アプローチ
どのフェーズからでも支援できます
AIプロジェクトの段階は企業によって異なります。まだデータを整備する前の段階でも、 すでにモデルを持っているが精度改善が必要な段階でも、 あるいは外部依存からの内製化を目指す段階でも、適切なサービスから着手できます。 初回ヒアリングでどのサービスが最適かを一緒に判断します。
Solution 01
AIトレーニングデータ準備
機械学習モデルの訓練に必要な高品質データセットの設計・構築をサポートします。 アノテーション基準の策定、ラベリングワークフローの整備、データクレンジング・正規化、 データセット品質メトリクスの検証まで、データエンジニアリングチームが対応します。 テキスト・画像・表形式など複数のデータ形式に対応し、 データパイプライン設計書と品質保証手順書を成果物として提供します。
- 構造化・非構造化・半構造化データ対応
- アノテーション品質基準の文書化
- 品質保証サンプリング手順書の提供
- データパイプライン設計ドキュメント
プロセス
現状データ監査
保有データの形式・量・品質状態を調査します
アノテーション基準設計
ラベル定義・品質基準・エッジケース対応を策定します
データ整備・パイプライン構築
クレンジング・正規化・変換処理を実装します
品質検証・納品
サンプリング検査後、ドキュメントと共に納品します
プロセス
データ統合・フィーチャエンジニアリング
既存システムからのデータ取り込みと特徴量設計
モデル選定・学習
複数アルゴリズムを比較し最適なモデルを構築
ダッシュボード開発
意思決定者が利用できるビジュアライゼーションを構築
監視・再学習設計＋サポート
アラート設定とポストローンチ2週間のサポート期間
Solution 02
予測分析プラットフォーム構築
需要予測・顧客離反予測・設備保全スケジューリング・リソース最適化など、 業務上の意思決定を支援する予測モデルの開発・実装サービスです。 既存システムからのデータ統合、フィーチャエンジニアリング、モデル選定・学習、 意思決定者向けダッシュボードの作成を担当します。 定期再学習と監視アラートを組み込んだ設計を標準とし、 モデル解釈ガイドと運用手順書を提供します。
- 需要予測・離反予測・設備保全に対応
- SHAP等による予測根拠の可視化
- 定期再学習スケジュール・監視アラート設計
- ローンチ後2週間のサポート期間含む
Solution 03
AIチーム能力開発プログラム
組織内のAI・データサイエンス人材を育てる構造化プログラムです。 現状のチームスキルを評価し、役割（アナリスト・エンジニア・マネージャー）ごとの学習経路を設計、 実務プロジェクトのメンタリングを行います。 データリテラシー・機械学習の概念・ツール習熟・AIプロジェクト管理を扱い、 週次セッション・月次評価・組織の実データを使ったキャップストーンプロジェクトで構成します。
- 役割別（アナリスト・エンジニア・管理職）カリキュラム
- 自社データを使ったキャップストーンPJ
- スキルマトリクス開発と採用推薦ガイド
- 週次セッション＋月次スキル評価
プロセス
スキル現状評価
メンバーのAI・データ関連スキルをロール別に評価
カリキュラム設計
役割・課題・ツール環境に合わせた学習経路を設計
週次セッション＋メンタリング
実務プロジェクトを通じた実践的学習を支援
キャップストーンPJ＋評価
自社データを使った総合課題と最終スキル評価
比較 // Comparison
どのサービスが自社に合うか
| 評価軸 | データ準備 | 予測分析 | チーム育成 |
|---|---|---|---|
| AIプロジェクト未経験の組織 | ◎ | △ | ◎ |
| データは揃っているがモデルがない | △ | ◎ | ○ |
| 内製化・自律運用を目指している | ○ | ○ | ◎ |
| 業務予測・最適化に活用したい | ○ | ◎ | △ |
| 3〜8週間で成果を求める | ◎ | ○ | △ |
| チームのAIリテラシー向上が必要 | △ | △ | ◎ |
◎：最も適合 ○：適合 △：一部対応
技術基準
全サービスで共通して適用する基準
データセキュリティ
NDA締結後に作業開始。処理環境の第三者アクセスを制限します。
バージョン管理
コード・設定・データスキーマをGitで管理し、変更を追跡します。
文書化の徹底
仕様書・手順書・モデル解釈ガイドを成果物として提供します。
週次進捗報告
作業内容・判断根拠・次週予定を週次レポートで共有します。
個人情報保護法対応
個人情報保護法・GDPR準拠の取り扱いプロセスを適用します。
ハンドオーバー支援
プロジェクト終了後に内部運用ができるよう引き継ぎを実施します。