導入事例

提案例

教育の目的がAI知識の統一だったため、短時間での知識共有を主目的としたAI人材育成をご提案しました。3時間でAIの活用事例や仕組み、今後のプロジェクトの進め方などをお伝えし、部署ごとのプロジェクト化へ向けた足がかりとしていただきました。

ご感想

AIに関する取り組みが部署ごとで異なっている状況から部署をまたいでもAIに関する共通言語ができ社内教育でも役立てることができました。おかげさまでセミナー後いくつかの部署で実際にAIを活用するプロジェクトが立ち上げることができました。リソースの問題からAIの実装部分を外部に委託する部署もありましたがAI開発をしている会社の方と共通言語を持った状態で話せるようになりました。

提案例

ビジネス向けAIセミナーの短縮版（3時間）を重役を含めた方々向けにご受講頂くご提案をしました。また、一般社員の方にはビジネス向けAIセミナーおよびIoT入門セミナーを受講頂くことでIoTとAIの連携について理解して頂くご提案をしました。

ご感想

AI以外の技術との連携を同時にご理解頂くことで、自社製品のIoT化を進めていただくことができました。今後はIoTで収集したデータを利用して製品改良を進められるということで、3DCADを利用した設計効率化を含めたAI・IoT活用のコンサルティングに進んでいただきました。

提案例

技術上がりの経営者様が多かったため、ビジネスサイドのお話と技術側のお話をバランス良くミックスしたセミナーをご提案しました。通常6時間のセミナーから経営者様に必要な内容を抽出し一部をデモンストレーションでご覧いただく工夫をすることで、6時間で得られるのと同様の内容を2時間の研修にまとめました。

ご感想

重役の方にプロジェクト全体の進め方や会社全体のAIリテラシーを高めることの重要性を理解していただき、全社を上げてAI人材育成を進める方針を決めていただくことができました。

提案例

教育の目的や問題点をヒアリングさせていただくことで、受講者の状況に合わせて3つのカリキュラムを用意することで理想のDX・AI人材の育成ができることがわかりました。それぞれのグループにあったカリキュラムを提案。インプットの教育だけでは1度きりで不安視されていましたので、初めてAIセミナーを受講する方から今後の業務にAIを活かす事例を出していただくワークショップを組み合わせて実施。

ご感想

参加者のレベルに合わせて適切なセミナーをご受講頂くことで、AI開発部署と他部署の連携がスムーズになり、社内でのAI活用に向けた土台を作っていただけました。また、ワークショップで出たアイディアを元にどのようにプロジェクト化するのかをアドバイスさせて頂くことで、AI活用のための次のステップが明確になったとおっしゃっていただけました。

提案例

人材育成と社内のAI開発を両方実現するため、はじめに100 名規模の社内教育を行った上でプロジェクトメンバーを選定し、テーマを決めて教育とAI作成を進めるコンサルティングの組み合わせをご提案をしました。社内教育には経営者の方にもご参加いただくことをご提案し、実際にご参加頂くことで全社員がAIに対するイメージを共有してプロジェクトを進めました。

ご感想

社内にプログラマーが少ない中、GUIで開発できるツールを利用することで開発が完結できる仕組みを構築できました。精度は予想より出ない部分もありましたが今後の方向性と当面の回避策をプロジェクトメンバーで共有できているため今後は自社内で精度を上げAIを育てていける土台を作ることができました。

提案例

すでにある程度研究内容に対して、AIの予測の結果がでている状態でした。そのため、弊社でリードする方法ではなく、「AI予測モデルの実装→予測結果の分析と改善案の整理→データ修正とモデルチューニングによるトライ→再度結果の分析」というフローを一緒に回しながら一緒に課題を見つけ、精度を高めていただく手法をご提案しました。この方法でコンサルティングを実施することで、今後の研究に活かせるノウハウを蓄積しながら研究を進めていただくことが可能になります。

ご感想

三谷さん(弊社のコンサルタント)の講義を受けて、実際に研究室で試したところ、驚くほど簡単にAIで結果を出すことができました。しかし、行き詰まる部分があったためコンサルティングを実施していただき、安定した成果をだすことができるようになり、またAIに対する理解も深まりました。今後も行き詰まった時に協力いただきたいです。

提案例

はじめに社内教育(100名規模)を行った上でプロジェクトメンバーを選定し、テーマを決めてAI作成を進めるコンサルティングをご提案しました。社内教育には経営者の方にもご参加いただくことで全社員がAIの得意な部分・苦手な部分を理解して共通言語を持ってAIプロジェクトを進めることができます。コンサルティングでは、3ヶ月程度の短期間でテーマ設定→AIの実装(実証実験)→精度評価→実業務への適用方法の検討を進めることで、社内にノウハウを蓄積する仕組みづくりをご提案しました。

ご感想

社内にプログラマーが少ないことを考慮し、GUIで開発できるツールを利用することで開発が完結できる仕組みを一緒に考えていただき、構築することができました。データが不足していることで精度は予想より出ない部分もありましたが、精度を上げるための方向性やデータの収集手法が明確であるため、経営者を含めて良い結果が出たと満足できています。

提案例

ソースコードの実装と、研究用のワークステーションへのインストール(Docker)・GPUを使用した学習プログラムが実行できるようにする実装部分を弊社で行い、納品することをご提案しました。また、ソースコードの元になった論文の読み解きと、重要な数式やハイパーパラメータなどがソースコードのどの部分に実装されているかを示したドキュメントの作成、レクチャーを同時に行いました。

ご感想

動作環境、実行プログラム、ソースコードを解読したドキュメントまでが短期間で揃うことで、すぐに研究に生かスことができました。本来の研究内容とは異なる作業に時間が取られることなく、研究に集中することができるため、大変助かりました。

提案例

複数事業者が関与するシステムであることを前提とし、開発の容易性、メンテナンス性、費用とのバランス、今後の内製化を踏まえたシステム構成などを、現場の声や各子会社のご意向も含めてご一緒に考えつつ、画像AIの開発を行う仕組みをご提案しました。データ数が膨大であったことからデータの前処理に関するアドバイスを含めてAI開発を柔軟に実施しました。

ご感想

短納期にもかかわらず、AI開発の途中で発生する様々な課題に柔軟に対応していただけました。メンテナンスの内製も検討しているため、技術部分を囲い込むのではなく社内展開も見据えたアドバイスをいただけることが今後のプロジェクトに対して大きいと感じています。

提案例

顧客ニーズを踏まえた新規サービスの具体化をするために、ワークショップによるアイディア出しと、課題設定、プロジェクトメンバーの選定やプランニングを決定するためのコンサルティングをご提案しました。

ご感想

現場目線でのアイディアと、経営目線のアイディアをワークショップにて整理し、AIに精通したコンサルタントの知見を含めてテーマを設定することができたため、プロジェクト化がスムーズに行えました。軽視されがちなプロジェクト全体の初期プランニングについてもフォローしていただいたため、人材も適材適所でアサインすることができプロジェクト実行までがスムーズに行えました。

提案例

実現可能性が不安ということでしたので、まずは秘密保持契約のみを締結してデータを確認させていただきました。データ分析の結果、現状のデータでは精度が上がり切らない可能性があることもお伝えした上で、追加データの収集やAI活用への見通しはあることをお伝えし、コンサルティングを3ヶ月実施することをご提案しました。

ご感想

データを分析していただき見通しがあるというプロの意見を聞いた上でコンサルティングを発注できたため、安心してプロジェクトを進めることができました。社内の人材ではAIに関する知識が不足していたため、AIについて学べるカリキュラムで最適な教育も同時にしていただけたことで、スムーズに実証実験を進められました。現在は本番環境への適用のためのプロジェクトにも参画していただき、来年度の稼働を目指して進められています。

提案例

プロジェクトマネージャーの方が対象でしたので、最低限のDX技術群についての知識インプットをご提案しました。また、一般的なプロジェクトマネジメントで用いられるようなフレームワークの利用について議論させて頂き、WBS（Work Breakdown Structure：作業分解構成図）については問題が無いことがわかりました。結果としてプロジェクトマネジメントのロジックについて、特にプランニングやコミュニケーション計画についてインプットさせて頂き、アウトプットとして、社内プロジェクトを例としたワークショップの実施をご提案させて頂きました。

ご感想

リーダーシップとマネジメントの違いについて、期待される役割が違うことについて理解が深まりました。プランニングのワークショップでは、簡単な事例ではディスカッションしながら短時間でまとめることができたものが、実際の社内事例ではなかなか上手くまとめられなかった事が意外でした。グループメンバーは立場も違い、目的や視点も違っているため、ゴール（成果）の認識がずれている事が原因だと思います。プロジェクトのプランニング部分で、ゴール（成果）設定やマイルストーン、ビューポイントを事前に共有していく重要さを改めて感じました。すぐに実践していきたいと思います。