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株式会社Evast

株式会社Evastの企業情報【発注ナビ】

業務システム 業務システム
実 績: 4 件
費用例: 3 件
WEBシステム WEBシステム
実 績: 0 件
費用例: 0 件
サーバー・クラウド サーバー・クラウド
実 績: 3 件
費用例: 3 件
クチコミ
クチコミ: 0 件
会社の強み
数理・データサイエンスの知見で、社内に散らばるデータを一元化。手作業を減らし、スピーディな意思決定につなげます
株式会社Evastは、データ戦略の立案から基盤構築、導入後の活用・定着までを一気通貫で支援する専門企業です。 企業の中には、売上・在庫・店舗・勤怠・広告などのデータをそれぞれ別のシステムで管理し、必要な情報をすぐに把握できないケースも少なくありません。そのため、月末になると各システムからデータを取り出してExcelなどで集計する必要があり、時間と手間がかかるだけでなく、状況を把握して次の施策を打つまでにも時間を要します。当社では、こうした社内に散らばるデータを一カ所に集め、必要なときに活用できる「データ基盤」の構築を得意としています。 その構築を支えているのが、データ領域に専門性を持つ社内体制です。慶應義塾大学の数理系学科やデータサイエンス分野出身のメンバーを中心に、すでにお使いの販売管理や在庫管理などのシステムを活かしながら、「どのデータを集めるのか」「どのような形に整理すれば活用しやすいのか」まで考え、企業様ごとに最適な仕組みを構築します。 実際に、各広告媒体などに分散したデータを一つひとつ手作業で取得・集計していた企業様に対し、データを自動で収集・集約できる仕組みを構築するなど、業務負担の削減につなげてきました。飲食、小売、製造、広告、ECなど業界を問わず幅広く支援しています。「複数のシステムにデータが分散している」「毎月の集計作業に時間がかかっている」といった企業様は、ぜひ当社へご相談ください。
AIを「開発」と「データ活用」の両面で積極活用。大量データも速く・低コストで扱える技術力が強みです
当社では、設計・開発をはじめとする開発工程にAIを積極的に取り入れています。若手エンジニアを中心に新しい技術を柔軟に活用し、自社の開発プロセスそのものを効率化。スピードとコストパフォーマンスを意識した開発体制を整えています。 AIは、自社の開発工程だけでなく、お客様のデータ活用にも取り入れています。どれほど性能の高いAIでも、企業が持つ売上や商品、顧客などのデータが整理されていなければ、その力を十分に活かすことはできません。当社では、社内に蓄積されたデータを整理・集約し、AIが活用しやすい「AI Ready」な状態へ整えるところから支援します。実際に、ブランド品の相場データとAIを連携させ、質問すると蓄積されたデータをもとに回答を得られる仕組みを構築した実績もあります。 こうしたAI活用の土台となるデータを大量に扱う環境では、処理速度とクラウドコストも重要になります。当社では、データの持ち方や処理方法まで細かく見直すことで、より速く、コストを抑えてデータを扱える環境を構築します。 AIを活用した効率的な開発から、その土台となるデータ基盤、大量データを支えるクラウド環境まで、データ領域の専門性を軸に幅広くご支援します。
株式会社Evastは、データ戦略の立案から基盤構築、導入後の活用・定着までを一気通貫で支援する専門企業です。 企業の中には、売上・在庫・店舗・勤怠・広告などのデータをそれぞれ別のシステムで管理し、必要な情報をすぐに把握できないケースも少なくありません。そのため、月末になると各システムからデータを取り出してExcelなどで集計する必要があり、時間と手間がかかるだけでなく、状況を把握して次の施...
Evastでは、データ基盤構築やデータ活用のノウハウを技術ブログで発信しています。
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 ・Amazon RedshiftからBigQueryへの移行判断と手順
 ・BigQueryパーティションとクラスタリングの設計
 ブログはこちら:https://evast.jp/blog/
自社のデータ活用がどの段階にあるのかを、約30秒で診断できる「データ活用 課題診断」を無料で提供しています。
 7問の二択設問に答えるだけで、データ戦略・データ基盤・データマネジメントのどこに伸びしろがあるかを可視化し、データ活用レベルを5段階で判定します。あわせて、優先して取り組むべき課題と改善提案もお示しします。
 診断はこちら:https://evast.jp/diagnosis/
2026年3月15日、株式会社Evastは本社を下記へ移転いたしました。

新住所:〒151-0051 東京都渋谷区千駄ヶ谷5丁目2-3 エルビラ103

今後とも変わらぬご愛顧を賜りますよう、よろしくお願い申し上げます。
会社の特徴
1
売上・在庫・勤怠など、バラバラな業務データを一カ所へ。既存システムを活かし、横断的にデータを使える基盤を構築します
2
「月40時間のレポート作業をほぼ0時間に」。データ収集・集計を自動化し、手作業の大幅削減とスピーディな判断につなげます
3
ダッシュボード構築から現場研修まで。誰もがデータを日々の業務に活かせる「データの民主化」を支援します
業務システムの企業をもっと見る 下方向矢印
開発担当者からのメッセージ
私たちEvastは、数理科学やデータサイエンスのバックグラウンドを持つメンバーを中心に、データ基盤構築からシステム開発、導入後の活用・定着までを手掛けています。 システム開発やWebアプリケーションの本質は、「データベースにあるデータをいかにきれいに整理し、業務で活用できる状態にするか」にあると考えています。どれだけ便利なシステムを作っても、その土台となるデータが整っていなければ十分に活かせません。きれいに整ったデータ構造こそが企業DXの根幹です。 AIについても、土台となるデータの重要性は変わりません。どれほど賢いAIが登場しても、企業が持つデータを正しく読み込ませる土台が必要です。だからこそ、これからのAI活用も見据えた「AI Ready」な環境づくりを大切にしています。 たとえば、売上や在庫、勤怠などが別々に管理され、毎月の集計に多くの時間を使っているのであれば、そこにはまだデータを活かせる余地があります。散らばったデータを一カ所に集め、手作業を減らし、必要な情報をすぐに判断へ活かせる環境をつくります。 環境を整えた後も、必要に応じて企業様へ伺って研修を行うなど、現場の方々が自らデータを使える状態まで支援しています。「データをもっと経営や業務に活かしたい」「AI活用に向けた土台を整えたい」とお考えでしたら、ぜひご相談ください。
業務システム 活かせる特徴・強み
売上・在庫・勤怠など、バラバラな業務データを一カ所へ。既存システムを活かし、横断的にデータを使える基盤を構築します
販売管理や在庫管理、勤怠管理など、複数の業務システムに蓄積されたデータをつなぎ、一カ所に集約する「データ基盤」の構築を得意としています。売上は販売管理システム、在庫は在庫管理システム、従業員情報は勤怠システムといったように、企業内のデータはさまざまな場所に分散しています。当社では、既存のシステムを活かしながら必要なデータを取り出し、業務で使いやすい形に整理・統合します。 データ基盤を構築する際は、単に情報を一カ所に集めるだけではありません。「どのデータを集めるのか」「どのような形に整えれば活用しやすいのか」という設計からお任せいただけます。企業様の業務や目的を踏まえ、必要な情報を横断的に確認・活用できる環境をつくります。 その際、既存システムをすべて入れ替えるのではなく、必要なデータだけをつなぐ構成にも対応可能です。「複数のシステムに情報が分散している」「必要な数字をまとめるのに時間がかかる」といった課題に対し、現在お使いのシステムを活かしながらデータを整理・統合します。
「月40時間のレポート作業をほぼ0時間に」。データ収集・集計を自動化し、手作業の大幅削減とスピーディな判断につなげます
「毎月、複数のシステムからデータを取り出してExcelにまとめている」。そんな集計・レポート業務の自動化も、当社が得意とする領域です。各システムやサービスに蓄積されたデータを自動で収集・集約し、人が毎回データを取得して加工する作業そのものを減らします。必要な数字を確認しやすくすることで、日々の業務や意思決定にデータを活かせる環境を整えます。 広告代理店様の事例では、複数の広告媒体から成果データを取得し、手作業で集計・作成していたレポート業務を自動化。データの収集から集約、レポート作成までを仕組み化することで、月40時間ほどかかっていた作業をほぼ0時間まで削減しました。 集約したデータをダッシュボードで分かりやすく見える化するところまで対応します。「集計するためのデータ」から、状況把握や次のアクションを考えるための「判断に使えるデータ」へと変えていきます。
ダッシュボード構築から現場研修まで。誰もがデータを日々の業務に活かせる「データの民主化」を支援します
データを経営層や専門部署だけのものにせず、現場の方々まで日々の業務で活用できる状態をつくることも、当社が大切にしている支援の一つです。集約した売上や在庫などの情報を分かりやすく確認できるダッシュボードを構築し、専門的な知識がなくても必要な数字や変化を捉えやすい環境を整えます。 データ基盤の構築後にダッシュボードまで手掛ける案件が全体の3分の1程度を占めています。必要に応じて企業様へ直接伺い、ダッシュボードの使い方やデータの見方をお伝えする研修も実施。ツールを提供するだけでなく、現場で実際に使われるところまで支援します。 ダッシュボードの導入や研修を通じて「データの民主化」を進めるとともに、導入後の運用や改善にも継続して対応します。「データは蓄積されているものの十分に活用できていない」「現場にもデータを活用する文化を根付かせたい」という企業様に対し、データを日々の業務で活用できる環境づくりを支援します。
部門横断の経営データ可視化基盤構築(販売・会計・顧客データ統合)
販売管理・会計・顧客管理など部門ごとのシステムやExcelに散在するデータを統合し、経営指標をダッシュボードで確認できる基盤を構築するケースです。 現状業務とKPIを整理したうえで、各システムからデータを自動で取り込む仕組みとデータマートを整備し、BIツール(Looker Studio / Tableau / Power BI等)で経営・部門別のダッシュボードを構築します。会計ソフト(freee・マネーフォワード等)との連携にも対応します。 運用ルールの策定と社内トレーニングまで行い、特定の担当者に依存しない形でデータ活用を定着させます。
初期導入費
現状業務の整理・要件定義
¥ 1,000,000
基本設計・データモデル設計
¥ 1,200,000
各システムからのデータ連携構築
¥ 2,500,000
データマート整備(指標定義の統一)
¥ 1,500,000
BIダッシュボード構築
¥ 1,000,000
テスト・データ品質チェック
¥ 600,000
運用設計・監視構築
¥ 700,000
運用ルール策定・社内トレーニング
¥ 500,000
計 ¥ 9,000,000
保守・運用費
運用保守・監視(月額)
¥ 150,000
データ活用改善・月次レポート(月額)
¥ 100,000
計 ¥ 250,000
期間目安:約4〜6か月。部門単位での段階的な導入も可能です。 ※本費用例は目安です。ヒアリングのうえ個別にお見積りいたします。
障害対応・軽微な改修・データ追加対応、月次の改善提案を含みます。クラウド利用料は実費となります。
多店舗の売上・在庫管理の一元化と需要予測(小売チェーン)
多店舗展開する小売チェーン様にて、店舗ごとにExcelで集計した売上・在庫データを本部が手作業で取りまとめており、月60時間程度の集計工数が発生していました。 店舗の売上・在庫データをクラウド(AWS)上へ自動で集約する仕組みを構築し、店舗別・商品別に分析できるデータを整備。機械学習(Redshift ML)による需要予測を実装し、発注判断を支援しました。 本部集計は「月60時間 → ほぼ0」となり、在庫問題を約15%削減しました。
初期導入費
要件定義・現状業務の整理
¥ 500,000
基本設計・データモデル設計
¥ 600,000
店舗データ自動集約の仕組み構築
¥ 1,200,000
分析用データベース構築
¥ 800,000
需要予測モデル構築
¥ 800,000
ダッシュボード構築
¥ 400,000
テスト・データ品質チェック
¥ 300,000
操作説明・運用引き継ぎ・社内トレーニング
¥ 300,000
計 ¥ 4,900,000
保守・運用費
運用保守・監視(月額)
¥ 100,000
予測モデル精度モニタリング・再学習(月額)
¥ 50,000
計 ¥ 150,000
期間目安:約3〜4か月。店舗数・データソース数・予測対象により変動します。 ※本費用例は目安です。ヒアリングのうえ個別にお見積りいたします。
障害対応・軽微な改修を含みます。クラウド利用料は実費となります。
Excel集計業務の自動化とBIダッシュボード構築(広告レポート)
広告代理店様にて、複数媒体の広告レポートを担当者が媒体ごとに手集計しており、月40時間程度の工数が発生していました。 各媒体のデータを自動取得してクラウドDWH(BigQuery)へ集約し、指標を統一したデータマートを整備。Looker Studioのダッシュボードと連携し、レポート作成業務を完全自動化しました。 レポート工数は「月40時間 → ほぼ0」となり、担当者は分析・改善提案に時間を使えるようになりました。
初期導入費
要件定義・現状業務の整理
¥ 400,000
基本設計・データモデル設計
¥ 500,000
データ自動取得の仕組み構築(API連携)
¥ 1,000,000
データマート整備(指標の統一)
¥ 500,000
ダッシュボード構築(Looker Studio)
¥ 300,000
テスト・データ品質チェック
¥ 200,000
操作説明・運用引き継ぎ
¥ 200,000
計 ¥ 3,100,000
保守・運用費
運用保守・監視(月額)
¥ 100,000
計 ¥ 100,000
期間目安:約2〜3か月。連携するデータソース数・レポート数により変動します。 ※本費用例は目安です。ヒアリングのうえ個別にお見積りいたします。
障害対応・軽微な改修を含みます。クラウド利用料は実費となります。
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業務システムにおける株式会社Evastについて
株式会社Evastの会社概要、業務システムの実績、費用、クチコミ・評判などの情報を独自の取材に基づき、公開しております。 株式会社Evastと合わせて検討されることが多い他の業務システム企業との費用や実績やクチコミ・評判、会社概要による比較も可能です。 さらに会員登録(無料)いただくと、株式会社Evastの社員の情報や全てのクチコミ・評判を閲覧することもできます。 業務システムについてだけでなく、システム開発会社やアプリ開発会社、ホームページ制作会社等の発注先の選定・比較にもぜひ発注ナビをお使いください。
企業情報
設立
2022年3月25日
資本金
1,000,000円
従業員数
10名
代表者
辻井隆志
所在地
東京都 渋谷区千駄ヶ谷5丁目2-3 エルビラ103
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