Campus Analytics

課題の整理からデータ基盤の整備、ダッシュボード構築、改善施策の実行、内製化支援まで

——大学のデータ活用を、一気通貫で支援します。
現状と目標に応じて必要なフェーズから着手でき、段階的に拡張することも可能です。

■ 課題・設計
ヒアリングによる現状把握、DXロードマップ・ユースケース・KPIの整理

■ 基盤整備
大学のクラウド環境に合わせたデータ基盤の設計・構築、

データ統合・標準化、加工・集計フローの整備、BIツール選定・環境構築

■ 可視化・分析
教学／学生支援/入試／業務改善の目的別ダッシュボード構築

■ 改善支援
分析結果の解釈、改善施策の立案、効果測定、次サイクルへの接続

■ 業務効率化・AI活用
Power Platformなどを活用した業務自動化、生成AIとデータ基盤の連携、分析業務の効率化

■ 内製化支援
研修・セミナー、運用ルール整備、担当者交代を想定した継続体制の構築

01. ツール導入ではなく、業務への定着を目的とする

「BIを入れる」ことではなく、「BIが日常業務で使われている」状態をゴールに設計します。
導入後の運用・教育・改善まで含めて支援範囲とし、データが実際に意思決定に使われる状態を実現します。

02. 大学業務の構造を熟知したチームが対応する

教学IR・入試分析・認証評価対応など、大学特有の業務フローを前提としたコンサルティングを提供します。

03. データを大学の「資産」として設計・管理する

BIツールやAIなどの技術は変化し続けますが、蓄積されたデータそのものは大学の長期的な資産です。
特定のツールやベンダーに依存しない形でデータ基盤を設計し、大学のクラウド環境に合わせた柔軟な構成に対応。
技術環境が変わっても継続的に活用できる状態を維持します。

04. ツールは環境・予算に応じて柔軟に選定する

Tableau・Power BIなどの主要BIツールに加え、Microsoft Fabric・Google BigQueryなどのデータ基盤SaaSにも対応。
ベンダーロックインを避け、大学のクラウド環境・データ規模・予算に応じた最適な構成を提案します。

05. 分析から、AI・業務自動化まで支援する

整備されたデータ基盤は、分析にとどまらず業務効率化やAI活用の土台にもなります。
たとえばMicrosoft環境であればPower Platformを活用した業務自動化、

生成AIとデータ基盤の連携など、データ活用の幅を段階的に広げる支援も可能です。

大学が抱える代表的なお悩みに対して、Campus Analyticsは以下のアプローチで対応します。

データはあるが、何の分析から始めればよいかわからない

● アプローチ：目的・優先順位の明確化
課題・ユースケース・KPIを整理し、取り組むべき分析テーマを絞り込みます。

部署ごとにデータが分散し、集計のたびに一から作業が発生する

● アプローチ：データの統合・標準化
分散したデータを統合・標準化し、加工・集計フローを整備。
再利用可能な分析環境を構築します。

集計・加工が手作業中心で、分析に時間を割けない

● アプローチ:分析リソースの不足解消
分析業務の代行から、基盤整備・自動化による作業効率化まで対応。
学内の限られた人員でも、必要な分析を継続できる体制を実現します。

ダッシュボードを作ったが、誰も使わず形骸化している

● アプローチ:使われるダッシュボードの実現
利用者の業務フローを起点に設計し、目的に合った指標と粒度で構築。
日常的に意思決定に使われる仕組みを実現します。

担当者が変わると、定義や手順がリセットされ継続できない

● アプローチ:業務の属人化解消
定義・手順・ダッシュボード・運用ルールを整え、担当者が変わっても継続できる体制を構築します。

クラウド環境やシステムが乱立し、データの所在が把握できていない

● アプローチ:データ基盤の設計・構築
大学のクラウド環境に合わせた持続可能なデータ基盤を設計・構築。
AIや新技術が登場しても対応できるよう、データを資産として蓄積・管理できる状態を整えます。

データに振り回される大学から、データで意思決定する大学へ。

「データはあるが活かせない」
「分析しても施策につながらない」
——そんな状態を、Campus Analyticsは次のように変えていきます。

▶ 勘と経験の議論から、根拠ある意思決定へ。
退学予防・入試戦略・教育改善の判断に、裏付けとなるデータを即座に取り出せる状態をつくります。

▶ 報告のための分析から、改善のための分析へ。
認証評価・内部質保証への対応負荷を下げると同時に、教学マネジメントの実務にも使える指標を整備します。

▶ 属人的なExcel作業から、再現性のある仕組みへ。
担当者が変わっても続く分析基盤を構築し、学内の貴重な人的リソースを本来の業務に集中できる状態にします。

▶ その場しのぎの対応から、未来への投資へ。
蓄積されたデータは大学の資産として残り続け、AI活用など次の打ち手の土台になります。