AIソリューション

AIソリューション

未来を予測し、ビジネスをリードするAIソリューション

AIは、ビジネスの未来を見据え、戦略的な意思決定をサポートする重要なツールとなっています。お客さまのビジネスの未来を切り拓くため、最適なデータ利活用をできるように、様々なソリューションを提供しております。

AI活用のメリット


  • 1.データドリブン経営
  • これまで勘と経験と度胸により意思決定されていたものが、データ分析予測結果に基づきより戦略的な意思決定を行うことができます。

  • 2.業務の効率化
  • 熟練者と新人による業務品質の差異を無くし、人員不足そのものを解消するために業務フローを見直しAIによる効率化や自動化を行うことができます。

  • 3.競争力の強化
  • AIによるデータ分析から、新たなインサイトを獲得し、競合他社に負けない新たなビジネス戦略を立てることができます。

サービスメニュー

データ分析予測サービス

データ分析予測サービス

当社データサイエンティストの専門知識と経験を活かし、お客さまのビジネスに最適なデータ利活用を実現します。

生成AI構築サービス

生成AI構築サービス

通常のチャットだけでなく、自社データを活用した生成AIの独自利用環境をAzure上に構築します。

データ分析プラットフォーム構築サービス

データ分析プラットフォーム構築サービス

自社データを一元管理し、ビッグデータを活用する際に欠かせない分析基盤を構築します。

特徴


データ分析予測サービス


ビジネス課題をAIで解決するために伴走型でご支援をいたします

AI導入は非常に大きなメリットをもたらす一方、導入までにいくつかの課題が存在するといわれています。その1つにPoC(概念検証)で終わり、実運用に移行することが難しいという課題があります。成功事例を創出するためには、お客様と経験豊かなデータサイエンティストが協力して実現可能な体制を構築することが重要です。当社では、ビジネス課題の特定と解決には業務知識とデータが不可欠であるため、お客様の業務部門やシステム部門と協力し、伴走型でプロジェクトを進めています。さらに、AIモデルを業務で活用しやすくするためにシステムを開発し、その環境の運用保守を行います。これらの作業は、それぞれの専門部隊と連携しながらトータルでサポートいたします。

AIテーマ検討
AIテーマ検討
  • AI勉強会
  • 課題整理
  • 方針検討
  • AIモデル構築
    AIモデル構築
  • データ確認・理解
  • データ加工
  • AIモデル構築
  • 精度評価・検証
  • AIシステム開発
    AIシステム開発
  • 要件定義
  • 設計
  • 開発
  • テスト
  • 運用保守
    運用保守
  • システム運用保守
  • AIモデル再構築
  • 精度監視・改善


  • 生成AI構築サービス


    ChatGPTで脚光を浴びている生成AIを、貴社独自のAzure環境に構築します。 特にM365を利用のお客さまは、アクセス可能なデバイス認証が行われるため、Azure OpenAIを活用してセキュリティの高いオリジナルな生成AI環境を利用することができます。 独自環境であるため、自社データに対する問合せを行うことができ、データ利活用の幅が格段に広がります。



    データ分析プラットフォーム構築サービス


    データ分析プラットフォームを構築することで、社内のあらゆる人材がデータにアクセスでき、効率的かつ効果的にデータを活用できる環境を整えることができます。データから新たな業務の課題を見つけ、それをAIにより解決する事もできます。

    データ分析プラットフォームは、データの収集、加工、保存、分析という一連の流れを一貫して行うための基盤を指します。企業がビッグデータを活用する際に欠かせない要素であり、以下の4つの要素から構成されています

    • データを集める(データ連携)
      様々な情報源からデータを収集し、データソースとデータ分析プラットフォームを連携させます。
    • データを変換する(データレイク)
      収集されたデータをデータレイクに蓄積し、データをクレンジングしたり、分析しやすい形式に変換します。
    • データを保存する(DWH・データマート)
      データレイクから抽出したデータをデータウェアハウス(DWH)に保管します。また、用途別にデータを分類するデータマートを作成する場合もあります。
    • データを分析・可視化する(BIツール)
      DWHやデータマートに保管されたデータを可視化して分析します。

    事例

    電力需要予測


    エネルギーの安定供給や経済的な系統運用を目的として、電力需要予測は長年にわたり人手で行われてきました。しかし、近年では温暖化による気象条件の変化、産業活動の変化、利用者行動の多様化などにより、これまで以上に予測が困難になっています。そのため、より高精度な予測を実現するためにAIの活用を進めてきました。1年以上にわたるAIによる予測精度の検証と、フィードバックをもとにしたモデルの改善を続けた結果、熟練者と同等以上の予測を行える実運用可能なレベルを実現しました。AIの活用により、コスト削減はもちろん、属人化の排除やよりリアルタイムな予測が可能になるなど、様々な効果が期待できます。

    電力需要予測グラフ


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