データ基盤・データウェアハウスとは？
データ基盤・データウェアハウスとは、データが各システムに分断されているという状態を仕組みで解消することです。ゼロから作らなくても、同じ用途で世界中に使われているオープンソースがあります。当社はそれを土台に、日本語化と自社向けの変更を加えて導入します。月額のユーザー課金は発生しません。
この分類の実測データ
実測データとは、掲載している20件について当社がGitHubの公開情報から数えた内訳のことです。日本語対応は、配布用のビルド成果物を除いた日本語ロケールの実ファイル数で判定しています。
| 掲載件数 | 20件 |
|---|---|
| 日本語ロケールなし | 19件（95%）— 日本語化から着手します |
| 日本語ロケールあり | 1件 |
| GitHubスター中央値 | 361 |
| 多いライセンス | Apache-2.0（10件）、MIT（6件）、AGPL-3.0（2件） |
出所: 各リポジトリのGitHub公開情報を当社で集計（2026年08月24日時点）。ライセンスは導入前に必ず個別に確認します。
データ基盤・データウェアハウスに使えるオープンソース20件
この一覧とは、データ基盤・データウェアハウスという用途に当てはまるオープンソースを、当てはまりの強い順に並べたもののことです。名前をクリックすると、その土台で何をどう作るかの説明に移ります。
| 名前 | できること | 日本語 | デモ |
|---|---|---|---|
| briefer | コードによる柔軟なダッシュボード作成とNotion風ノート機能を備えたデータ分析基盤です。 | 日本語ファイルなし | — |
| mfs | 散在する情報を統合してAIエージェントに提供するためのコンテキスト管理基盤です。 | 日本語ファイルなし | — |
| portable-data-stack-mage | Dockerで構築されたポータブルなデータマートおよびビジネスインテリジェンススイートです。 | 日本語ファイルなし | — |
| redash | 多様なデータソースを接続して可視化・共有できるビジネスインテリジェンス基盤です。 | 日本語ファイルなし | — |
| dbt-core | データアナリストやエンジニアがデータを変換するためのツールです。 | 日本語ファイルなし | — |
| evidence | SQLとMarkdownを用いて高速かつインタラクティブなデータ可視化を構築できるツールです。 | 日本語ファイルなし | — |
| dbt-checkpoint | dbtプロジェクトの品質を確保するためのpre-commitフック集です。 | 日本語ファイルなし | — |
| dbt-metabase | dbtとMetabaseを統合するためのツールです。 | 日本語ファイルなし | — |
| tellery | SQLを用いてメトリクスを構築し、チームで共有できるデータ分析基盤です。 | 日本語ファイルが一部のみ | — |
| moore-wechat-article-downloader | 微信（WeChat）のコンテンツを収集・分析するためのローカル優先型ツールです。 | 日本語ファイルなし | — |
| dataCompare | ビッグデータの比較およびデータプロファイリングを行うためのローコードプラットフォームです。 | 日本語ファイルなし | — |
| portable-data-stack-dagster | Dockerベースのポータブルなデータマートおよびビジネスインテリジェンス構築スイートです。 | 日本語ファイルなし | — |
| nebula | 水平スケーラビリティと高可用性を備えた分散型グラフデータベースです。 | 日本語ファイルなし | — |
| datagear | 自由なカスタマイズが可能なデータ可視化分析プラットフォームです。 | 日本語ファイルなし | — |
| myduckserver | DuckDBを基盤としたMySQL、Postgres、FlightSQLの統合サーバーです。 | 日本語ファイルなし | — |
| mprove | Malloyセマンティック層を活用したオープンソースのAIエージェント型ビジネスインテリジェンスです。 | 日本語ファイルなし | — |
| openaccountants | AIエージェント向けのオープンソース税務ガイド集です。 | 日本語ファイルなし | — |
| datasette-dashboards | Datasette上でインタラクティブなダッシュボードを作成するためのプラグインです。 | 日本語ファイルなし | — |
| SML | セマンティック・モデリング言語（SML）のためのオープンソース・リポジトリです。 | 日本語ファイルなし | — |
| drizzle-cube | Drizzleをベースとした多次元セマンティック層とセルフサービス分析モジュールです。 | 日本語ファイルなし | — |
どれを選べばよいですか？
選び方とは、機能の多さではなく、ライセンス・日本語対応・自社の業務との距離で絞ることです。一覧の「日本語」欄が「日本語ファイルなし」であれば、日本語化から着手します。当社は初日3時間の無料ヒアリングで現場を見てから、どれを土台にするかを提案します。土台選びだけを相談していただいても構いません。
データ基盤・データウェアハウスを、まず15時間で試す
名古屋市内なら、1日3時間×5日間の計15時間・税別15万円で試せます。初日3時間のヒアリングと提案は無料です。御社のPCと御社名義のAIエージェントで目の前で開発するので、作り方ごと社内に残ります。成果物とソースコードはお客様のものです。
AI導入お試し実験を見る 動くデモを先に見る（110,000円〜） データ基盤・データウェアハウスについて相談するデータ活用・分析の他のできること
関連するできることとは、同じ業務領域にあり、並べて検討されることが多いテーマのことです。データ基盤・データウェアハウスと一緒に手を付けると効果が出やすい範囲でもあります。
よくあるご質問
データ基盤・データウェアハウスにオープンソースを使うと、何が違うのですか？
ゼロから作る場合と比べて、出来上がっている土台をそのまま使える分だけ短い期間で導入できます。ユーザー数に応じた月額課金も発生しません。当社が掲載している20件は、いずれも公開されているソースコードを自社サーバーに置いて動かせるものです。
日本語で使えますか？
掲載20件のうち19件（95%）は、GitHubの公開ファイルを数えた時点で日本語のロケールファイルがありませんでした。日本語で使う場合は日本語化から着手します。当社はこの作業を含めて導入します。
費用はどのくらいかかりますか？
名古屋市内であれば、1日3時間×5日間の計15時間・税別15万円のお試し導入があります。初日3時間のヒアリングと提案は無料で、進めるとお決めいただいた場合のみ費用が発生します。作るものが決まっている場合は税込110,000円からのプロトタイプ制作もあります。
どれを選べばよいかわからないのですが、相談だけでもよいですか？
構いません。初日3時間のヒアリングは無料です。現場のやり方を見せていただいたうえで、どれを土台にするか、そもそもオープンソースを使わないほうがよいかを含めて提案します。
