ビッグデータの利活用を支援し、DX戦略の実現へ導く

DX推進へ向け、ビッグデータなどをいかに利活用するべきか。スムーズにデータドリブンなDX戦略を実現するためには、データサイエンスの知見を用いることが必要不可欠となっています。製造業のドメイン知識を併せ持つ、データサイエンティストがアドバイザーとしてDX推進部門のメンバーに加わり、お客様のDX推進を加速させます。

顧客の現状ヒアリングからPoCの提案書作成まで対応

「データ活用を検討するにあたり、何から手をつけてよいかわからない」「進め方が正しいのか不安だ」「一気通貫のプランが立てられない」などの
課題に対し、DX推進チームの一員として深く携わり、課題整理や目標設定をした上で、その実現プロセスを構築し、次のデータ分析のステップに進むことを支援します。

 

  • ［ データ利活用コンサルティングの業務フロー ］

※データ利活用とは？

自社が提供している製品やサービスに関する情報を分析、精査しながら新たなサービスやさらに顧客ニーズの高い機能を開発するために、
自社に蓄積されたデータを「利用・活用」することを指します。
 

DX推進に向けた要件定義～実行まで、一気通貫したコンサルティングが可能です。

 

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課題毎の解決策

● Case1／半導体メーカーにおいて、回路設計自動化に向けた課題整理を実施

＜Before＞想定課題 ＜After＞課題解決
回路設計のノウハウが属人的で、製品の需要が多いため人手不足に陥っている
未経験者でも手掛けられるよう、AIによる設計自動化システム構築に向けた課題を明確化した
回路設計には、専門的な知識や経験が必要なため熟練者が必要ではあるが、製品の需要が多いため人手不足となっている。未経験者でも回路設計に従事できる仕組みを考えたい。 AIによる設計自動化システム構築に向けた課題の明確化と、実現可能性のある手法（主に多目的最適化）を検討した。さらに課題ごとに問題を整理しPoC(概念実装）に向けた進め方（体制・アウトプット）の明確化を遂行した。

● Case2／計測機器メーカーにおいて、センサ利活用に向けたコンサルティングの実行

＜Before＞想定課題 ＜After＞課題解決
データを活用した新規事業の立ち上げを考えているが、リスクヘッジを含めた検討ができない
AI活用にあたって取得できるデータのアセスメント・プロトコルのアドバイスにより、事業化に向けた道筋がついた
自社で開発したセンサで取得したデータを利用して事業化を検討している。その中でAIを活用した付加価値を持たせたいというアイデアもあるが技術的に実現可能か、何をどのくらいデータを取得したら良いかが不明。果たして費用対効果がでるのか、イメージが湧かず、プロジェクトとして踏み出せない。 AI活用にあたっての課題の明確化、取得できるデータのアセスメント、モデル作成用のデータ取得プロトコルのアドバイス、プログラミング技術指導、切り出し業務の提案書作成を行い、事業化へ向けたプロジェクト検討の道筋がついた。
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実績紹介

プロジェクト概要
目的：回路設計自動化に向けた課題整理
対象企業：半導体メーカー様
期間：2ヶ月
規模：アドバイザー1名、アナリスト1名、コーディネータ1名
納品物：提案書（技術調査結果など）
　　　　報告書（稼働状況、テストプログラムなど）

対象業界・分野

データ利活用を検討中、推進中のお客様

ツール・技術・リソース

・Python
・PowerPoint