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。
AIモデル開発・導入支援
企業の課題に合わせて、AI技術の選定や導入、開発をサポート。業務自動化や研究開発プロセスでの活用を支援します。
このような課題をお持ちではないですか？
- AI技術は気になるが、自社の業務にどう活かせるのかピンとこない
- 自社にとって最適なAI技術やモデルの選び方がわからない
- 業務効率化を狙いAIを導入したものの、あまり効果が得られなかった
- 研究開発や製造プロセスの過程で、AIによる高度な解析を行いたい
- AIを本格導入する前に、まずは試験的に導入し効果を検証してみたい
AI導入における戦略策定から実装、最適化まで、全てのフェーズをサポートします
例えば、リネアでは以下のような支援が可能です。これまでに行った支援事例の一部をご紹介します。
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AI-OCR導入支援｜教育サービス業
複数ベンダーのAI-OCR性能を比較し、業務要件に適したソリューションを選定。導入に向けた判断と準備を支援。
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農作物収穫量の予測モデル開発｜農業
生産者の作業記録データを分析し、AIを活用した収穫量予測モデルを開発。追加調達コスト削減を支援。
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生成AI活用サービスのPoC実施｜学術機関
研究者向けの生成AI活用サービスを開発。試験運用を通じて、実用性やリスクの把握、導入可否の検討を実施。
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分子反応速度測定ロジックの開発｜学術機関
電子顕微鏡の映像を解析し、分子の反応速度を計測するAIロジックを開発。研究プロセスの効率化に貢献。
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不正利用検知モデルの構築｜クレジット業
取引データを活用し、不正利用を検知するAIモデルを設計・提案。人の判断とAIを併用できる仕組みを構築し、監視精度の向上に貢献。
特長
リネアの4つの強みを通し、多くのお客様から選ばれる理由を紹介します。
- POINT 01
数理分野の知見と支援実績を活かしたご提案
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。金融・農業・物流など幅広い業界での支援経験を活かし、最適な打ち手を提案します。
- POINT 02
業界理解から始まる堅実なプロジェクト進行
業界や業務理解を徹底しており、商談段階からデータ分析や現地調査を実施した例もあります。また、詳細にワークフローを整備することで炎上リスクの少ないプロジェクト進行を実現しています。
- POINT 03
開発や分析を担う技術者が商談段階からサポート
商談段階から技術者が同席し、技術や理論を踏まえた実現可能性の高い施策をご提案します。課題整理や方向性の検討からご支援できるので、課題が漠然としている段階でもご相談いただけます。
- POINT 04
金融業界で20年以上の実績が保証する取引安全性
金融業界において20年以上、業界問わず600社以上の支援実績があります。金融機関の厳格な審査基準をクリアしてきた経験があるため、安心して当社とお取引いただけます。
これまでの実績
金融業界に限らず、医療、農業、地方創生分野などでAI・DXを推進しています。支援会社との協業・サービス改善実績も豊富です。
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収穫量の予測誤差を約10％→約2.6％へ低減。調達コスト削減に貢献
- 業種
- 農作物調達・販売
- 相談部署
- 研究開発部門
- 企業形態
- 法人
- 従業員数
- 200～250人
- 実施期間
- 2014年～2016年
ご支援内容
相談背景
- 従来手法では農作物の生産量・収穫量の精緻な予測ができない
- 収穫量の予測精度が高くないと、追加調達などでコストが増加してしまう
- 収穫量予測に活用できるデータ量が限定されており、品質もそれほどよくない
- データ分析ができる人材が不足している
実施内容
- 収穫量予測現場のヒアリングとデータ収集
- 天候・圃場データ・収穫実績などを活用した収穫量予測モデルの開発・評価
結果
- 従来予測では10%前後（最大20%以上）だった予測誤差を平均約2.6%（最大10%）まで低減
- 高精度な収穫量予測に基づき追加調達計画を立てることが可能となり、コスト削減に貢献
- データ分析作業から、精度向上に有効な特徴量の発見とその効果についての知見を獲得・提供
担当者
久須見 健弘
経営戦略本部 ビジネスデザイナー
広島大学大学院理学研究科地球惑星システム学専攻を修了後、システムコンサルティング会社に入社。株式会社リネア入社後は、金融市場系パッケージの開発に従事。経験を活かし複数のビジネスデザインを手がける。その後は農業関連のプロジェクトを経て、近年ではSociety5.0をはじめとした国の研究開発プロジェクトに携わり、新領域での事業開拓を推進している。
金城 智弘
データ事業開拓部 部長 / 博士（工学）
株式会社リネア入社後、非金融業界を中心にデータドリブンなアプローチによる分析業務を担当し、営業からデータ分析まで幅広く携わっている。ラボ契約など多様な契約形態の経験を通じて業務理解とドメイン知識を深めながら、課題解決に向けた提案を行っている。業務理解を起点に、構造的なデータ設計・分析を得意とする。
ご支援の流れ
支援工程を細かなタスクに分けて管理し、プロジェクトをスムーズに完遂するためのワークフローを整えています。
お問い合わせ～課題把握
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01
お問い合わせ
資料請求やお問い合わせフォームよりご連絡いただきます。 -
02
打ち合わせ
（約1～3回）当社のサービス紹介を行い、お客様の業務特性や経営状況を詳しく確認したうえで、課題を把握します。- ※詳細な提案や見積もりが必要な場合は、簡単なデータ分析や現地視察を実施し、課題整理を行うこともあります。
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03
進め方の決定
AI導入の場合は「AIモデル構築」、業務プロセスDXの場合は「DX支援」など、課題に応じて進め方を決めます。 -
04
本契約の締結
ご提案内容にご同意いただけましたら、本契約を締結のうえ、プロジェクトを開始します。
- ※各ステップで必要に応じてNDAを結ぶ場合がございます。
プロジェクト開始後
打ち合わせで決定した方針に沿って、プロジェクトを進行します。以下は進め方の一例です。
case1：AIモデル構築の場合
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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。
case2：DX支援の場合
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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。
費用について
お問い合わせいただいた後、ヒアリングのうえ、案件規模やお客様の業界特性に合わせて詳細な見積もりを作成します。
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case1
ダイナミックプライシングモデルの研究開発
- 業種・業態
- ホテル業
- 従業員規模
- 1,000～1,500人
- 契約形態
- スポット支援契約（人月単価型）
200～250 万円/月
- 対応内容
- 宿泊施設の価格設定エンジン開発
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case2
企業財務悪化の早期検知
- 業種・業態
- 金融機関
- 従業員規模
- 8,000～10,000人
- 契約形態
- スポット支援契約（人月単価型）
450～500 万円/月
- 対応内容
- 融資先企業の財務状態変動の早期検知モデル
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case3
積み付けアルゴリズムの開発
- 業種・業態
- 化粧品業
- 従業員規模
- 7,000～9,000人
- 契約形態
- チーム常駐契約（ラボ・パッケージ型）
200～250 万円/月
- 対応内容
- 論文調査～実用的なAIアルゴリズムの開発
よくある質問
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Q1.
AI導入を検討していますが、何から始めればよいかわかりません。
初回のお打ち合わせでは、お客様の業界や業務の概要を伺いながら、課題の整理をお手伝いします。目的がまだ明確でなくても、安心してご相談ください。
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Q2.
社内にAIやデータ活用の知見がほとんどありません。
多くのお客様が同様の状況からスタートされています。当社では初歩的なご説明から導入・運用までサポートしますのでご安心ください。
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Q3.
自社にどのAI技術が適しているのか判断できません。
お客様の業務内容や目的に応じて、複数のAI技術を比較・評価し、最適な技術をご提案します。
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Q4.
どのような業界での支援実績がありますか？
金融、教育、学術、製造、物流など幅広い業界での支援実績があります。業界に応じた最適な進め方をご提案できます。
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Q5.
小規模な実証実験（PoC）のみを依頼することは可能ですか？
可能です。まずは小規模なPoCから始めて、効果を確認したうえで本格導入へ移行するケースも多数あります。
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Q6.
AI導入にあたり、どの程度のデータが必要ですか？
プロジェクトによって異なりますが、初期段階は小規模なデータでも仮説検証を進めることが可能です。不足がある場合は補完方法もあわせてご提案します。
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Q7.
既存システムと連携する形でのAI導入はできますか？
おそらく可能です。既存システムとのAPI連携やクラウド展開など、実運用を見据えた形での導入をご提案します。
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Q8.
業務で生成AIを使いたいのですが、セキュリティが心配です。
業務利用に適した生成AIの選定や、オンプレミス環境での構築支援も可能です。お客様の社内規定に準拠した、安全性の高い導入方法をご提案します。
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Q9.
費用はどれくらいかかりますか？
プロジェクトの規模や内容によって異なりますので、まずはご相談ください。お打ち合わせの内容を基に、見積もりをご提示します。なお、初期相談や簡易分析の段階では大きなコストは発生しません。
