データ活用コンサルティング

ビッグデータ活用に特化した団体による、データ活用コンサルティングです。統計解析、データ基盤、データパイプライン設計 (データ収集・データクレンジング・データ移行)、アプリケーション開発、及びAI・生成AI技術を活用し、伴走、受託、アドバイザー、リソース支援など幅広い形態で支援します。

お客様の相談例

当社で実際にご相談いただいたお客様の課題には、例えば下記のようなものがあります。

データ活用に関する新規事業を提携企業に持ち掛けたい。社内外の関係者と調整を行い、企画化する手伝いをしてほしい
大企業様

社内のデータ活用を推進する上で、全社的な課題ヒアリングを行い、取組テーマを選定したい。全社的なヒアリング計画を一緒に作ってほしい
大企業様

社内のデータサイエンスチームに、外部目線での助言や示唆がほしい。プロジェクトを伴走する形でアドバイスしてほしい
大企業様

AI・生成AI・データを活用した、アプリケーション軸の新規サービスを展開したい。社内の複数の関係者の要望を伺いつつ、データサイエンスのスペシャリストとして、最新の技術動向と収益化を見据えた企画化から社長提案まで手伝ってほしい
中堅企業様

弊社のプロダクトに、AI・データを活用した画期的なシステムを組み込みたい。企画・提案から、実際のシステムへの連携まで手伝ってほしい
中堅企業様

AI・生成AIを使えば、弊社のこの業務は効率化できるはず。弊社独自の業務内容を入念に聞いた上で、社内で本当に使えるシステムとして開発してほしい
中堅企業様

データを活用した新規システムを構想している。実際に利用可能なデータをもとに、要件定義やPoC開発を手伝ってほしい
大企業スピンオフ企業様

ご覧の通り、ご相談の形はさまざまです。企画だけをご一緒することも、実装まで通して担当することも、社内のチームへの助言を続けることもあります。いずれの場合も、最初にお話を伺った者が、そのまま最後まで担当します。

当社の強み

良いデータ活用の実現には、「提案・伴走力」「AI・分析技術」「実装力」の3本の軸が必要です。10年ほどこの領域に取り組んでいますが、この内のどれが一つでも欠けた取り組みは頓挫するケースが多く、机上の構想や検証で終わってしまいます。

提案・伴走力

課題を実現できる企画に落とし込む力です。当社では、実装から逆算して企画を組み立てます。作れるかどうかが先に分かった状態で構想するので、面白いけれど実現しない案に時間を使わずに済みます。要件が動いたときも、企画から導入・定着まで同じ担当が続けて見ます。

AI・分析技術

統計解析、機械学習、そして生成AIの3つを指します。当団体は王立統計学会の認定団体で、なかでも統計解析はとりわけ長く扱ってきました。機械学習は複数の研究者に監修をいただきつつ、実務での導入経験と合わせて進めます。生成AIについては、仕組みそのものを研究しながら日々の業務でも使っているので、どこまでできて、どこからができないのかの線引きに自信があります。

システム実装力

アプリケーション開発、データ連携、データ基盤にまたがる力です。代表は創業前に大規模なデータ基盤のデータエンジニアをしており、その後も100を超えるシステムを作ってきました。データ活用の仕事では他のシステムとのデータのやり取りが必ず出てくるので、その部分の勘所も溜まっています。

例として、古くからデータ活用企業として知られるNetflixのレコメンドを考えてみましょう。今でこそよく知られた手法ですが、これも次の3つが揃って初めて形になっています。

データ活用実現のための力	Netflixにおけるレコメンドシステム
提案の軸	そもそもどういった仕様で、何のためにレコメンドを行うか
AI・分析技術の軸	どのようにレコメンドを算出するか
実装力の軸	実際にレコメンドシステムをNetflixのプラットフォームに反映する

Netflixはこの3つを社内に全部抱えているので、途中で止まりません。ただ、そこまで揃えられる会社はごく限られます。多くの場合は外に頼むことになり、そこで3つが会社をまたいで分かれます。

そして取り組みが止まるのは、たいていどれか一社の中ではなく、会社と会社の継ぎ目です。分析した人が実装を知らないと、動かないものが設計されます。実装する人が提案の場にいないと、何のために作るのかが伝わりません。渡すたびにお客様の事情は要約されていくので、現場の慣習といった一番効いてくる部分から先に落ちていきます。

分業そのものが悪いわけではありません。ただ、大きな組織ほど分業から離れにくい事情があります。売る人と作る人を分けて、作る人を多く抱えることで採算が成り立つ仕組みだからです。この領域で本当に判断が要る場面は手順書に落ちないので、経験のある人が現物を見るしかないのですが、その人が手を動かし続けることは、その仕組みとは相性がよくありません。

当社は、代表者がこの3本の軸を通しで経験しています。実運用のゴールから逆算して提案し、そのまま実装と導入まで見ます。渡す相手がいないので、継ぎ目も生まれません。

当社の特徴

1. 代表者がデータサイエンティスト

代表の田中は統計学・データ分析を専門とし、学術領域から社会実装のための企画支援まで、2014年からこの領域において12年従事して参りました。

代表は英国の名門ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス(LSE)にてデータサイエンス修士を栄誉付きで取得し、Facebook本社にてAIの研究に従事した経験があります。また王立統計学会からは最高位である英国王室公認統計家の称号を取得しています。シンガポールのユニコーンベンチャー企業でのデータ基盤開発や、100以上のシステムを開発した経験から、AIや統計解析技術を実装・導入まで一気通貫で支援できることが強みです。

理論、実装、企画・提案までを一気通貫で経験しているため、お客様の持つ「データ資産」・「専門的なノウハウ」・「リソースと予算」を元に、「提案の革新性」・「実現性」・「成果」の三つを両立したご提案をします。

2. データサイエンスの国際的機関との提携と学術連携

当団体は、190年超の歴史を持ちデータサイエンスに関して世界有数の団体である王立統計学会(RSS)の、国内唯一の認定団体です。また創業当初より、東京大学・東京科学大学をはじめとする統計学・機械学習の世界最先端の研究者に顧問をいただいています。技術領域で常に世界最先端と接することで、生成AIに代表される技術革新に適応し、世界基準の成果をお届けすることを目指しています。

3. データ活用に特化した組織

当団体は、創業の定款そのものに「データ活用の普及と推進」を掲げています。データ活用コンサルティングのほかにも、データ活用に関する教育講座の監修や、データ分析の専門人材の国際認定支援を行っており、組織のすべてがデータ活用を目的に運営がされています。

業界別の支援事例

データ活用の進め方は、業界によって最初の一歩が大きく変わります。記録が自然に溜まる仕組みがすでにある業界と、記録する装置を作るところから始める業界とでは、着手できる場所がまるで違うためです。当社が実際に支援してきた領域ごとに、どこに余地があり、どこでつまずくのかをまとめました。

製造業・教育・金融・不動産は支援の実績はありますが、記事としてまとめきれていないため準備中としています。順次公開していきますので、個別のご相談は先にお声がけください。不動産については、オープンデータを掛け合わせて物件の割安度をスコア化する物件ナビを公開しています。

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