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。
サービス改善
ユーザー行動や社内データを基に、ニーズに即したサービスを設計。FAQやコンテンツ改善などを通し、サービスの競争力向上を図ります。
このような課題をお持ちではないですか？
- ユーザーの行動ログはあるが、活かせている実感がない
- 改善施策が感覚ベースで、成果がうまく検証できていない
- ユーザー行動やニーズを分析して、自社サービスの競争力を強化したい
- ユーザーの声を集めてはいるが、改善に活かせていない
- コンテンツやサービスのどこを優先的に直せばよいか判断できない
ユーザー行動やニーズに基づいた
サービス改善をご提案します
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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レコメンドシステムの設計・構築｜通信業
大規模なユーザーデータに対応可能なレコメンドシステムを設計・構築。ユーザー体験の向上とサービスの継続利用促進に貢献。
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FAQ検索システムの開発｜保険業
自然言語処理とDeep Learningを活用し、FAQ検索システムを構築。ユーザーの自己解決を促し、問い合わせ件数やサポート業務の軽減に貢献。
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アダプティブラーニングサービス開発｜教育サービス業
学習者の能力や理解度に応じて最適な問題を出題するモデルとAPIを開発。個別最適化された学習体験の提供を支援。
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学習データ分析と教材改善支援｜教育サービス業
学習者の能力値や学習履歴から、教材の使い方と学習成果の関係性を分析。学習教材作成業者への販促活動に貢献。
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研究機関向け文書作成システムの構築｜研究機関
GenAIを活用した各種報告書作成などを支援するシステムを開発。また、研究者のGenAI活用事例を調査し、研究者同士のマッチングサービスを提案・設計。
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。
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
学習教材の効果測定
- 業種・業態
- 教育サービス業
- 従業員規模
- 100～300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
- 学習教材の使い方と能力値変動の関連性分析
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case2
リスクの定量評価・格付判断の仕組みを構築
- 業種・業態
- 情報・通信業
- 従業員規模
- 2,000～4,000人
- 契約形態
- スポット支援契約（人月単価型）
2,000～4,000 万円
- 対応内容
- データによるスコアリングと格付判定ロジック
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case3
高度なあいまい照合を実現
- 業種・業態
- 金融系ITサービス
- 従業員規模
- 約150社
- 契約形態
- プロダクト利用契約（ライセンス型）
～10,000 万円
- 対応内容
- 環境制約に対応した動作検証とベンダー支援
よくある質問
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Q1.
まずは相談だけでも可能ですか？
もちろんです。課題が明確でなくても、お打ち合わせで状況をお聞きしたうえで、適切なご提案をします。
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Q2.
支援対象となる業種や業界に制限はありますか？
制限はありません。これまで金融、教育、通信、物流など幅広い業界での実績があります。
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Q3.
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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Q4.
分析レポートだけの依頼も可能ですか？
可能です。分析結果に基づいて今後の方針を立てたい場合も、お気軽にご相談ください。
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Q5.
こちら側にAIの専門知識がなくても問題ありませんか？
問題ありません。専門用語を避けた分かりやすい説明を心がけ、技術面も丁寧にサポートします。
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Q6.
対象データがあまり整理されていないのですが、支援してもらえますか？
データの整理や収集から支援可能ですので、整備の段階からご相談ください。
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Q7.
サービス改善プロジェクトの期間はどれくらいを見込めばよいですか？
内容により異なりますが、短期間での施策提案から、年単位のプロジェクトまで幅広く対応しています。
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Q8.
サービス改善を依頼する際に、準備しておくことはありますか？
特別な準備は不要です。現在抱えている課題や目的を共有いただければ、ヒアリングを通じて必要なデータや進め方をご提案します。
