AIコンサルティング

AIコンサルティング

AIモデルの開発や運用までのサポート、AI導入の企画・検討から人材育成やデータ管理まで、ビジネス価値につなげる支援

お客様のビジネス価値向上を実現

「AIを活用・導入したいがどうすればいいか分からない」、「導入したが思った成果が挙がらない」というお声をよくお聞きします。これらの多くは、手段(この場合はAI導入)が目的になっていることが見受けられます。

たとえば、「ある1工程の画像チェックを行うAIを導入すると、チェック時間が50%効率化する」と聞くと、手段でなく目的のように感じます。
しかしここでの目的は実は、製造ライン全体のスループットの効率化でした。結果的には、上記の画像チェック工程自体を辞めて、製品全体の画像チェックAIを導入したほうがいい。ということが往々にしてあります。これは非常にわかりやすい例ですが、このようにAIという手段導入が先行してしまうと、大きな目的を見失いがちです。

これまでに100件以上のAIプロジェクト実績から、AIモデルの開発や運用までのサポートのみならず、AI導入の企画・検討から人材育成やデータ管理まで、一気通貫の姿をプロデュースするコンサルティングを行うことでお客様のビジネス価値向上を実現を支援します。

AI導入はウォーターフォール型では失敗する

AIにはAIに最適なプロジェクトの進め方が重要です。
なぜならば、AIは不確実性が高いものだからです。AIの不確実性としては4つが挙げられます。

  1. 使用可能データの不確実性
    業務として価値のある結果を出すため、AIシステムを構築するに足る、データの質と量が不明
  2. AIモデル精度の不確実性
    有用なレベルの目標性能を達成するAIモデルを学習・構築することができるのか不明
  3. AIシステムの推論結果の不確実性
    人が間違えるのと同様に、運用時に、100%正しいという前提は不可
  4. データ傾向の時間変化に対する不確実性
    システム利用者のデータ傾向が学習時と異なってくると、AIシステムの性能が低下

上記の不確実性があり、これは経産省の「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」でも言われています。
弊社は、100以上のAIプロジェクトを通じ、コンサルティングから導入まで円滑に行える知見を踏まえた推進を行わせていただきます。

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