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【TRYのやりかた大公開!】DXコンサル業務進め方!

はじめに

みなさんこんにちは!名古屋にある「知能業務の自動化企業」TRYETINGのながえ(@yukiwi_try)です!

今日はAIプロジェクトの立ち上げに関して、具体的にどのように進めていくのか、弊社のコンサル業務の例を通じてご説明しようと思います!弊社では「誰でも簡単にAIを作れる、ノーコードAIツール」を提供しているのですが、ツールでAIを作成するまでのデータ定義やプロジェクト設計などで時間かかるものです。ツールでAI開発に使う脳みそは省エネしながら、プロジェクトを「伴走しながらつくっていく」業務の一部分をご覧いただければと思います👌お付き合いください🙇‍♂️

どんな業務を自動化したいの?(ヒアリング)

まず必ず聞かなくてはならないのは、クライアントが「どんな業務を自動化したい」のか。ここで間違えてはならないのが「AIを作ること自体は手段」であるということです。目的は業務の自動化を通して「効果を得ること」なので、目的と手段を入れ替えてはなりません(これはよくある)。弊社ではよく料理に例えるのですが、どんなご飯が食べたいのかを聞いて回ることが大事です。差し詰め「シェフ」といったところでしょうか👨‍🍳

どんなデータが必要?(仕様策定)

次に料理の要「材料は何があるか?」を確認するステップです。弊社のお約束で、基本的にお客様のプロジェクトに必要なデータはお客様で準備することが前提となっています※。このフェーズでお客様のデータがツールを動かすための要件を満たしていることが確認できれば、次のステップ、いよいよAIちゃんを作るステップになります👌(※データセキュリティの観点で、顧客から預かったデータを数的表現にしたものも含めて、他プロジェクトに流用・共用しないというポリシーがあるためです。弊社のポリシーとして、預かったデータは一定の期間(システムで保全することを目的として)を経て全部削除されていきます。)

いざ自動化!検証!

弊社のツールではあらかじめAIの作成に必要なプログラム(アルゴリズムといいます)がレゴブロックのように揃っていて、これらを組み合わせてあげることで簡単にAIを作ることができます👌
図は需要予測の例で、クライアントから預かったデータを入力すると「データ整形」「欠損値処理」をへて「需要予測エンジン」にて需要予測モデリングが作られ、出力された予測結果をクライアントのシステムが都合のいいかたちに「データ整形」してお返しするものです。

この間1分!
🙌

高速でAIを作って、結果検証することができます👍弊社ではスプレッドシートに出力してあげて、Google
data portalというBIツールに連携して検証結果をよりわかりやすい形でご提供したりもしています✏️もちろんバッチ処理などの登録も簡単です!

費用対効果が出やすいプロジェクト運営が可能

ご覧いただいたように、開発・実装に時間がかからないので、自動化に必要なデータ・プロジェクトの要件定義に時間をかけることが可能です。また、あらかじめUMWELTにセットしているアルゴリズムで入力データが定義されているから、データも集めやすい!AIを作った後の検証や、より精度を向上させるためのPDCAループに工数を集中することができます👌あくまでも目的は「知能業務の自動化」なので、手段であるAI開発の期間を最小化することを念頭に置いてプロジェクトを進めています👍

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次回は、どんなデータがあればAIプロジェクトがうまくいくのか、お話しします!お楽しみに!👍

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※この記事はNoteからの転載です。

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