特長

リネアの4つの強みや実績を通し、多くのお客様から選ばれる理由を紹介します。

AI・DX推進のパートナーとして
データを活用して
課題を分析・特定・改善します。

リネアは金融領域を中心に、20年以上の支援実績を持ち、金融、製造、物流、農業など多様な業界を支援してきました。
これまでに培った知見を活かし、お客様のAI導入・DX推進を支援します。

POINT 01

数理分野の知見と
支援実績を活かしたご提案

数理分野の専門知識と多様な業界での支援経験を掛け合わせ、実践的な提案を行います。プロジェクトに参加する社員の多くは博士課程を修了した数理分野のプロフェッショナルです。最先端の研究も、スピード感を持って施策に落とし込みます。

また、金融・医療・農業など幅広い業界での支援実績を活かした提案力も、当社の強みです。課題に即した最適な手法の提案や、経験や知識を掛け合わせて独自のアプローチを新たに生み出すことも可能です。お客様の業務フローや取り巻く環境に対する適合性を検証し、費用対効果や実現可能性を考慮した施策をご提案します。

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POINT 02

業界理解から始まる
堅実なプロジェクト進行

プロジェクトの初期段階からお客様の業界や業務のドメイン理解を徹底しています。過去には商談段階から、ご提供いただいたデータを基にした簡易的な分析や、データの収集環境を把握するための現地調査を実施したケースもあります。

このような業界理解に始まり、各フェーズごとにワークフローを整備しているため、リスクを最小限に抑えながらスムーズにプロジェクトを進めることができます。

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POINT 03

開発や分析を担う技術者が
商談段階からサポート

商談やヒアリングなどの初期段階から技術者が同席します。業界特性や課題、数理的な知見を踏まえた、具体性の高い提案が可能です。

担当するメンバーには、幅広い業界はもちろん、背景や目的の異なる多様なプロジェクト経験があります。アイデアや課題が漠然としている段階でも、課題の整理や方向性の検討、ニーズの掘り起こしからサポートします。

- デジタルソリューション＆コンサルティング事業部事業部長
渡邊英樹

会社全体の強みを最大限に引き出すため、部門やプロジェクトを横断した全体最適の視点で業務に取り組んでいる。各部のリソースや専門性を効果的に組み合わせることで、組織としての価値提供力を高めることを重視。特に情報セキュリティ対策に注力しており、社内体制の整備や運用管理を通じて、安心してサービスを提供できる環境づくりを推進している。

専門領域

AMLフィルタリング
- 先端数理技術戦略部部長 / 博士（理学）
大古田俊介

大阪大学大学院理学研究科を修了後、東京工業大学理工学研究科日本学術振興会特別研究員を経て株式会社リネアに入社。2015年からRudimentsの企画・開発に従事し、金融機関向けのVaR計算やCVA・DVA評価ツールの開発、モニタリング業務高度化のためのAIシステム開発など、多数のプロジェクトでPMを務める。

専門領域

市場系、金融工学、AMLモニタリング
- AMLソリューション開発部部長
金澤友紀子

株式会社リネアに入社以来、AMLフィルタリングパッケージの導入や、ネームスクリーニングライブラリ「Kerux」の導入支援など、要件定義から設計・実装・運用まで幅広い工程を担当。上流工程から下流工程まで、システム導入の全体プロセスを円滑に推進することを得意とする。業務フローと技術要素の双方を理解したうえで、プロジェクトを着実に前進させる実行力を強みとしている。

専門領域

AMLフィルタリング

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POINT 04

金融業界で20年以上の実績が保証する
取引安全性

当社は、大手都市銀行をはじめ、地方銀行や証券会社などの金融機関との取引において、20年以上の実績があります。10年以上にわたり継続的に取引を続けているお客様も多く、これまでに業界を問わず600社以上の企業を支援してきました。金融機関特有の審査基準をクリアしてきた実績もあるため、安心してお取引いただけます。

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よくある質問

Q1.

どのような業界に対応していますか？

金融業界を中心に、製造、物流、農業、医療など幅広い業界に対応しています。業界特有の課題にも深く理解を持ち、柔軟な提案が可能です。
Q2.

どのような課題に対応できますか？

業務効率化、予測モデル構築、業務フローの見直し、AI導入における技術選定など、多様な課題に対応可能です。課題がまだ明確でない段階でも、ぜひご相談ください。
Q3.

初めてのAI導入で困っています。

AI導入やDXに初めて取り組まれるお客様にも、わかりやすく丁寧にご説明します。必要に応じて基礎的な知識の共有やアイデアのブレストからサポートします。
Q4.

小規模な課題でも相談できますか？

小規模な改善案件や部門単位のご相談も歓迎しています。小さな課題からスタートし、段階的にDXを推進する支援も行っています。
Q5.

コンサルティングだけでなく、システムの実装も依頼できますか？

はい。コンサルティングからPoC（概念実証）、システム実装まで対応が可能です。ご要望に応じて技術選定から開発まで対応します。
Q6.

相談の段階でデータを渡す必要がありますか？

可能であればご提供いただくことで、データを基に簡易的な分析を行い、課題整理や施策の方向性を検討することができます。データは適切に管理しますのでご安心ください。
Q7.

プロジェクトはどのような流れで進みますか？

ご支援の内容に応じて進行の流れは異なりますが、課題の整理から施策の実施・改善まで一貫して伴走しています。具体的な進行イメージは「AIモデル構築の進め方」や「DX支援の進め方」のページをご覧ください。
Q8.

プロジェクト期間はどのくらいですか？

プロジェクトの内容や規模によりますが、課題のヒアリングからご提案までは最短2週間程度で対応可能です。スピード感を持った対応を心がけています。
Q9.

既存の社内システムとの連携も可能ですか？

既存システムやデータベースとの連携を考慮した施策提案や開発が可能です。既存環境を活かしながら改善を進められます。