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© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd.
非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析
AI内製化の事始め!自社データの利活用方法
2019年6月27日
株式会社ナレッジコミュニケーション 中西 ...
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会社名 株式会社ナレッジコミュニケーション
設立日 2008年11月 (創立2006年5月)
人数 28名
資本金 9,000,000円
代表者 代表...
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沿革
3
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
株式会社ナレッ...
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はじめに - AIプロジェクトの現状
4
出典 ITmedia NEWS 『人工知能、幻滅期へ ガートナー「ベンダーに丸投げやめろ」』
URL https...
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はじめに - AIプロジェクトの現状
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出典 ITmedia NEWS 『人工知能、幻滅期へ ガートナー「ベンダーに丸投げやめろ」』
URL https...
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はじめに - 実績ご紹介
電力利用状況解析及び可視化 創薬向けHoloLensアプリ開発
名古屋大学様 及び 中部電力株式会社
販売カンパニー法人営業...
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はじめに - 実績ご紹介
電力利用状況解析及び可視化 創薬向けHoloLensアプリ開発
大手企業様とAI/ビッグデータ技術導入に向け連携
Machi...
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プロジェクト期間
はじめに - 実績ご紹介
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「AIでなにかやる」のスタート地点から
2ヶ月間で実施
2 Month
はじめに - 実績ご紹介
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どのように進めているか
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AI/分析プロジェクト成功のポイント
1. 精度ではなく プロセスを重視する
2. クラウドを活用 して素早く試す
3. 業務への ポジティブな影響 で考...
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「 プロセス 」を重視 - 第一人者の成功法則
12
出典 Harvard Business Review 『How to Choose Your Fir...
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小さい実証実験を積み重ね成功を目指す
解決すべき
課題を抽出
実証実験
(1回目)
試験運用
基盤運用
(活用すべきデータを蓄積)
実証実験
(2回...
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小さい実証実験から本格利用を見据える
解決すべき
課題を抽出
実証実験
(1回目)
試験運用
実証実験
(3回目)
実証実験
(2回目)
デモアプリ...
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「 プロセス 」を重視 - 重要な3ステップ
15
大きく3つの段階に分別
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ゴールのパターン化
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売上の向上
購買予測
オススメ
コスト最適化
発注管理
売上予測
リスクの低減
トラブル
異常検知
最終的なゴールは大きく3パタ...
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データの理解 - チェックポイント
17
分析の
実行
結果の
解釈/表現
1. 何のために、どんなアウトプットが必要なのか
2. そのためにどんな過程を...
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実際に作成したストーリーマップ ②
18
有人業務
AI活用
ユースケース : 審査業務でのAI導入
既存の業務プロセス
AI導入時の業務プロセス
DB
...
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実際に作成したストーリーマップ ②
19
有人業務
AI活用
ユースケース : 審査業務でのAI導入
既存の業務プロセス
AI導入時の業務プロセス
DB
...
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分析を始める前の準備
20
分析の
実行
結果の
解釈/表現
1. AI=なんでも出来ると考えない
2. 手に届きそうなゴールを置く
3. ストーリーマッ...
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「 プロセス 」を重視 - 重要な3ステップ
21
データの
理解
結果の
解釈/表現
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分析の実行 - チェックポイント
22
データの
理解
分析の
実行
結果の
解釈/表現
素早く環境を用意できるか?
気づきやアイデアを反映できる方法...
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分析の実行 - クラウドがオススメな理由
23
データの
理解
分析の
実行
結果の
解釈/表現
1. セキュアな環境を利用できる
2. 環境構築によるリ...
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Cognitive ServicesMachine Learning
service
専門的 学習済みデータ加工&簡易分析
Azure で提供される...
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Machine Learning Service
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Machine Learning
service
Visual Interface
Automat...
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• GUI操作で学習、モデル化
• APIで運用が可能
• サーバレスで従量課金
Machine Learning Studio
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Cognitive ServicesMachine Learning
service
専門的 学習済みデータ加工&簡易分析
Azure で提供される...
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学習済みAIをREST APIで手軽に実装できるサービス
AIモデル構築や推論用サーバの構築なしに汎用的AI
をアプリケーションに組み込める
学習済...
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Cognitive Services - 異常検知AI
29
Cognitive Services
Anomaly Detector
自社検証記事 : h...
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Cognitive ServicesMachine Learning
service
専門的 学習済みデータ加工&簡易分析
Azure で提供される...
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 31
Azure Databricks - 概要
データ 加工
アナリティクス
リアルタイム 分析
データ加工から分析までを一体化したサービス
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Azure Databricks - 概要
Azure Databricks
簡易分析 システム連携
データ加工環境
SQL Data Wareho...
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 33
Azure Databricks - 概要
• 使い慣れたコーディング操作
• 複数言語を同一の Notebook で
記述可能
• ワンクリックで...
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Azure Databricks - 概要
お客様担当者
コード単位でコメント編集履歴を管理
Databricks Notebook
プロジェクトリ...
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Azure Databricks - 弊社事例
処理性能の高い分析基盤でコストを最適化
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分析の実行 - まとめ
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データの
理解
分析の
実行
結果の
解釈/表現
クラウドを活用 して素早く試す
1. 利用できるツールを活用する
2. 既...
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「 プロセス 」を重視 - 重要な3ステップ
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データの
理解
分析の
実行
結果の
解釈/表現
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd.
結果の解釈/表現 - チェックポイント
38
データの
理解
分析の
実行
結果の
解釈/表現
当初のビジネスゴールから考えられているか?
「完璧」を...
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 39
熊本の地場企業のAI自社導入を支援
10年以上の経験のある検査技師が20人以上で取り組む業務の負荷軽減
クラウドAIを活用し自社導入への活路を発見
...
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 40
データの
理解
分析
実行
結果の
解釈/表現
結果に対する考え方
分析レポート : 例
高い or 低い
状況に依存する
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 41
データの
理解
分析
実行
結果の
解釈/表現
結果に対する考え方 - フレーミング
当初の結果に対して
1. 入社直後の人でも職人レベルで業務が出...
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 42
データの
理解
分析
実行
結果の
解釈/表現
結果に対する考え方 - フレーミング
他の例 : 異常検知の場合
1. 平時日中だけの監視がAIであ...
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd.
結果の表現方法
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可視化しないと
ヒトには解釈できない
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd.
データの可視化
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Power BI
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd.
Power BI で誰にでもわかりやすく
45
• ドラッグ&ドロップでグラフの作成
• ドリルダウンでExcelより詳細をわかりやすく
表現できる
• ...
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd.
結果の解釈/表現 - まとめ
46
データの
理解
分析の
実行
結果の
解釈/表現
業務への ポジティブな影響 で考える
1. 結果の良し悪しは数値では...
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 47
企画・プレ分析 データ開発 分析・モデル開発 運用
データ
収集環境
PoC
クレジング
の仕組み
モデル開発
モデル
デプロイ
継続的な
学習
学...
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 48
サービス紹介 - AI内製化支援サービス
データの
理解
分析の
実行
結果の
解釈/表現
お客様とチームを組み検証プロセスを素早く回す
ゴールに向...
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 49
サービス紹介 - AI内製化支援サービス
スケジュール例 : 自社での分析チーム立ち上げ支援
着手前 1か月 2ヶ月
マイル
ストーン
実施
内容
...
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 50
サービス紹介 - AI内製化支援サービス
スケジュール例 : 自社での分析チーム立ち上げ支援
着手前 1か月 2ヶ月
マイル
ストーン
実施
内容
...
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 51
サービス紹介 - ナレコムAI
ドラック&ドロップの操作で保有データの有効性を確認
レポートでデータ傾向を抽出データ投入画面
サービスサイト : h...
© 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd.
まとめ
52
1. 精度ではなく プロセスを重視する
2. クラウドを活用 して素早く試す
3. 業務への ポジティブな影響 で考える
自社でのAI活用の...
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【Azureデータ分析シリーズ】非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析_ナレッジコミュニケーション公開資料

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2019年6月27日に日本マイクロソフトで行われた 『【Azureデータ分析シリーズ】非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析セミナー』での公開資料となります。

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【Azureデータ分析シリーズ】非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析_ナレッジコミュニケーション公開資料

  1. 1. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 非専門家向け/利用部門主導で始めるデータ分析 AI内製化の事始め!自社データの利活用方法 2019年6月27日 株式会社ナレッジコミュニケーション 中西 貴哉 【Azureデータ分析シリーズ】
  2. 2. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 2 会社名 株式会社ナレッジコミュニケーション 設立日 2008年11月 (創立2006年5月) 人数 28名 資本金 9,000,000円 代表者 代表取締役 奥沢 明 本社所在地 千葉県市川市相之川3-13-23 丸伝小川ビル3階 支社 熊本支社 主要取引先 メディア系 Cloud AI HoloLens Robot 経営理念 破壊的イノベーションで世界の在り方を変える クラウド・AI・ロボットの分野で今までにない 付加価値を提供し、社会に貢献致します。 会社紹介
  3. 3. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 沿革 3 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 株式会社ナレッジコミュニケーション 設立 自社サービス基盤をパブリッククラウドに移行 クラウドインテグレーションサービス「ナレコムクラウド」提供開始 Microsoft Azure取扱い開始 / クラウド型機械学習提供サービス開始 IoTビジネス共創ラボ参画 / 熊本拠点(DevOps&RD)を設立 Microsoft HoloLensサービス提供開始 MRPP認定 / Azure Goldパートナー認定 創業 学び総合サイト「学び&おけいこのナレコム」提供開始 2019
  4. 4. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. はじめに - AIプロジェクトの現状 4 出典 ITmedia NEWS 『人工知能、幻滅期へ ガートナー「ベンダーに丸投げやめろ」』 URL https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1810/25/news094.html 人工知能に関する期待は下がり気味
  5. 5. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. はじめに - AIプロジェクトの現状 5 出典 ITmedia NEWS 『人工知能、幻滅期へ ガートナー「ベンダーに丸投げやめろ」』 URL https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1810/25/news094.html 「幻滅期に入るとはいえ、今後も重要なテクノロジーであることは変わりない。 幻滅期は『これからが本番』という時期。企業はAIをより冷静に捉え、 より戦略的に推進する必要がある」 「昨今、経営者が単に担当者に『AIの導入を検討せよ』という指示だけを出し、 現場もAIの提案依頼をベンダーやシステムインテグレーターに丸投げするといっ たことが散見される。そうではなく、企業自らが戦略的意思を持ち、中 長期の観点で自らリスクテイクすることを覚悟の上で推進するべきで ある」
  6. 6. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 6 はじめに - 実績ご紹介 電力利用状況解析及び可視化 創薬向けHoloLensアプリ開発 名古屋大学様 及び 中部電力株式会社 販売カンパニー法人営業部 株式会社エムティーアイ様 大手企業様とAI/ビッグデータ技術導入に向け連携
  7. 7. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 7 はじめに - 実績ご紹介 電力利用状況解析及び可視化 創薬向けHoloLensアプリ開発 大手企業様とAI/ビッグデータ技術導入に向け連携 Machine Learning Studio + Power BI + Azure Functions + Cognitive Services +
  8. 8. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 8 プロジェクト期間 はじめに - 実績ご紹介
  9. 9. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 9 「AIでなにかやる」のスタート地点から 2ヶ月間で実施 2 Month はじめに - 実績ご紹介
  10. 10. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 10 どのように進めているか
  11. 11. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. AI/分析プロジェクト成功のポイント 1. 精度ではなく プロセスを重視する 2. クラウドを活用 して素早く試す 3. 業務への ポジティブな影響 で考える 自社でのAI活用の成功の近道
  12. 12. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 「 プロセス 」を重視 - 第一人者の成功法則 12 出典 Harvard Business Review 『How to Choose Your First AI Project』 URL https://hbr.org/2019/02/how-to-choose-your-first-ai-project 1. クイックに小規模な成功ができること 2. 適切な規模の実証実験であること 3. 業界や自社ビジネスのニーズに沿うこと 4. 頼れるパートナーと進める 5. 価値を生める内容であること AI研究の第一人者が提唱する成功法則
  13. 13. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 13 小さい実証実験を積み重ね成功を目指す 解決すべき 課題を抽出 実証実験 (1回目) 試験運用 基盤運用 (活用すべきデータを蓄積) 実証実験 (2回目) デモアプリ 実運用 実証実験 (3回目) 「 プロセス 」を重視 - 小規模な成功を積み重ねる
  14. 14. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 14 小さい実証実験から本格利用を見据える 解決すべき 課題を抽出 実証実験 (1回目) 試験運用 実証実験 (3回目) 実証実験 (2回目) デモアプリ 基盤運用 (活用すべきデータを蓄積) 実運用 1回目が 難しい 「 プロセス 」を重視 - 小規模な成功を積み重ねる
  15. 15. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 「 プロセス 」を重視 - 重要な3ステップ 15 大きく3つの段階に分別
  16. 16. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. ゴールのパターン化 16 売上の向上 購買予測 オススメ コスト最適化 発注管理 売上予測 リスクの低減 トラブル 異常検知 最終的なゴールは大きく3パターン
  17. 17. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. データの理解 - チェックポイント 17 分析の 実行 結果の 解釈/表現 1. 何のために、どんなアウトプットが必要なのか 2. そのためにどんな過程を置き、どの範囲なのか 3. どのようなデータを利用して分析を行うのか 分析の前にストーリーマップを作成する
  18. 18. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 実際に作成したストーリーマップ ② 18 有人業務 AI活用 ユースケース : 審査業務でのAI導入 既存の業務プロセス AI導入時の業務プロセス DB DB リスト作成 リスト リスト審査 DB メール連携 リスト作成 リスト対象 抽出モデル 対象者 分類モデル
  19. 19. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 実際に作成したストーリーマップ ② 19 有人業務 AI活用 ユースケース : 審査業務でのAI導入 既存の業務プロセス AI導入時の業務プロセス DB DB リスト作成 リスト リスト審査 DB メール連携 リスト作成 リスト対象 抽出モデル 対象者 分類モデル 既存プロセス との対比にする 置き換えのため 必要なモデルを整理 アウトプット も見据えて書く
  20. 20. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 分析を始める前の準備 20 分析の 実行 結果の 解釈/表現 1. AI=なんでも出来ると考えない 2. 手に届きそうなゴールを置く 3. ストーリーマップを作成する 精度ではなく プロセスを重視する
  21. 21. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 「 プロセス 」を重視 - 重要な3ステップ 21 データの 理解 結果の 解釈/表現
  22. 22. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 分析の実行 - チェックポイント 22 データの 理解 分析の 実行 結果の 解釈/表現 素早く環境を用意できるか? 気づきやアイデアを反映できる方法か? 精度ではなくゴールに近づく手法か? クイックに試せる手法/ツールを使う
  23. 23. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 分析の実行 - クラウドがオススメな理由 23 データの 理解 分析の 実行 結果の 解釈/表現 1. セキュアな環境を利用できる 2. 環境構築によるリードタイムがない 3. 分析業務の属人化を防げる
  24. 24. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 24 Cognitive ServicesMachine Learning service 専門的 学習済みデータ加工&簡易分析 Azure で提供される AI サービス
  25. 25. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. Machine Learning Service 25 Machine Learning service Visual Interface Automated Machine Learning
  26. 26. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 26 • GUI操作で学習、モデル化 • APIで運用が可能 • サーバレスで従量課金 Machine Learning Studio
  27. 27. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 27 Cognitive ServicesMachine Learning service 専門的 学習済みデータ加工&簡易分析 Azure で提供される AI サービス
  28. 28. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 28 学習済みAIをREST APIで手軽に実装できるサービス AIモデル構築や推論用サーバの構築なしに汎用的AI をアプリケーションに組み込める 学習済AI Cognitive Services
  29. 29. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. Cognitive Services - 異常検知AI 29 Cognitive Services Anomaly Detector 自社検証記事 : https://azure-recipe.kc-cloud.jp/2019/04/cognitive-service-anomaly-detector-api/ • 時系列データ 1つでモデル選定・推論 • 外れ値、異常の検出が可能
  30. 30. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 30 Cognitive ServicesMachine Learning service 専門的 学習済みデータ加工&簡易分析 Azure で提供される AI サービス
  31. 31. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 31 Azure Databricks - 概要 データ 加工 アナリティクス リアルタイム 分析 データ加工から分析までを一体化したサービス
  32. 32. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 32 Azure Databricks - 概要 Azure Databricks 簡易分析 システム連携 データ加工環境 SQL Data WarehouseDatalake Storage SQL Database BloB Storage AI Machine Learning ストーリムデータ Power BI データサイエンティスト 基幹業務 ユーザ アプリ
  33. 33. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 33 Azure Databricks - 概要 • 使い慣れたコーディング操作 • 複数言語を同一の Notebook で 記述可能 • ワンクリックで結果をビジュアル化 Jupyter Notebook の コーディング操作 Apache Zeppelin の ビジュアライゼーション Collaborative Notebook(コーディング画面)
  34. 34. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 34 Azure Databricks - 概要 お客様担当者 コード単位でコメント編集履歴を管理 Databricks Notebook プロジェクトリーダー お客様IT担当者データ分析担当
  35. 35. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 35 Azure Databricks - 弊社事例 処理性能の高い分析基盤でコストを最適化
  36. 36. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 分析の実行 - まとめ 36 データの 理解 分析の 実行 結果の 解釈/表現 クラウドを活用 して素早く試す 1. 利用できるツールを活用する 2. 既存の学習済モデルも充分利用可能 3. 高速な実行環境の活用はコスト効果が高い
  37. 37. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 「 プロセス 」を重視 - 重要な3ステップ 37 データの 理解 分析の 実行 結果の 解釈/表現
  38. 38. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 結果の解釈/表現 - チェックポイント 38 データの 理解 分析の 実行 結果の 解釈/表現 当初のビジネスゴールから考えられているか? 「完璧」を求めすぎていないか? 関係する人が理解できる内容かどうか? 業務への ポジティブな影響 で考える
  39. 39. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 39 熊本の地場企業のAI自社導入を支援 10年以上の経験のある検査技師が20人以上で取り組む業務の負荷軽減 クラウドAIを活用し自社導入への活路を発見 結果に対する考え方 - ユースケース
  40. 40. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 40 データの 理解 分析 実行 結果の 解釈/表現 結果に対する考え方 分析レポート : 例 高い or 低い 状況に依存する
  41. 41. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 41 データの 理解 分析 実行 結果の 解釈/表現 結果に対する考え方 - フレーミング 当初の結果に対して 1. 入社直後の人でも職人レベルで業務が出来る 2. 複数のチェックポイントを設ければ100%に近づく お客様「 職人だったらほぼ100%で検品している 」 非熟練者には充分役に立つ システム化することで価値が出る
  42. 42. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 42 データの 理解 分析 実行 結果の 解釈/表現 結果に対する考え方 - フレーミング 他の例 : 異常検知の場合 1. 平時日中だけの監視がAIであれば常時監視が出来る 2. 人によるチェックと組み合わせると精度が上がる 検知したい異常の70%しか見つけられない 完璧ではないが人の負荷を下げられる
  43. 43. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 結果の表現方法 43 可視化しないと ヒトには解釈できない
  44. 44. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. データの可視化 44 Power BI
  45. 45. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. Power BI で誰にでもわかりやすく 45 • ドラッグ&ドロップでグラフの作成 • ドリルダウンでExcelより詳細をわかりやすく 表現できる • レポートのテンプレート化により対象の異なる レポートも素早く生成 • レポートの共有も可能
  46. 46. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 結果の解釈/表現 - まとめ 46 データの 理解 分析の 実行 結果の 解釈/表現 業務への ポジティブな影響 で考える 1. 結果の良し悪しは数値では測れない 2. 業務での有益性を軸に置く 3. 誰でもわかるアウトプットを目指す
  47. 47. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 47 企画・プレ分析 データ開発 分析・モデル開発 運用 データ 収集環境 PoC クレジング の仕組み モデル開発 モデル デプロイ 継続的な 学習 学習モデルの API提供 課題定義 AI検証サービス ・ナレコムAI (自社ツール) ・Cognitive Services データ基盤構築 ・Azure Databricks モデル構築支援 ・Azure Databricks ・Azure ML Services 内製化支援 ・AI内製化支援サービス 弊社サービス提供マップ お客様のフェイズに合わせてクラウドを活用し支援
  48. 48. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 48 サービス紹介 - AI内製化支援サービス データの 理解 分析の 実行 結果の 解釈/表現 お客様とチームを組み検証プロセスを素早く回す ゴールに向けて繰り返す プロジェクトチームお客様 情報 弊社 支援 ■体制イメージ
  49. 49. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 49 サービス紹介 - AI内製化支援サービス スケジュール例 : 自社での分析チーム立ち上げ支援 着手前 1か月 2ヶ月 マイル ストーン 実施 内容 お客様 弊社 現状整理 計画 課題・要望 整理 データ 理解 計画 策定 プロジェクト期間 プロトタイピング ワークショップ&次回計画 データ 提供 環境 構築 結果簡易 レポート 分析結果 共有会 ワークショップ (分析再現) 活用 計画 ▲ご発注 ▲キックオフ ▲分析環境用意 ▲進捗報告 ▲進捗報告 ▲検証終了 ▲レポート提出 ▲ワークショップ
  50. 50. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 50 サービス紹介 - AI内製化支援サービス スケジュール例 : 自社での分析チーム立ち上げ支援 着手前 1か月 2ヶ月 マイル ストーン 実施 内容 現状整理 お客様 弊社 計画 課題・要望 整理 データ 理解 計画 策定 プロジェクト期間 プロトタイピング ワークショップ&次回計画 データ 提供 環境 構築 結果簡易 レポート 分析結果 共有会 ワークショップ (分析再現) ▲ご発注 ▲キックオフ ▲分析環境用意 ▲進捗報告 ▲進捗報告 ▲検証終了 ▲レポート提出 ▲ワークショップ データの 理解 分析 実行 活用 計画 結果の 解釈 / 表現
  51. 51. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. 51 サービス紹介 - ナレコムAI ドラック&ドロップの操作で保有データの有効性を確認 レポートでデータ傾向を抽出データ投入画面 サービスサイト : https://narekomu-ai.com/
  52. 52. © 2019/6/28Knowledge Communication Co., Ltd. まとめ 52 1. 精度ではなく プロセスを重視する 2. クラウドを活用 して素早く試す 3. 業務への ポジティブな影響 で考える 自社でのAI活用の成功の近道

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