まずは相談してみる
「課題の解決方法がわからない」「リネアでできることを知りたい」などお気軽にご相談ください。
ご支援の流れ
AI・DX支援サービスの具体的な進め方を紹介します。AIモデル構築やDX推進の手順・各プロセスを解説しています。
AIモデル構築の進め方
データ分析やAIモデルの構築を検討中のお客様向けに、AIモデル構築の進め方を紹介します。精度の高いAIモデルを業務に活用するためのプロセスを支援します。
AIモデル構築の概要
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01
現状分析・課題の明確化
課題を明確化し、AI適用の目的・条件・KPIなどについて、取り組み対象を具体化します。 -
02
データ収集・前処理
業務に関連するデータの確認や、不足データの補完方法を検討し、適切なデータを収集します。 -
03
簡易AIモデルの構築
データ収集後、前処理したデータを用いて仮説検証のための簡易AIモデルを構築します。 -
04
AIモデル構築・評価および改善
構築した手法で実際の業務データに適用したAIモデルを構築し、精度と実用性を評価します。 -
05
フィードバック・改良
得られた評価を基にAIモデルの改善を行います。継続的な監視・管理体制の構築も合わせて検討します。 -
06
本格導入・運用方法の検討
導入形態や運用の方法を選定します。モデルをシステムに組み込む場合、API化やクラウド展開なども検討します。
DX支援の進め方
DXを推進する企業・自治体に向けて、プロジェクトの進め方を紹介します。現状分析や課題整理からデジタル化の推進、組織変革までサポートします。
DX支援の概要
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01
現状把握と課題の明確化
業務プロセスやIT環境を整理・可視化し、課題を明確化してDX推進の方向性を定めます。 -
02
DX戦略と実行計画の策定
現状分析を基にDX戦略を策定、実行計画を立案。また、プロジェクトにおけるKPIを定義します。 -
03
デジタル化の実行と業務プロセスの改善
デジタル技術を活用し、業務プロセスの再設計、ITツールの選定・導入、それらの説明会を実施します。 -
04
データのさらなる活用と意思決定の高度化
BIツールなどの導入による活用支援、AI・機械学習などによる高度化実装、データに基づく意思決定を支援します。 -
05
成果報告・評価
KPIに基づく成果評価とフィードバックを実施し、今後のDX推進計画へ反映・提案を行います。
