【ARアドバンストテクノロジ（5578）】クラウド移行で終わらない、cnarisとdatarisがつなぐDX支援

建設現場の測量、施工、書類作成を支えるアプリ基盤を、使う人の画面から作り直す――。ARアドバンストテクノロジ（5578、以下ARI）が公式サイトで紹介するEARTHBRAINの事例では、UI/UXの設計とAIを活用した開発が一つのプロジェクトで動いています。

この事例が示すのは、ARIの仕事が「クラウドへ移す」「AIを導入する」といった単発の技術支援では収まらないことです。顧客の業務を整理し、利用者が触れる画面を設計し、システムをクラウド上へ実装し、蓄積したデータを業務で使える状態へ変えていきます。構想と開発、クラウド、データ・AI、運用を一つの流れへつなぐことが、同社の事業を読み解くポイントです。

業務システムの再構築では、古い仕組みを新しい技術へ置き換えるだけでは足りません。現場で誰がどの情報を入力し、次に誰が利用するのか。画面の操作と裏側のデータ処理を同時に考えなければ、システムは完成しても使いにくさが残ります。

EARTHBRAINの事例でARIが採用したのは、画面のプロトタイプを先に作る「デザイン先行開発」です。利用者の操作を見える形にしてから要件を詰めるため、発注側と開発側が完成像を早い段階で共有できます。そのうえで、AI開発ツールのCursorを使った開発と、AI・ビッグデータ基盤の知見を組み合わせました。

ここで重要なのは、AIが主役なのではなく、業務を理解して画面へ落とし込み、その設計を実際に動くシステムへつなげる工程です。ARIが掲げるビジネス、テクノロジー、クリエイティブの「BTCアプローチ」も、この分断を避ける考え方として位置付けられています。

新しいシステムを動かすには、クラウド環境を導入するだけでなく、既存システムからの移行、セキュリティ、障害対応、日々の運用まで設計する必要があります。ARIの「cnaris」は、このクラウド導入から開発・移行、運用までを包括して支えるサービスブランドです。

cnarisには、クラウドの使い方や移行方法を整理するコンサルティング、設計・構築や運用改善を担う技術支援、顧客社内へ知識を残すトレーニング・内製化支援があります。クラウドを納品物として渡して終えるのではなく、顧客が安心して使い続けられる状態をつくる設計です。

たとえば、オンプレミスで動く業務システムをクラウド化する案件では、移行先を決める前に、止められない業務や扱うデータ、運用担当者の体制を確認しなければなりません。cnarisは、この前提整理から移行後の運用までを支援範囲に含めています。DX施策を動かす土台と、その土台を維持する仕組みを同じブランドで扱う点が特徴です。

クラウド上にデータが集まっても、部門ごとに形式が違い、必要な情報を取り出せなければ業務は変わりません。「dataris」は、データ・AI活用の構想づくりから、データ基盤、BI、AI、数理最適化までを扱います。

ブリヂストンの物流DX事例では、タイヤ配送のラストワンマイルを効率化するため、datarisのデータサイエンティストが配送コストの可視化と分析を支援しました。これはデータ基盤を作ること自体が目的ではなく、配送という具体的な業務判断へデータを戻す仕事です。

cnarisとdatarisは別々のサービスですが、顧客の現場では連続することがあります。cnarisがシステムと運用の基盤を整え、datarisがそこにあるデータを分析や意思決定へつなぐ。さらに画面設計や開発が加わることで、分析結果を利用者が実際に使う業務システムまで届けられます。ただし、全案件がこの順番ですべてのサービスを利用するわけではなく、顧客の課題に応じて必要な領域が選ばれます。

ARIはプロジェクト型の支援に加え、繰り返し現れる企業課題に対応する自社プロダクトも持っています。社内文書を生成AIで検索・活用する「LOOGUE」、ファイルサーバーの可視化や移行を支援する「ZiDOMA」、クラウドコンタクトセンターの運用を可視化する「Mieta」などです。

これらは、cnarisやdatarisを一律に製品へ置き換えるものではありません。文書検索やファイル整理のように課題が共通化しやすい部分ではプロダクトを使い、顧客固有の業務や既存システムとの接続はコンサルティングや開発で補います。標準化できる機能と、顧客ごとに設計が必要な工程を使い分ける構造です。

会社の事業計画資料では、主力のコンサルティング・システム開発などの役務は「有償稼働人数×エンジニア単価」、サービスパッケージやプロダクトは「単価×販売数」が収益の基本とされています。ARIが人材の採用・育成とプロダクト拡大を並行して進めるのは、二つの提供形態が事業に存在するためです。

ARIはAI駆動開発を、顧客へAI機能を提供するサービスだけでなく、自社の設計・実装・テストを変える手法として進めています。EARTHBRAINの事例は、その取り組みが実案件へ入った例です。

一方で、顧客ごとに業務、既存システム、データ、セキュリティ要件は異なります。AIツールだけで要件判断や品質管理まで自動化できるわけではありません。会社がAI駆動開発と同時に、コンサルタントやエンジニアの採用・育成、M&A、業務提携を掲げるのは、複数領域をまとめて実装する人と体制が必要だからです。

今回確認した一次資料で開示されているのは、AI駆動開発、高付加価値案件、人材・提携を事業拡大へつなげる方針までです。未実施の提携効果や、新たな継続課金モデルまでは示されていません。記事側で効果を先回りせず、今後の事例やサービスとして具体化される範囲を追う必要があります。

ARアドバンストテクノロジの仕事は、クラウド構築やAI開発を個別に売ることではありません。顧客の業務を整理し、画面と要件を設計し、クラウドへ実装し、データを意思決定へ戻し、運用できる状態までつなげます。

cnarisはクラウドの導入・移行・運用、datarisはデータ基盤・分析・AI活用を担当します。デザイン先行開発は業務とシステムの認識を合わせ、自社プロダクトは共通化できる課題を補います。技術の種類ではなく、DXを止めずに次の工程へ渡す役割で見ると、ARIの事業全体がつながります。

2026年8月期第3四半期決算決算は下記の記事で解説しています。

【ARアドバンストテクノロジ（5578）】営業利益61.8％増も3Q単独は鈍化｜通期進捗78％を検証

本記事は投資判断を推奨するものではありません。
最終的な投資判断はご自身の責任でお願いします。

双樹

保全士・制御系エンジニア

FIREを目指して株式投資に挑戦し、学びをブログで発信中。

学生時代に取得した機械保全技能検定と第二種電気工事士を活かし、リーマンショック期に保全職として就職。
アベノミクス期に装置メーカーへ転職し制御設計を経験。
コロナ禍では工場勤務に転職し機械や設備の保守・点検やシステム導入に携わっています。

資格
●機械保全技能検定（電気系保全作業）
●第二種電気工事士
●エネルギー管理士
●2級ボイラー技士
●乙種第4類危険物取扱者