日本初の英王立統計学会(RSS)認定取得
Big Data Labの データ活用支援サービスの提案
貴社のデータを分析し、データ活用に基づくデジタル化を企画・提案いたします。
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人材斡旋業におけるデータ活用ビジョン
過去斡旋データを活用し、求職者が自身のキャリアにとって真に希望する企業へ入社し、採用企業にとってもビジョンを目指します
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- 求職者の応募情報や面接通過情報から、求職者の価値観や重視する点、およびポテンシャルを分析する
- 過去斡旋者の離職率を活用し、求職者が真に希望する企業への応募を選択できるよう推薦を行う
- 事前に採用見込みの高い企業や、採用確率を推定することで、採用の期待値調整を行い、就職活動における精神的ストレスを和らげる
長期スケジュールと費用見積もり
各フェーズ毎のご契約を提案しております。
MVPプロダクト開発フェーズから、別途月次メンテナンス料金をご請求いたします。プロダクトのサーバー料金となり、プロダクトをご利用いただく際に月次でお支払いいただく金額となります。プロダクトの利用を停止する際は、ご請求を停止させていただきます。
データ活用企画フェーズ
総額70万円
期間: 1ヶ月
お持ちのデータを分析し、御社のビジネスモデルやビジョンに沿った「データ活用ビジョン」をご提案します
「データ活用ビジョン」を具現化したものがデータ活用プロダクトになります。
MVPプロダクト開発フェーズ
総額400万円
期間: 3 - 4ヶ月
構想を行った「データ活用ビジョン」を元に、最小な絶対的要件を満たした初期的なプロダクト(MVP)を開発いたします。
最小要件に絞り開発を行うことでできる限り早くプロダクトを観て触れていただくことが可能になります。
プロダクト改善フェーズ
総額70万円
期間: 1ヶ月程度
前フェーズで開発したMVPプロダクトに課題や希望追加要件を優先順位をつけ、利便性を改善し、現場での利用を促進いたします。
実績に基づく費用対効果及び定量的
人材系企業様実績
求職者斡旋のためのレコメンド検索エンジン
費用
- 総支援費用: 1000万円程度
- 月次メンテナンス料金: 10万円程度
効果
- 架電による斡旋業務におけるリスト抽出業務の改善
- 接触率: 170回中17回接触 (接触率10%) → 170回中71回接触 (接触率41.8%)
- 応募決定率: 17回中2回 (CVR10%程度) → 71回中22回 (CVR31%)
- 架電のためのリスト作成、ベテランコーディネーターによるリスト抽出に1時間程度 → 新人コーディネーターによる10分程度の作業で完了
貿易系企業様実績
市場・在庫AI分析プラットフォーム
費用
- 支援費用総額: 600万円程度
- 月次メンテナンス料金: 10万円程度
効果
- 月次数億円規模の新たな未開拓販路市場が複数発掘
- 市場価格および販売可能数・在庫回転率がリアルタイムで把握可能に
- 部長・役員および在庫調整部門責任者による選定で毎日3時間程度 → 2時間に短縮 (時給10,000円と3名と換算し、月額60万円程の費用削減)
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Big Data Labが選ばれる3つの強み
1. 先端のソフトウェア技術とプロセスの採用
実用上の必要最小限の要件を満たすプロダクト(MVP)開発を行い、それに追加する形で機能を追加していく現代的なソフトウェア開発のプロセスを採用しております。
最小要件を限定して絞ることで、プロダクト開発における期待と現実のギャップを最小限にしつつ、安価で早くプロダクトの性能を検証することができます。
2. 統計科学に基づくデータ分析
王立統計学会の認定組織として、統計科学に基づく理論的な分析を提供します。
英王立統計学会(RSS)は1834年にイギリスで設立された、統計史の発展に深く貢献と影響を与えた統計の世界的権威組織です。
3. 先端技術のアップデート
ビッグデータラボは最先端の研究に取り組む現役の大学教員及び民間企業の技術者を複数顧問に迎え、技術指導や監修を通してアップデートを行なっています。
プロジェクト実施におけるお願い
オーダーメイドでデータ活用を推進する本プロジェクトの本質上、下記のようなご依頼をさせていただくことがございます。ご支援を行う立場上恐れ入りますが、ご協力賜りますようお願い申し上げます。
データ共有
企画段階やプロダクトへの機能追加の際、新たなデータのサンプルのご提供をお願いいただくことがございます。個人情報を中心とする機密情報は、データ分析に必要になることは稀で、データの省略・マスクなどでご対応いただける場合が多いです。
自動データ連携
活用元のデータの管理は企業により、SaaSやデータベースの利用など様々です。データの管理方法により、プロダクトへの自動データ連携を行う際に技術的なご依頼をお願いする場合がございます。
効果測定
プロダクトの効果検証をする際に、実証実験などご協力をお願いする場合がございます。
その際は実証実験の方法などご提案させていただきます。
稟議
フェーズ毎に最終報告書およびご提案書を共有させていただきます。社内稟議の際に根拠が十分となるよう記載させていただきますが、不足点など至らない部分がございましたら恐れ入りますがご一報いただけますと幸いです。
プロジェクト責任者
田中 統 | 代表理事
東京工業大学で社会問題を数理的に解決する学問 社会工学を専攻。卒業後、シンガポール発スタートアップへデータサイエンティストとして参画。2021年に一般社団法人 Big Data Lab を設立し、代表理事に就任。
王立統計学会認定 統計学者 MSc Data Science (Distinction) ロンドンスクール ・オブ・エコノミクス
実績企業
取引企業様の一部を、順不同で掲載しています。
