お客様がビジネスにおいて抱える課題をデータドリブンで発見・解決するための検証手法の設計及び、実際にデータ分析を実施するための統計解析・機械学習アルゴリズムの構築をご支援します。

【よくある課題】

• 顧客・業務についてのデータを蓄積してビジネスでの活用方法を検討しているが、具体的な活用方法がわからない。
• DX推進のためにBIツールを導入したものの、データサイエンスの専門家が不足しているため適切な課題設定や有効な分析が行えていない。
• 実務経験から解決すべきビジネス上の課題イメージはもっているが、定量・客観的な課題の検証が不十分であるためソリューションの検討を進められない。

【ご支援内容】

豊富な支援実績をもつデータサイエンティストが上記のようなビジネス上の課題をデータ分析によって実現します。（例：顧客解像度の向上、業務プロセスの可視化、市場トレンド分析、需要予測など）分析手法としては、既存の統計的な因果推論手法に加え、AI・機械学習アルゴリズム、LLM・生成AI技術まで幅広い選択肢から最適なモデルを選定しご支援させていただきます。一方で、分析手法としての統計・機械学習モデリング技術にとらわれず、お客様のビジネス課題・市場動向に徹底的によりそった独自のデータ活用・モデリング手法をご提案させていただきます。

当社のデータ分析を通した課題発見・解決へのアプローチは、以下の4つのプロセスで構成されています。

1）課題分析と目標設定：

最初のステップでは、お客様のビジネス目標と現在直面している課題を深く理解します。このフェーズで、お客様の期待や要求を明確にすることでプロジェクトの具体的な目標仮説を設定します。

2）データプリパレーション：

次に、目標仮説の検証及びアルゴリズム構築のために必要なデータを収集します。お客様がすでに保有されているデータの他、様々なデータソースからの情報を統合し分析のための準備を整えます。

3）アルゴリズム開発とモデル構築：

お客様のビジネスに最適な統計・多変量解析手法による分析を行います。この段階で、機械学習や人工知能技術を活用し、データから有意義な洞察を引き出すアルゴリズムを構築します。

4）モデル実装と効果検証：

最後に、開発したモデルをお客様のビジネス環境に実装し、モデルのパフォーマンスをテストします。さらに、お客様の課題への効果検証結果をもとに必要に応じてモデルの調整を行います。

• データドリブンの意思決定： データに裏付けられた商品開発・業務プロセス変革により、ダイレクトにビジネス上の課題を解決します。
• 市場トレンドの洞察： 市場・顧客のトレンドをモデル化することで、トレンドの変化に迅速に対応しビジネスチャンスを最大限に活用できます。
• コスト削減： ビジネスプロセスにおけるコストを特定し削減することで、お客様のビジネスの長期的な成功をご支援します。
• 顧客満足度の向上： お客様の顧客のニーズ・ペルソナ像をモデル化することでより優れた顧客体験の創出をご支援いたします。