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。
業務改善・効率化
業務の属人化や非効率に対し、データ分析を基に業務改善と効率化をサポートします。
このような課題をお持ちではないですか？
- 業務を属人化させたくないが、標準化の進め方がわからない
- 時間のかかる業務があるが、どこが非効率なのか特定できていない
- ミスや品質のばらつきがあるが、原因がはっきりしない
- 業務がベテランの勘や経験に頼りきりで、再現性がない
- 過去データはあるが、分析できる人材も仕組みもない
データに基づいて既存業務を分析し、
業務改善や効率化を支援します
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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荷積み作業計画の自動化｜物流業
物流データを活用して荷積み作業計画を自動化。作業時間の短縮や人員の削減に貢献。
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製品品質の要因分析｜製造業
生産設備データから製品品質の低下要因を特定し、生産工程を改善。品質安定化の仕組みづくりを支援。
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不正取引検知の精度向上｜クレジット業
取引データを解析し、異常取引やAML（マネーロンダリング）検知の精度を改善。不要な検知対象を減らし、担当者の確認作業を軽減。
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取引データ分析・監視ルール改善｜金融機関
過去のモニタリング業務記録と取引データを分析し、現行ルールの改善や新規ルールを提案。一部は採用され業務効率化に貢献。
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電子顕微鏡映像解析ロジック開発｜学術機関
電子顕微鏡映像から分子反応速度を計測するロジックを開発。研究プロセスの効率化に貢献。
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なぜなぜ分析業務の改善｜化学
原因分析業務の現状把握と過去データを分析し、なぜなぜ分析支援アルゴリズムを確立。分析作業の効率化や結果解釈のバラつきを低減。
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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積み付けアルゴリズムを開発し、物流業務の効率化に貢献
- 業種
- 化粧品業
- 相談部署
- デジタル戦略部門
- 企業形態
- 法人
- 従業員数
- 7,000～9,000人
- 予算
- 200～250万円/月（ラボ契約）
- 実施期間
- 2021年1月～2021年4月
ご支援内容
相談背景
- 物流業務へのパレタイザー（積み付けロボット）導入に必要な「少量多品種の積み付けに対応できるアルゴリズム」が構築できていない
- アルゴリズム開発や性能検証に必要な人手やノウハウが不足している
- 自社で取り組んだ独自開発アルゴリズムの性能分析も実施したが、異なる視点からの分析・評価が欲しい
お客様の要望
- お客様が実施した社内分析への第三者評価
- 少量多品種の商品に対応した積み付けアルゴリズムの構築
- プログラム本体（アルゴリズムの実装）の提供
- 「積み付け後の安定性」の評価指標の設計
結果
- 少量多品種の積み付け作業に対応可能な新規アルゴリズムを提供
- 積み付けの安定性評価指標を提案し、既存業務や新規手法の性能比較が可能に
- 物流業務自動化推進へ貢献し、人件費削減などの波及効果も期待される
担当者
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。
瀧本 真裕
データ事業開拓部 副部長 / 博士（理学）
東京大学大学院理学系研究科物理学専攻にて博士号を取得後、国内外の研究機関にて素粒子論的宇宙論の研究に従事。株式会社リネアに入社後は、非金融業界を中心にデータ分析業務に携わる。データ分析からAIモデル開発までを一貫して行える技術力を強みとしている。
林 憲作
アプリケーション開発部 システムエンジニア / 博士（コンピュータ理工学）
会津大学大学院コンピュータ理工学研究科 コンピュータ・情報システム学専攻にて博士号を取得後、株式会社リネアに入社。高い技術力を活かし、アプリケーション開発を中心に、データ分析やAI開発まで幅広く担当。プロジェクトマネジメントにも携わり、技術領域だけでなくお客様とのコミュニケーションや折衝にも強みを持っている。
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「なぜなぜ分析」アルゴリズムを構築。分析業務がブレなく正確に
- 業種
- 化学
- 相談部署
- 環境部
- 企業形態
- 法人
- 従業員数
- 10,000人以上
- 予算
- 1,000～3,000万円
- 実施期間
- 2023年7月～2024年2月
ご支援内容
相談背景
- 「なぜなぜ分析」に時間がかかるうえに、分析結果が個人によって異なっている
- 既存のテンプレートが作成者の主観に依存しており、実態との乖離を懸念している
提案内容
- 過去データを活用した分析アルゴリズムの開発
- 他社ツールと連携可能なWebAPI形式で提供
結果
- 現場でのなぜなぜ分析にかかる時間の短縮
- なぜなぜ分析結果に含まれる属人性とばらつきの低減
- 取組過程のデータ分析で、自社の安全対策状況を客観的に把握
担当者
大古田 俊介
先端数理技術戦略部 部長 / 博士（理学）
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。
林 将央
先端数理技術戦略部 シニアアナリスト / 博士（理学）
東京大学大学院理学系研究科天文学専攻を修了後、国立天文台で特任助教として研究に従事。株式会社リネア入社後は、データアナリスト・エンジニアとして、Rudimentsの導入・開発・顧客提案に携わる。金融機関の債券管理システムや入出金データ分析、大手製造業のAIアルゴリズム開発など、多様なプロジェクトで実績を持つ。近年は生成AIの業務活用に関する企画にも取り組んでいる。
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
-
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
市区町村別産業連関表の作成
- 業種・業態
- 旅行業
- 従業員規模
- 10,000～12,000人
- 契約形態
- スポット支援契約（人月単価型）
400～500 万円/月
- 対応内容
- 市区町村別産業連関表モデル構築
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case2
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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case3
感染リスクを可視化し、安全対策を支援
- 業種・業態
- ホテル業
- 従業員規模
- 1,500～2,000人
- 契約形態
- チーム常駐契約（ラボ・パッケージ型）
180～220 万円/月
- 対応内容
- 流体解析によるリスク可視化と対策効果の検証
よくある質問
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Q1.
社内に分析スキルのある人材がいませんが、問題ないですか？
全く問題ありません。分析は当社が実施し、専門的な内容もわかりやすくご説明します。
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Q2.
小規模なプロジェクトでも対応してもらえますか？
はい、小規模なプロジェクトにも対応可能です。スモールスタートで、短期間で成果が期待できる業務から優先的に進めることもできます。
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Q3.
一部業務だけでの導入は可能ですか？
可能です。まずは一部署・一業務から始め、効果を見ながら段階的に展開することができます。
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Q4.
具体的にどのような業務が改善対象になりますか？
営業・製造・物流・管理部門など、あらゆる業務が対象となります。まずはヒアリングを行い、改善余地のある業務を特定します。
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Q5.
業務改善にAI導入は必須ですか？
必ずしも必要ではありません。AIを使わずとも、データ分析や業務設計だけで改善できるケースも多くあります。
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Q6.
業務の属人化が課題ですが、対応できますか？
対応可能です。属人化した業務の棚卸しとプロセス分析を行い、標準化・自動化に向けた改善策をご提案します。
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Q7.
定量的なデータがあまり保存されていない業務でも支援できますか？
はい。まずはヒアリングやアンケート、業務観察などによりデータ化を行い、分析できる状態に整えるところから支援できます。
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Q8.
「なぜなぜ分析」など、すでに自社で行っている改善施策との違いは？
従来の方法に加え、統計・AI・シミュレーションを活用することで、より客観的かつ一貫性のある判断結果が取得可能です。
