データプラットフォーム&AIモデル開発

社内のデータ活用の土台を作り、
活用手段としてのAIモデルを構築する

社内に点在または偏在している様々なデータを発掘、整理し、これらの形式を統一・統合しながら事業に活用できる仕組みデータプラットフォーム作りを行います。これには既存のデータベースやシステムの統廃合が必要となるケースも多々あり、単にデータの意味を理解するだけでなく、クライアント企業様のビジネスやオペレーションへの理解、新旧のデータベースや各種業務システムへの造詣、かつ経営戦略視点持った専門家の存在が欠かせません。

その上で、データを活用するためのBIBusiness Intelligence)ツールや新規AIモデルを導入していくこととなります。

プライムグループの強みは、これらに対応できるデータサイエンティストやAI専門家が在籍していることであり、クライアント企業様の課題やビジネスモデルに応じて、最短最速でデータプラットフォームを構築し、これを活用するツール導入とモデル開発をすることができます。

データ分析基盤構築によるデータサイロ化の解消

第一段階としては、社内のデータを分析・活用できるためのデータ基盤が必要となります。プライムグループでは、データ分析基盤構築のソリューションを備えており、データサイエンティスト、データエンジニアらがクライアント企業様の効率的なデータ活用のための基盤作りを支援します。社内に散らばっている様々なデータを一元化することは非常に大変ですが、データ分析の基盤を整備しておくことは、実際のデータ活用の実現に必須のプロセスです。

BI導入・社内システムとの連携による仮説検証サポート

BI(Business Intelligence)ツールの導入は、データの収集が目的ではありません。収集したデータからどのような解を導き、それによって事業部や企業全体の業績を高めていくかという視点が不可欠です。プライムグループでは、クライアント企業様に対し最適なBIツールの導入支援を行うにあたって、以下の3点の仮説検証プロセスを実施します。

  • 収集されるデータから得られる仮説に対して、その仮説からどのような結果が導かれ、それが業績の向上にどれだけ寄与し得るかを分析・検証します。
  • 導入するBIツールと、社内基幹システムや社内で既に利用されている様々なツールとの連携を検証します。
  • BIツールが導入された後で、現場サイドがデータに基づく仮説検証が容易に行える仕組みづくりについても、支援いたします。

これらのプロセスを経ることによって、BIツール導入の目的を明確にし、データが業績の向上に寄与する仕組みを作っていくことができるものと考えます。

AIモデルの構築

プライムグループでは、クライアント企業様の個別ニーズに合わせた、新規のAIモデルを構築、導入するプロジェクトにも対応しております。現状把握基づく要件定義、新規AIモデルの構築、それを含んだシステム構築とその運用まで一気通貫での提案が可能です。
以下では、一般的なプロジェクトのフローを紹介します。

現状把握
対象となる業務を定義し、どのように自動化が可能かを検証します。 業務フローベースでASIS,TOBE分析等を実施し、理想像と現実のギャップを具現化します。

  • 課題抽出
    課題を具現化して必要な情報の洗い出しを行います。 どのような情報にアクセスができて、どの程度のボリューム、精度があるのか、 課題を解決するだけのデータかどうかなどについて検証しながら進めます。 この段階でデータが存在しないケースも多いため、必要なデータの定義についても進めていきます。
  • データ処理
    データ処理においては、分析に必要なデータを確認し、前処理設計を実施します。 ここで、分析がしやすいようにデータに変換処理を加えます。 特徴量の把握を行い、その後のAIモデル選定のイメージを膨らませていきます。
  • AIモデル・構築
    データを学習してモデルを構築していきます。 構築したモデルにテストを実行し、現実の業務に導入できるか評価を実施します。この段階までを通常、PoC開発といいます。
  • システム構築
    構築したAIモデルと連携できるようなETL層(抽出・変換・書き出し)、DWH層(データ ウェアハウス)、BI層(business intelligence,利用者が見る画面)の実装を行います。これにより、データを自律的に取得し、最適解をAIが定時し、人間が理解し業務活用することが可能となります。

先端技術・OSS活用による専門性の高い開発体制

プライムグループには、AI領域での博士課程レベルの知識・経験を持つエンジニアが多数在籍しており、データ活用基盤の構築やAIモデル開発において、専門性の高い開発サポートが可能です。クライアント企業様のニーズとプロジェクトの特性に合わせ、汎用化前の先端技術と、OSS(オープンソースソフトウェア)をバランスよく採用しますが、特にOSSについてはシステム間の連携性を高め、ロックインの無い(ブラックボックスの無い)システムを構築するにあたって有用と考えています。
これまでのAIに関する開発実績としては、以下のようなものがあります。(抜粋)

  • 外食産業リソース最適化システム開発
  • ATM紙幣装填計画サポートシステム開発
  • アパレル会社自動ラベリングサービス開発
  • 部品メーカー物体検出サービス開発
  • 自然言語処理によるカスタマーサポート支援システム

主な開発環境

AIシステムの開発環境としては、Python、C++をはじめとして様々な言語や開発環境に対応しています。

データ最適化とマイクロサービス化への対応

AIモデルの構築や、構築後の結果のフィードバックによるモデル再構築の中では、保有するすべてのデータが使われるわけではありません。また、「大きな」AIモデルを一つ作るよりも、「小さな」AIモデルを複数作り、必要な部署毎に必要なモデルを利用する方が、データ活用やデータ管理の面で有益なケースも多々あります。

プライムグループでは、それぞれのプロセスで利用されるデータの最適化を行うだけでなく、AIの機能のマイクロサービス化やAPI化を行います。マイクロサービスごとに必要なデータだけを参照することで、ユーザの利便性が上がり運用コストを下げることが可能となります。

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