課題から探す/職場業務改善

蓄積されたデータの利活用

データがあっても、現場の意思決定は変わらない。

データサイエンスを業務の隣に置き、現場が使える「次の一手」へと翻訳します。

01Challenge

お客さまの課題

02Solution

Step 01
業務課題から、解くべき問題を定義する
現場の業務フローと意思決定の流れを一緒に整理し、「どこを予測すれば誰の判断が速くなるか」を仮説化。評価指標もKPIから逆算で設計します。
Step 02
需要予測・異常検知・顧客分析モデルを構築
販売・在庫・設備・顧客行動など、業務に直結したテーマでモデルを開発。時系列・分類・クラスタリング・最適化を組み合わせ、現場で扱える形に仕上げます。
Step 03
業務システム・ダッシュボードに組み込む
分析結果をAPI化し、基幹システム・現場アプリ・ダッシュボードへ。「Excelに出して終わり」ではなく、業務画面の上で意思決定できる状態にします。
Step 04
運用後もモデルを磨き続ける（MLOps）
精度の経年劣化、データ分布の変化、外れ値の蓄積を監視。再学習・モニタリングの仕組みをそのまま運用に渡し、社内で持ち続けられる体制をつくります。