「dotData」を活用することでデータ活用プロセスが簡易化・自動化・高速化され、導入や運用における人材・時間・コストなどの負担が軽減されます。さらに、定着や活用に向けたデータ分析・AIのビジネス実装プロセスを熟知するALBERTのデータサイエンティストがサポートを行うことで、データドリブンDXを実現する社内体制の構築を支援し、DXの拡大・加速を目指します。
背景
デジタル化によるビジネスの多様化・高度化が急激に進む一方で、日本においてDXが成功しているケースはわずか16%*1といわれています。その原因として、経営者のコミットメントや理解度の不足、企業の文化やデジタル人材不足といった人・組織にまつわる要因が挙げられており、DX実行に向けた新たな組織スキルの構築が必要とされています。
このような中、NECは2018年に「dotData」の提供を開始し、経営や現場の課題解決に向けて、DX人材の育成とアジャイルでのデータ収集・分析、その結果の可視化を定着させるデータドリブンDX事業に取り組んでいます。また、ALBERTは日本屈指のデータサイエンスカンパニーとして、ビッグデータ分析、AIアルゴリズム開発、AIシステム実装を通じたデータ・AIの活用支援やデータサイエンティスト育成支援などに取り組んでいます。
今回、NECが提供する「dotData」とALBERTが保有するデータ分析・AI活用のノウハウを連携させ、データドリブンDXを加速させる支援サービスの提供を開始します。これにより、データ分析業務の高度化・効率化による新たなビジネス展開など、クライアント企業の企業価値向上に向けたさらなる貢献を実現します。
伴走型DX支援サービス概要
DXを成功させるためには、「データ収集・蓄積」、「データ分析」、分析結果から新たな業務知見を抽出する「ビジネス変革」、そして業務知見をビジネスに実装する「新たなビジネス価値創造」というサイクルが必要です。しかし、多くの場合は「データ分析から業務知見を抽出できず、分析結果をビジネスに繋げられない」「利用できるデータやデータを活用できる人材が限定的で会社全体にDXアクションが広がらない」「DXを経営目標と位置付けたものの、DX実現に向けた組織・環境づくりが自社だけでは困難」などの課題があります。
「dotData」を導入することにより、労働集約的な分析プロセスを自動化し、人材やコスト面におけるボトルネックを軽減します。さらに、ALBERTのデータサイエンティストが伴走しながらDXサイクルの定着に向けデータ活用や分析業務を支援することで、クライアント企業は実践的なデータドリブンDXを加速させることができます。
(1) データ分析プロセスの整備
システムを導入しただけでは分析結果を業務やビジネスにうまく繋げられないケースも多いことから、データドリブンDX に必要な分析リテラシー(データを分析し、ビジネス変革から価値創造を行う能力)向上のための仕組みを構築します。さらに「dotData」を活用して、経営目標に対してどのデータをどう活用するか、方針やプロセスの確立に向けたコンサルティングを実施します。
(2) データ分析環境の整備
プラットフォームサポート、データマート構築、各種システムとの連携等、多様なデータを「dotData」を用いて適切に活用するための環境を構築します。また、導入後も環境変更の対応や問い合わせ対応、利用状況のご連絡など「dotData」の保守サポートにも対応します。
(3) データサイエンティストによる伴走型の分析支援
経験豊富なデータサイエンティストが伴走しながら、「dotData」を軸にクライアント企業のデータ活用、およびDX推進体制の構築を支援します。導入初期は「dotData」の操作指導・操作代行、データ活用コンサルティング(分析テーマ選定・優先順位付け)を行い、習熟度に合わせてクライアント自身の「dotData」操作・活用サポートやデータからの業務知見をもとに施策立案・分析等のスキル習得サポートを実施します。
dotDataの特長
データサイエンスのプロセスを自動化することにより、データ分析の試行錯誤に費やす時間・労力を削減でき、ビジネス施策の検討に注力できるようになります。また、導きだされる結果からは、人が思いもよらなかったインサイトを発見できます。
dotDataは特に「特徴量の自動設計」に強みを持っており、従来スクラッチで3ヶ月程度かかっていた分析が、dotDataを活用することで数日程度への短縮が可能です。簡易なユーザインタフェースで課題設定と分析のサイクルを現場で短期間に繰り返し実施でき、業務課題をアジャイルに解決します。
dotDataを活用したユースケース例
- 購入者予測(ターゲティング)：過去の購買データ等から、未来の購買の可能性が高い顧客を予測
- 機器故障予測(判別分析：数値ではないデータを予測する分析手法)：センサーから取得した温度や振動データ等から、機器の故障を予測
- シェアバイク利用予測(回帰分析：数値データを予測する分析手法)：過去のシェアバイク利用データや気象データ等から、未来のレンタル数を予測
サービスについてはこちら
https://www.albert2005.co.jp/service/case/5758.html
エンドースメント
dotData, Inc. CEO & Founder藤巻 遼平氏
ALBERT様が保有するデータ分析・AI活用のノウハウ、AIによる高精度な将来予測とビジネスの洞察を導き出す「dotData」の組み合わせによって新たな価値を生み出し、多くの企業のデータドリブンDXに貢献できることを嬉しく思います。今後もALBERT様とNECとの協業の更なる発展を楽しみにしています。
今後の展望
NECとALBERTは、本取組みを通じてクライアント企業のDX内製化を支援すると共に、AI実装によるさらなるサービスの高度化、最適化を通じて、 両社の成長に向けたシナジーの発揮を目指してまいります。
本リリースの詳細は下記をご参照ください。
https://jpn.nec.com/press/202112/20211209_02.html
概要：日本電気株式会社（NEC)
詳細は www.nec.co.jp をご覧ください。
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