継続利用できる状態を目指します。

株式会社NTTデータ

出典：株式会社NTTデータ「Data Enablement Suite」

会社名	株式会社NTTデータ
主な支援領域	基盤構築、AI-Readyデータ、可視化、業務定着
対応環境・技術	高セキュアな標準構成、AI・データ可視化環境
特徴	FDEが基盤から業務適用まで伴走

NTTデータのData Enablement Suiteは、AI活用に必要なデータ基盤の構築、AIが解釈しやすいデータ整備、可視化・分析環境の導入、業務適用・定着までを一気通貫で支援するサービスです。セキュリティや環境設定を標準化した構成により、立ち上げ時の負担を抑える考え方を採っています。

伴走型エンジニアであるFDEが現場の課題に寄り添い、基盤を作って終わるのではなく、AIやデータを業務で使い続けるところまで支援します。業界別のデータモデルや自然言語による可視化環境など、利用者側の活用を意識したメニューも用意されています。

BIPROGY株式会社

出典：BIPROGY株式会社「Rinza データ活用自営化支援サービス」

会社名	BIPROGY株式会社
主な支援領域	データ統合、BI、教育、運用・自営化
対応環境・技術	オンプレミス、クラウド、Power BI、Tableau
特徴	業種知見と利用者教育を組み合わせる

BIPROGYのRinza データ活用自営化支援サービスは、社内外に分散するデータを連携・統合し、分析や可視化に利用できる環境を構築します。オンプレミスとクラウドの双方に対応し、企業のデータ活用状況に応じて必要な機能やサービスを組み合わせられます。

基盤構築に加えて、Power BIやTableauのプロトタイプ、導入・QA支援、ハンズオン研修なども提供しています。金融、製造、流通などの業種知見を生かし、利用者教育やノウハウ共有を通じて、社内でデータ活用を進める体制づくりまで支援する点が特徴です。

株式会社BeeX

出典：株式会社BeeX「DX ready AWS統合データ分析基盤内製化支援サービス」

会社名	株式会社BeeX
主な支援領域	PoC、AWS分析基盤、データカタログ、ETL運用
対応環境・技術	AWS、ETL、データカタログ
特徴	構築とエンジニア内製化を段階支援

BeeXは、AWSを利用したエンタープライズ向けデータ分析基盤の構築と内製化を支援しています。データの活用方法が定まっていない段階では小規模なPoCから始め、目的が明確な場合はセキュリティと使いやすさのバランスを考えた環境構築を進めます。

構築後は、利用者ガイドの作成、データカタログの導入、追加データに対応するETLジョブの開発など、保守運用も支援します。AWS環境と既存システムの接続を整理しながら、顧客側のエンジニアが運用や改善を担える状態へ段階的に移行できます。

株式会社ブレインパッド

出典：株式会社ブレインパッド「SSP for AWS」

会社名	株式会社ブレインパッド
主な支援領域	AWSデータ基盤、分析・AI活用、拡張支援
対応環境・技術	AWS、SSP、分析モデル、データ抽出機能
特徴	プリセット構成でスモールスタート

ブレインパッドのSSP for AWSは、AWS上にセキュアなデータ活用基盤を早期構築するための機能プリセット型サービスです。データ基盤に必要な最低限の機能や構成を標準化し、要件定義と構築にかかる時間を抑えながら、スモールスタートできる環境を提供します。

基盤は事業の成長やデータ量の増加に合わせて拡張でき、分析モデルやデータ抽出機能を追加することも可能です。分析プロジェクトやAI実装の知見を持つ同社へ、基盤の先にある可視化・予測・施策実行まで相談できる点も特徴です。

DATUM STUDIO株式会社

出典：DATUM STUDIO株式会社「事業内容」

会社名	DATUM STUDIO株式会社
主な支援領域	コンサル、基盤・システム開発、分析、AI、定着
対応環境・技術	クラウド、データパイプライン、機械学習、AIシステム
特徴	データエンジニアリングとAI実装を一体化

DATUM STUDIOは、データ・AI活用のコンサルティング、データ分析、機械学習モデル開発、データ基盤・システム開発、AIシステム・アプリケーション開発、導入後の定着・活用支援を提供しています。構想や検証だけでなく、実際に動くシステムへ落とし込む工程まで対応します。なお、公式発表では2026年10月1日付で株式会社Eight Hundredと統合し、株式会社RONNABYTEへ社名変更する予定とされています。

コンサルタント、データサイエンティスト、データエンジニアなどが連携し、利用目的に合わせてデータ収集・加工・分析の流れを設計します。AIモデルの継続運用や業務システムへの組み込みまで見据えた基盤を構築したい場合に相談できます。

株式会社ジーエルシー

出典：株式会社ジーエルシー「データ分析基盤構築・運用支援」

会社名	株式会社ジーエルシー
主な支援領域	要件整理、クラウド分析基盤、BI、運用
対応環境・技術	クラウド、DWH、データ連携、BI
特徴	構築後の追加・改修も継続支援

ジーエルシーは、クラウドを利用したデータ分析基盤の構築・運用を支援しています。企業内の複数システムからデータを収集し、分析に適した形へ加工・蓄積したうえで、BIツールなどから参照できる環境を整えます。

要件や現状に合わせて、データ連携、DWH、ダッシュボードなど必要な範囲を組み合わせられる点が特徴です。構築後の監視や改修も含めて相談できるため、データソースの追加や指標変更へ継続的に対応する運用体制を検討できます。

stable株式会社

出典：stable株式会社「データ活用支援」

会社名	stable株式会社
主な支援領域	設計、実装、データモデリング、KPI、運用定着
対応環境・技術	Snowflake、Terraform、モダンデータスタック
特徴	社内で回る開発・運用体制を重視

stableは、データ基盤の設計・実装から運用定着まで伴走するデータ活用支援会社です。SnowflakeとTerraformを利用したデータ基盤、ディメンショナルモデリング、KPIダッシュボード、管理会計体制など、企業の意思決定につながる仕組みを支援しています。

クラウドサービスを組み合わせるモダンデータスタックの知見を生かし、データパイプラインやデータモデルを継続的に改善できる形で整えます。外部へ任せきりにせず、社内で運用できる体制や開発プロセスを作りたい企業も相談できます。

データ基盤構築会社の選び方

データ基盤の成否は、採用する製品の機能だけでは決まりません。利用目的、既存環境、データ管理ルール、運用担当者を踏まえ、必要な支援範囲を過不足なく定めることが重要です。ここでは、依頼先を比較する際の5つの観点を解説します。

解決したい業務課題と利用者を明確にする

「データを一元化したい」だけでは、必要な鮮度や粒度、利用画面を決められません。経営会議の数値を早期化したい、在庫配分を改善したい、顧客ごとの施策を高度化したいなど、基盤を使って変えたい意思決定や業務を具体化します。

併せて、経営者、現場担当者、データアナリスト、AI開発者など、誰がどのように利用するかを整理します。代表的なユースケースとKPIを共有すれば、支援会社は優先すべきデータ、更新頻度、BI・AIとの接続方法を提案しやすくなります。

必要な支援範囲と対応技術を確認する

会社によって、構想策定のみ、クラウド環境の構築、ETL・DWH・BIの実装、データ移行、運用保守まで対応範囲が異なります。現状調査、要件定義、アーキテクチャ、開発、テスト、教育のうち、どこを自社で担い、どこを委託するかを明確にします。

AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、Snowflakeなどへの認定や実績だけでなく、既存の基幹システムやSaaS、オンプレミス環境との接続経験も確認しましょう。特定製品の導入実績と、自社のデータ構成に合う設計力は分けて評価する必要があります。

データガバナンスとセキュリティを比較する

利用者が増えるほど、アクセス権、データの意味、品質、個人情報、保存期間を統一して管理する必要があります。データカタログ、マスターデータ管理、品質チェック、監査ログ、暗号化、匿名化など、必要な統制を要件に含めます。

技術的なセキュリティだけでなく、データオーナーや承認手順、障害・漏えい時の対応も確認します。支援会社が情報システム、業務、法務・監査の関係者を交えたルール設計を支援できれば、構築後に利用を止めるような手戻りを減らせます。

運用・内製化まで支援できるか確認する

データ基盤は、接続先や指標、利用者が増えるたびに変更が必要です。監視、障害対応、データ品質の修正、クラウドコスト管理、追加開発を誰が担うかを、構築前に決めておきます。保守契約の範囲と対応時間も比較してください。

自社運用を目指す場合は、設計書やソースコードの引き渡しだけでなく、OJT、レビュー、利用者ガイド、運用手順、教育計画まで確認します。内製化の到達点を段階で定めると、支援終了後に変更できない状態を避けやすくなります。

見積もりの前提とベンダーロックインを確認する

見積もりは、対象システム数、データ量、更新頻度、同時利用者、性能、可用性、セキュリティなどの前提をそろえて比較します。初期構築費だけでなく、クラウド従量課金、製品ライセンス、監視、問い合わせ、追加改修まで含めて総額を確認しましょう。

独自仕様が多いと、別会社への移管や内製化が難しくなることがあります。標準技術の利用方針、設計書・コード・設定の権利、データの持ち出し方法、契約終了時の移管支援を確認し、選択肢を維持できる構成かを評価してください。

データ基盤の主な種類

データ基盤は、保存するデータの状態や利用目的により構成が異なります。実際には複数の方式を組み合わせることも多いため、名称だけで選ばず、利用者と処理内容に必要な機能を整理することが大切です。

DWH（データウェアハウス）

DWHは、複数システムから収集したデータを分析しやすい形に整え、統合して蓄積する仕組みです。売上、顧客、在庫などの定義をそろえ、BIレポートや定型分析で同じ数値を参照したい場合に適しています。

一方、事前にデータモデルや加工ルールを設計するため、要件変更への対応には管理が必要です。指標の定義、履歴の保持方法、更新時刻、品質チェックを明確にし、業務部門とIT部門が共通理解を持つことが重要です。検討時は、対象レポートごとにデータオーナーと更新遅延の許容値を決め、既存帳票との突合結果を受入条件にすると、稼働後の責任分担も明確になります。

データレイク

データレイクは、構造化データに加え、ログ、画像、文書など多様なデータを元の形式に近い状態で蓄積する仕組みです。将来の分析テーマが固まっていない場合や、機械学習で大量データを利用する場合に柔軟性があります。

ただし、保存場所や意味、品質、権限を管理しないと、必要なデータを見つけられない「データスワンプ」になりかねません。メタデータ、カタログ、ライフサイクル、利用申請などの運用設計を基盤と同時に整えます。

レイクハウス

レイクハウスは、データレイクの柔軟性とDWHの管理・分析性能を組み合わせる考え方です。多様なデータを低コストで保管しながら、BIや機械学習の利用者が品質を管理されたデータへアクセスできる環境を目指します。

すべての企業に最適とは限りません。既存DWHとの役割分担、利用ツール、運用スキル、リアルタイム性などを検討し、方式を増やすことで管理が複雑にならないかを確認したうえで採用します。採用時は、BIの集計時間やモデル開発の準備工数など、統合によって短縮したい指標を決め、既存DWHを残す範囲と運用責任を明示します。

データ基盤構築の費用と期間を左右する要素

データ基盤構築には一律の相場を当てはめにくく、対象データや非機能要件、運用範囲によって見積もりが変わります。初期の提示額だけで比較せず、何が含まれ、どの条件で追加費用が発生するかを確認することが重要です。

接続するデータソースと加工処理の数

基幹システム、CRM、会計、Webログ、外部データなど接続先が増えるほど、仕様調査やデータ連携の工数が増えます。APIがない古いシステムや、担当者の手作業で管理されるファイルは、安定した収集方法を作るための追加対応が必要です。

名寄せ、コード変換、欠損補完、履歴管理、複雑な集計も工数を左右します。見積もり時には、接続先の名称だけでなく、テーブル・項目数、データ量、更新頻度、品質上の問題、将来追加する予定まで伝えましょう。

性能・可用性・セキュリティ要件

日次集計でよい基盤と、リアルタイム処理が必要な基盤では構成が異なります。同時利用者、処理時間、ピーク時のデータ量、停止可能時間、バックアップ、災害対策などの水準が高いほど、設計・テストとインフラの費用が増えます。

個人情報や機密情報を扱う場合は、暗号化、ネットワーク分離、権限管理、監査ログ、匿名化も必要です。すべてを最高水準にするのではなく、データの重要度と業務への影響に応じて要件を決めると、過剰投資を避けられます。

運用保守・クラウド・ライセンスの範囲

クラウドは初期投資を抑えやすい一方、保存量、処理量、通信量、利用時間に応じて費用が変動します。DWH、ETL、BI、データカタログなど複数製品を使う場合は、利用者数や処理能力に応じたライセンスも確認します。

構築後の監視、障害対応、問い合わせ、データ追加、バージョン更新、コスト最適化を含めて総保有コストを比較してください。自社運用へ移行する場合は、教育や並走期間にも費用と時間がかかります。見積もりでは、月間データ量と実行回数を使った費用試算に加え、アラートの一次対応、復旧目標、追加開発の責任分担をそろえます。

データ基盤構築を依頼する流れ

一般的なプロジェクトは、現状調査・要件定義、PoC・設計、構築・移行・テスト、運用・改善の順に進みます。各段階で判断基準を置き、結果に応じて対象を調整すると、最初から大規模な投資を行うリスクを抑えられます。

現状調査と要件定義

まず、解決したい業務課題、利用者、KPI、対象データ、既存システム、セキュリティ制約を整理します。データの所在や品質を確認し、優先ユースケースと対象範囲を決めます。あわせて、性能、可用性、バックアップなどの非機能要件も定めます。

成果物、役割分担、スケジュール、受入条件を合意し、要件が未確定な部分は検証事項として分けます。全社基盤を目指す場合でも、最初に扱う部門やデータを絞ると、実用性を確認しながら拡張できます。

PoC・アーキテクチャ設計

PoCでは、代表的なデータとユースケースを使い、接続、加工、検索・集計性能、BI表示、クラウド費用などを検証します。単に画面が動くことではなく、本番化の判断に必要な数値と課題を得ることが目的です。

検証結果を基に、データの流れ、保存方式、ツール、ネットワーク、権限、監視、バックアップを設計します。PoCと本番で異なるサンプルデータや簡易権限を使う場合は、その差を洗い出して移行計画に反映します。本番移行の合否は、処理時間、データ品質、月額費用、運用手順を数値で定め、検証担当者と承認者を分けて判断します。

構築・移行・テスト

設計に沿ってデータパイプライン、DWHやデータレイク、データマート、BI接続、権限・監視を実装します。既存データを移行し、新旧システムの数値を突き合わせて、欠損や重複、集計差異を修正します。

機能テストだけでなく、処理性能、同時利用、障害復旧、権限、監査ログ、バックアップ復元も確認します。業務利用者による受入テストでは、レポートの数値が業務定義と合うか、実際の判断に使えるかまで検証します。移行日程、停止許容時間、切り戻し条件、データ補正の責任者も決め、本番切替後の数値差異へ対応できる体制を整えます。

運用開始と改善

稼働後は、ジョブの成否、データ品質、利用状況、クラウド費用を継続的に監視します。障害時の連絡先、復旧手順、データ訂正、追加要望の受付方法を決め、運用担当者が迷わず対応できる状態を作ります。

利用が定着したら、新しいデータソースや分析テーマを追加します。使われていないテーブルやレポートは整理し、処理・保存コストを最適化します。定期的にKPIと利用実績を評価し、基盤を業務変化に合わせて更新することが重要です。

相談前に整理しておきたいこと

初回相談の段階で詳細な要件定義は不要ですが、現状と優先事項を整理しておくと、各社から同じ条件の提案を受けやすくなります。次の3点を簡単な一覧にまとめておきましょう。

対象データと既存システム

対象となるシステム名、管理部門、データの種類・量、形式、更新頻度、抽出方法を整理します。仕様書がない場合でも、担当者と利用中の帳票、手作業の集計方法を示せば、調査範囲を見積もりやすくなります。

個人情報や機密情報の有無、外部環境への持ち出し可否、クラウド利用方針も共有します。既存契約やネットワーク制約があれば、後工程の設計変更を防ぐため早期に伝えてください。連携方法ごとにAPI制限、停止可能時間、データオーナー、変更通知の窓口まで確認すると、既存システム改修の影響も見積もりやすくなります。

優先ユースケースと成功指標

誰が、どの場面で、どの判断に使うかを具体化します。例えば、月次集計を翌営業日までに完了する、在庫の欠品状況を毎時確認する、顧客施策の対象者を担当者が抽出できる、といった利用場面です。

現状値、目標、評価期間を仮置きし、最初に検証するユースケースを一つか二つに絞ります。基盤全体の完成ではなく、業務上の変化を成功指標にすると、PoCや段階導入の判断がしやすくなります。処理時間だけでなく、データ欠損率、手作業工数、利用者数なども測定し、誰が結果を承認して次段階へ進めるかを決めておきます。

社内体制・予算・希望時期

経営上の優先順位を決める責任者、業務要件を説明する担当者、既存システムを管理するIT部門、セキュリティ・法務担当の役割を整理します。支援会社へ任せる範囲と、自社が提供すべき情報・作業も確認します。

予算は初期構築と継続費用を分け、希望時期はPoC、本番稼働、全社展開の段階で設定します。将来どこまで内製化したいかを伝えると、教育、ドキュメント、運用移管を含む現実的な提案を受けやすくなります。定例会の参加者、要件変更の承認者、障害時の連絡経路も決めると、構築中の判断待ちや追加費用を抑えやすくなります。