社外秘 ／ 内部検討用 ／ 顧客提示不可
同志社大学 DDX／次世代データ基盤案件
RFP設計・営業作戦会議
価格競争に巻き込まれず、評価軸を握るための次回以降の打ち手
ハーモニープラス株式会社
2026年6月
重要
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今回の勝ち筋
製品比較で勝つのではなく、RFPの評価軸そのものをこちらの強い土俵に寄せる。
今回の勝ち筋は、Databricks、Fabric、Power BI、Tableauの単純な製品比較で勝つことではない。
同志社大学様のRFPを、単なるBI・分析基盤導入ではなく、大学業務・教学IR・現場分析・権限管理・内製化・保守定着まで含む「大学データ活用基盤整備」として定義すること。
✕ 製品比較の土俵
- 製品機能
- ライセンス費
- 構築費
- BIツール
- 価格勝負
→
◎ 大学データ活用基盤の土俵
- 大学業務理解
- 教学IR／EM
- 現行DB理解
- 権限管理
- 定着支援
- RFP設計支援
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RFPをどう再定義するか
RFPを「BIツール導入」から「大学データ活用基盤整備」へ引き上げる。
重要
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次回以降の作戦骨子
次回は「フェーズ1」の定義をこちら主導で固めにいく。
前回の流れから見ると、同志社大学様の本命は、いきなり現行統合DBを全面移行することではなく、
2027年度に分析・可視化・AI対話型分析の基盤を先行整備すること。
フェーズ1の定義：教学IRを初期ユースケースとした分析・可視化・現場分析基盤の整備
2027年度
フェーズ1
- 分析・可視化・AI対話型分析基盤
- 教学IR初期ユースケース
- 権限管理・セマンティックレイヤー
- 現場分析・内製化支援
→
2028年度以降
フェーズ2
- 既存データハブ機能の段階移行
- 現行統合DB機能の集約
- 各システム連携の拡張
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フェーズ1に含めるべき要素
フェーズ1を単なるBI導入にしない。
🗄️
現行統合DBまたは基幹システムから必要データを取り込む
📈
Power BI／Tableau等で現場が参照・分析できる
🔗
将来フェーズ2で既存データハブ移行につながる構成にする
ここを握れれば、RFPは単なるBIツール調達ではなくなる。
重要
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RFPに入れるべき成功条件
製品名ではなく、実現要件・運用要件・支援要件として入れる。
ポイント：「特定ベンダー誘導」ではなく「失敗しないための成功条件」として表現する。
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成功条件の中身
単純なBIベンダーやクラウド構築ベンダーが対応しづらい要件にする。
| カテゴリ |
RFPに入れたい要件 |
弊社＋AZESTが強い理由 |
| 大学業務・教学IR |
教学IR、EM、学修成果、退学・休学分析を前提に要件整理できること |
大学業務・教学IR文脈を理解している |
| 権限管理・ガバナンス |
学部・部署・役割別に参照範囲を制御できること |
大学特有のデータ所管・権限課題に対応できる |
| 現場分析・内製化 |
現場担当者がBIで参照・簡易分析できること、研修・運用ルールを含むこと |
導入後の利用定着まで支援できる |
| AI対話型分析 |
自然言語分析、根拠データ、権限管理、誤回答リスクに対応できること |
セマンティックレイヤーとガバナンスを含めて設計できる |
| フェーズ設計 |
フェーズ1分析基盤、フェーズ2データハブ移行を前提にできること |
ロードマップとRFP設計を支援できる |
| 支援体制 |
要件整理、学内説明資料、定着支援まで対応できること |
単なる実装会社との差別化になる |
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次回ぶつけるストーリー
受け身で聞くのではなく、こちらの仮説を強く提示して反応を見る。
▎ 仮説
2027年度は、既存統合DBを全面移行するのではなく、教学IRを初期ユースケースとした分析・可視化基盤を先行整備する。
現場分析・AI対話型分析・権限管理・内製化支援まで含めて設計し、2028年度以降に既存データハブ機能の段階移行へつなげる。
見るべき反応
教学IRを初期ユースケースにすることに違和感がないか
既存データハブ移行をフェーズ2に回すことに違和感がないか
AI対話型分析をRFPに入れたいか
Power BI／Tableauのどちらに寄っているか
Fabric、Databricks、BigQueryの比較をどこまで求めるか
価格より運用・定着支援を評価軸に入れられるか
要件整理フェーズを先に発注する余地があるか
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RFP要件案をこちらから出す
次回以降は「RFPに落とすならこうです」という資料を出す。
注意：製品名を前面に出しすぎない。成果・機能・支援要件として記載する。
重要
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概算費用の出し方も主導する
安く見せるのではなく、費用の前提条件を握る。
PLAN A
最小構成
- 教学IRの一部ユースケース
- 限定ユーザー
- BI中心
- AI対話型分析は検証レベル
- 既存データハブ移行は含めない
PLAN B
標準構成
- 教学IR＋現場分析
- 権限管理
- セマンティックレイヤー
- AI対話型分析の初期導入
- 研修・定着支援込み
PLAN C
拡張構成
- 教学IR＋入試・EMまで拡張
- 複数部門展開
- 高度なAI分析
- 将来フェーズ2への接続設計
- RFP／調達支援まで含む
「一番安い案」ではなく、要件を削ると何ができなくなるかを明確にする。
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次回持っていくべき4点セット
次回は構成案だけでなく、RFP・費用・比較までセットで持ち込む。
❶ フェーズ1構成案
- 教学IR
- データソース
- データ基盤
- BI
- AI対話型分析
- 権限管理
- 内製化支援
❷ RFP要件たたき台
- 必須要件
- 加点要件
- 支援体制要件
- 保守・定着支援要件
- 調達上の書き方
❸ 製品・方式比較
- Power BI
- Tableau
- Microsoft Fabric
- Databricks
- BigQuery
- 統合スイート型／オープン基盤型／最小構成
❹ 概算費用レンジ
- 最小構成
- 標準構成
- 拡張構成
- 前提条件
- 含むもの／含まないもの
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顧客にぶつける確認トーク
この仮説が予算化・RFP化イメージに近いかを確認する。
前回のお話を踏まえると、2027年度は既存統合DBの全面移行ではなく、教学IRを初期ユースケースとした分析・可視化基盤を先行整備し、現場での分析活用、権限管理、AI対話型分析の可能性まで含めて整えるのが現実的ではないかと考えています。
そのうえで、2028年度以降に、既存データハブ機能や各システム連携を段階的に移行するロードマップが考えられます。
この方向性は、貴学の予算化・RFP化のイメージに近いでしょうか。
もし近いようであれば、次回はこの方針を前提に、RFPに盛り込むべき要件と概算費用レンジを整理したいと考えています。
重要
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懸念点と対策
「弊社有利」を露骨に見せず、大学として失敗しないための要件に変換する。
| 懸念点 |
起こり得る問題 |
対策 |
| 「弊社有利」が露骨になる |
特定ベンダー誘導と見られる |
失敗しないための必須要件として説明する |
| 製品・方式を押し出しすぎる |
他社も同じ製品で見積可能になり価格競争になる |
製品ではなく大学業務要件、権限管理、定着支援を前に出す |
| RFP反映状況だけで本命判断する |
他社情報の寄せ集めの可能性がある |
資料作成依頼、概算整理依頼、RFPレビュー依頼の有無を見る |
| スコープが曖昧 |
他社が安く見せられる |
研修、権限設計、AI、保守、要件整理の有無を明確化する |
| フェーズ1を広げすぎる |
予算化が難しくなる |
教学IR初期ユースケース、主要データ、BI、権限基本設計に絞る。AIはPoCまたはオプション扱いにする |
重要
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2027年度フェーズ1を、教学IR起点の分析・可視化・現場分析基盤として定義し、
その成功条件をRFPに落とす。
価格ではなく、評価軸を握る。
権限管理
セマンティックレイヤー
現場定着
内製化
フェーズ2への拡張性
教学IR・EM文脈
RFP／要件整理支援
次回以降の狙いは、露骨なベンダーロックではなく、
大学として失敗しないための必須条件として仕様化すること。