【後編】約2年で100社受講!データサイエンス基礎講座受講後、実際に分析を内製化した企業様のストーリーをご紹介

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こんにちは、データデザイン部でディレクターをしております加藤です。

普段はお客様の事業課題に合わせ、AI・データ活用を軸に課題解決プロジェクトを推進したり、自社の新規サービスを企画、推進したりしています。
今回は、開講から約2年で100社以上の企業に受講いただいているデータサイエンス基礎講座の魅力やストーリーについてお伝えする後編の内容です。
まだ前編をご覧頂いていない方はぜひ、下記をご覧ください。

【前編】約2年で100社受講!AI活用”内製化”の第一歩、データサイエンス基礎講座の魅力とは?

目次-後編

実際のお客様のストーリー:講座受講から内製化まで

世の中にはたくさんのデータ分析やAIのセミナー・講座がありますが、実際受講後にどれだけビジネスに活用できたのか、が語られている記事は少ない印象があります。そこでこのパートでは、実際のお客様を例に受講後どのようにデータ活用を内製化していったのか、ストーリーをご紹介します。
実際のお客様の受講~内製化まで、大まかな流れは以下の通りです。

一つ一つ説明していきます。

①課題抽出

まず①の課題抽出です。こちらは講座の第2部で「DIVAフレームワーク」というデータ活用のプランを立てて頂いたのち、弊社に分析の相談を頂くケースが多いです。実際ご相談いただきましたお客様の課題がこちらです。

機械本体の稼働ログのデータから別の部位の稼働状況を予測したい

これに対して、実際に「DIVAフレームワーク」を用いて課題を深堀していただき、具体的な要件がまとまった状態でご相談いただきました。これにより、その後の提案がスムーズになりまました。
以下ご参考までに「DIVAフレームワーク」のイメージです。

ぜひ実際の講座で体験いただけると幸いです。

【7月29日オンライン開催】AI/データ活用の全体像を理解!データサイエンス基礎講座

②課題解決策の弊社提案

続いては弊社の分析提案となります。提案書を作成し、ご支援内容やスケジュール、分析手法等をまとめてご提案いたします。
以下のような提案資料を踏まえてご説明し、お客様にプロジェクト実行可否をご判断いただきます。

③プロジェクト推進

無事にプロジェクトの実行許可がおりましたら、次は推進です。基本的には本フェーズで分析・予測タスクを行うのは弊社になります。ただ、分析・予測を進めて分かることが増えてくると、様々なパターンで分析や予測を行いたくなります。ここまで来ると内製化まではあと一歩です。お客様がどういった観点で分析したいのか要件をお伺いして、それを形にしました。できた分析ツールのキャプチャが以下です。

お客様のデータに特化した、予測モデルの作成から予測タスクまでを一気通貫で可能なツールが完成しました。

④分析の内製化

ここまで来るとあとは、お客様自身でツールを動かしてデータのインプットからモデル作成・予測を行うだけです。弊社が分析タスクで手を動かすことはなくなります。内製化完了です。
※さらなる分析手法の検討やUIの変更は適宜弊社で行いますが、分析の行動主体はお客様となります。

現在のデータサイエンス基礎講座、選べる2つのプラン

ここからは、講座受講からご支援させて頂いた数々の案件経験を踏まえて少しパワーアップした講座のプランについてご紹介をさせてください。今まではDIVAフレームワークを使って課題抽出をして頂くだけでしたが、今回新たにアドバイザリー×AI技術提案プランをご用意いたしました。

アドバイザリー&AI技術提案プラン

こちらのプランは、DIVAフレームワークの課題に対して、実際にデータサイエンティストが手を動かして、課題の深堀りや解決策を具体化いたします。講座後、お打ち合わせにてディスカッションを行い、必要に応じてデータを拝見させて頂きます。他のAIベンダーのコンサルティングだと数十万~数百万かかる内容と自負しています。ぜひチェックしてみてください。

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通常プラン

こちらは、今まで通り講座をご受講頂くのみのプランとなります。

まとめ

今回の後編では、データサイエンス基礎講座 “後” にどのように分析を内製化できたか、実際のお客様を例にストーリーをご説明しました。こういった受講後のストーリー等にもしニーズがあれば、ご要望いただけますと幸いです。今後も発信していきます!(お問い合わせ、ご要望はこちら

少しでも講座にご興味を持ってもらえましたら、ぜひこちらもチェックしてみてください。

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最後までご覧くださりありがとうございました。

7月29日開催 AI/データ活用の全体像を理解!データサイエンス基礎講座

2020年7月29日に、「AI/データ活用の全体像を理解!データサイエンス基礎講座」を開催いたします。
本講座のお申込みは以下のフォームから可能です。ご興味ございましたらお気軽にお申込みください。

お申込みはこちら

WRITER
Daiki Kato

ディレクター兼プランナー

加藤   大己 Daiki Kato

主にメーカーやサービス業のAI・データ活用プロジェクトを複数推進。また、新規AI・データ活用サービスの企画・推進も担当。 JDLA Deep Learning for GENERAL 2017

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