AI導入・活用の流れ

STEP 1

テーマ設定
AI診断パッケージ

52%の企業が依然としてKPIや成果を明確に定義しておらず、パイロット運用や学習を重視しています。(EY / MIT Technology Review Insight 2018)という調査結果が示すように、AI活用の初期段階にテーマ・目的・ビジネスインパクト・ゴールなどを定義・見極めることが重要です。

テーマ創出ワークショップ

ビジネス課題を解決するための最適な機械学習プロジェクトの発掘、取り組む優先度の順位づけ、プロジェクト開始までに必要となるステップやアクション項目などをワークショップ形式で策定します。

テーマ創出ワークショップ アウトプット

テーマ創出ワークショップの結果として優先順位付けされた ユースケース候補が作成されます。

［オプション］AIハンズオン

機械学習の自動化で何ができるかわからないお客さま向けに、当社サポートのもと、AIで実現できることを体験します。

STEP 2

データ収集

情報がデータ化されていなければ、まずデータの活用は始まりません。手書きの紙や機器の稼働状況など、身の回りには情報がたくさんあり、その多くがビジネスの発展を促す可能性を持っています。情報をまずはデータ化して利用してみませんか？

STEP 3

データ準備

データが溜まっているだけでは、まだ活用するには不十分です。データから欲しい情報を導くには必要なデータを欠陥なく、見たい姿で準備できることが重要です。データの整形は分析業務の中でも時間がかかる部分ですが、ETLツールを利用することで、欲しいデータを自動的に取りこむことや統合することが可能となり、データ整形業務の効率化を実現します。

STEP 4

ツール選定

データを準備できたらいよいよ活用するステップです。日立システムズでは各種データ利活用ツールを取り揃えており、お客さまの状況に合わせた最適なツールをご提案します。

STEP 5

導入

お客さまの業務をシステムでトータルサポートしている当社ならではのデータドメイン知識を持ってお客さまのAI導入を成功に導きます。また、導入の支援のみでなく、お客さま自身に最大限利用頂くための教育サービスもご用意しています。

導入支援サービス

お客さまそれぞれの状況に応じたツールのモデリング支援や評価・デプロイの支援を行います。

AI活用トレーニング

お客さまの状況に合わせ、数回の簡単なトレーニングからデータサイエンティストを育てるまでの幅広いレベルのトレーニングを用意しています。