[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"announcementEntry::drobe:ja":3},{"title":4,"slug":5,"description":4,"body":6,"coverImageUrl":7,"ogImageUrl":7,"createdAt":8,"updatedAt":9,"datePublished":10,"locale":11},"株式会社DROBE、次世代BIツール「Codatum」を導入。社内のデータ分析基盤の高度化へ。","drobe","\u003Cp>株式会社CODATUM（本社：東京都、代表取締役：柴山 直樹）は、同社の提供する次世代BIツール「Codatum（コダタム）」が、株式会社DROBE（本社：東京都渋谷区、代表取締役：山敷 守・長井大輔、以下「DROBE」）に導入されたことをお知らせします。\u003Cbr>\u003Cbr>DROBEは、パーソナルスタイリングサービス「DROBE（ドローブ）」やアパレル向けAX支援事業を展開する企業です。同社は、社内のデータ分析基盤を段階的に高度化し、データ活用の質とスピードを高めるためにCodatumを導入しました。\u003Cbr>\u003C\u002Fp>\u003Ch2>導入企業の概要\u003C\u002Fh2>\u003Cp>株式会社CODATUM（本社：東京都、代表取締役：柴山 直樹）は、同社の提供する次世代BIツール「Codatum（コダタム）」が、株式会社DROBE（本社：東京都渋谷区、代表取締役：山敷 守・長井大輔、以下「DROBE」）に導入されたことをお知らせします。\u003Cbr>\u003Cbr>DROBEは、パーソナルスタイリングサービス「DROBE（ドローブ）」やアパレル向けAX支援事業を展開する企業です。同社は、社内のデータ分析基盤を段階的に高度化し、データ活用の質とスピードを高めるためにCodatumを導入しました。\u003Cbr>\u003C\u002Fp>\u003Ch2>導入の経緯\u003C\u002Fh2>\u003Cp>DROBEでは、全従業員が自らSQLを書いてデータを分析する文化が根づいていました。一方で、事業の拡大に伴いデータの種類や分析の幅が広がる中で、品質の担保された分析基盤の整備や、誰もが安心してデータを扱える環境づくりが課題となっていました。こうした背景から、AI時代にふさわしい、より柔軟で拡張性のある分析環境への段階的な移行を検討する中で、Codatumに問い合わせをいただきました。\u003Cbr>トライアルを通じて、従来利用していたBIツールと比較して、データ探索の前段階で必要となるデータ構造の理解が容易であることに加え、AIエージェントによるSQL生成機能も高く評価されました。また、SQLをそのまま記述できる柔軟性を保ちながら、ノートブック形式で分析の過程とコンテキストをまとめ、共有可能な点も導入の決め手となりました。\u003Cbr>\u003Cbr>今後DROBEは、まず社内のデータ分析基盤としてCodatumを活用するとともに、将来的には企業向けに提供するサービスにおいて、署名付き埋め込み機能を活用したセキュアなダッシュボード提供への展開も視野に入れています。マルチテナント環境における柔軟なデータ出し分けを実現できる点も、BI基盤としてのCodatumの評価につながっています。\u003Cbr>\u003C\u002Fp>\u003Ch2>株式会社DROBEソフトウェアエンジニア岸本将志 氏コメント\u003C\u002Fh2>\u003Cfigure class=\"EmbeddedContent_Wrapper\">\n              \u003Cdiv class=\"TwoColumn\">\n                \u003Cdiv class=\"TwoColumn_Image\">\n                  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F2M7HXgytOqpA7VDQoNDbeq\u002Fb49342a2c49465d7b91d82877be27e6f\u002Fdrobe_kishimoto-sama.png\" alt=\"\">\n                \u003C\u002Fdiv>\n                \u003Cdiv class=\"TwoColumn_Content\">\n                  \u003Cp>DROBEでは長らくRedashを社内分析基盤として運用してきましたが、「KPIがなぜ動いたのか」を仮説立案→抽出→確認と繰り返しながら探っていく、試行錯誤・並行思考型の分析には構造的に向いておらず、書き捨てクエリが積み上がる状態が続いていました。加えて、RedashはAIフレンドリーな設計思想を持つツールではなく、これからの分析の中心となるAIとの協働を前提とした環境を整えるには限界がありました。CodatumのNotebookとAIアシスタント／AIエージェントが一体となった環境は、「思考の流れに沿ってSQLを書きながらAIに伴走してもらう」というこれからの分析スタイルに最も自然にフィットしました。\u003Cbr>\u003Cbr>今後はCodatumの署名付き埋め込みを活用し、アパレル事業者パートナー向けに分析ダッシュボードを外部提供していくことを構想しています。社内で磨いた分析体験をそのままパートナー企業の現場に届けていく基盤として、Codatumに大きく期待しています。\u003Cbr>\u003C\u002Fp>\n                \u003C\u002Fdiv>\n              \u003C\u002Fdiv>\n            \u003C\u002Ffigure>\u003Cp>\u003C\u002Fp>","https:\u002F\u002Fimages.ctfassets.net\u002Fggtw2zqmifs5\u002F4agpiIQ4Somc2RFqPCpWgx\u002F6ac3070f9e9acb01cb6f027b30cce98c\u002Fdrobe.png","2026-06-24T22:30:10.535Z","2026-06-24T22:50:32.209Z","2026-06-25T07:30+09:00","ja"]