DX推進支援サービス

DX（デジタル・トランスフォーメーション）におけるデータ利活用は、企画、POC、運用の3つのフェーズから構成されます。各フェーズで必要となるタスクは多岐に渡るため、標準化を行い進捗を管理することが欠かせません。DX推進支援サービスでは、AIモデル開発から運用までの作業をDX推進組織の業務として定義し、その実施を支援します。

DX推進プロセスの定義

DX推進のプロセスは、以下に示すような「企画」「分析」「運用」の3つの活動から構成されています。

	企画	分析(POC)	開発／運用
概要	社内の課題を集約しデータ活用で解決できる課題を整理、リスト化を行う。課題解決の手段（ソリューション）を検討。ビジネスと技術両面から評価し、取り組みの優先度を決定。優先度に従い、課題解決のプロジェクト（データ分析プロジェクト）を企画。推進体制を構築。POCを開始する。	詳細な分析設計を検討する。必要なデータ収集し、分析環境に取り込みを行う。分析の目的に合わせてデータ加工／データ解析／モデル構築を実施する。分析結果をビジネス観点で評価。十分な効果が見込まれれば、開発／運用に移行する。	業務実装に向け、AIモデルなどを活用できるよう業務設計とシステム開発を実施。データの変化やモデルの精度をモニタリングし、必要に応じてモデル再学習を実施する。ビジネス（投資）効果をモニタリングし、必要に応じて改善策の検討と実施を行う

それぞれの活動を属人化させることなくまた再現性のあるやり方（DX推進の業務プロセス）を定めることは重要です。TDSEでは、DX推進の標準的なプロセスや運用で用いるドキュメント類の雛形をDX推進ライブラリーとしてご用意し、お客様に合わせてカスタマイズしてご提供いたします。

DX推進ライブラリーのイメージ図

DX推進管理

DX推進では、ビジネス側から抽出されたテーマロングリストから優先度に応じてテーマが選定され、テーマ毎にデータ活用プロジェクトとしてビジネス課題の解決にあたります。各プロジェクトにおいては、開始時点で適切なチェックポイントを設定し、プロジェクトの進捗や継続の判定を実施する必要があります。

典型的なAIモデル開発のステップとチェックポイント

データ活用プロジェクトでは、POCやパイロット実施を伴うため期待効果が得られず途中で中止となる、あるいは企画段階に戻ってビジネススコープの見直しが必要になることが少なくありません。そのため、DXを成功させるためには、複数のテーマをポートフォリオとして準備をし、進捗の悪いテーマを早期に別のテーマに切り替えるなどの対応が欠かせません。TDSEでは、分析プロセスへのチェックポイントの設定や、各チェックポイントでのプロジェクト継続の判定、プロジェクトの進捗を管理し適切な改善のアドバイスなどデータ分析のエキスパートの視点でDXの推進をサポートいたします。

実データ分析

TDSEのメンバーが中心となり、AIモデル開発などの分析プロジェクトを実施いたします。内製化を目指されている場合には、貴社内のデータサイエンティストのスキルレベルに応じ並走しながらのご支援や、貴社メンバー主体の推進体制にアドバイザリーとして参画することも可能です。分析支援に関してはこちらをご覧ください。

IT環境とデータの整備

データ分析の推進には、AIモデル開発に特化したIT環境とデータの整備が不可欠です。AIモデルの開発作業だけでなく、業務展後の精度モニタリングやモデル再学習まで見据えたモデルライフサイクル全般に渡りデータ利活用を支える基盤が必要となります。TDSEでは、お客様のDX成熟度や既存のITインフラに応じたご支援をしております。詳しくはこちらをご覧ください。