経験豊富なエンジニア/データサイエンティストがデータ活用・データ分析のお手伝いを１からお手伝いします。
統計・データサイエンスを扱った専門技術の具体的な技術アドバイスから、分析基盤構築・意思決定の戦略まで徹底的にヒアリングした上でサポートさせていただきます。

データに基づいた意思決定支援を行うために

データに基づいた統計的な情報を元にして、意思決定やAIによる予測をする事で成果が出てくる事は今や常識になってきています。ただ実際にデータ分析を行っていくプロセスとしては、ある程度整備されているきれいなデータセットが必要になってきますし、どのようなゴールを目指すかで全く結果が異なることになってきます。

一般的なデータ分析のプロセスでは以下のようになっており、これらのフェーズを一貫して支援させていただきます。

データ分析基盤構築/データ収集
データの分析/可視化
施策
価値効果測定/検証

PA Labが行うデータ分析支援の「3つのポイント」

(1) エンジニア/データサイエンティストの両方の観点によるアドバイザリ

ビジネス経験が豊富なエンジニア/データサイエンティストがサービス提供致します。そのため、エンジニア/データサイエンティスト両方の立場からの技術的な観点、またビジネス的な観点、それぞれから総合的なアドバイスを致します。

具体的にはデータ可視化を例に上げると、「社内の誰もが簡単に扱う事が出来るように、正しい統計アプローチによる最も費用対効果の高い可視化されたシステム」のご提供を行っています。

(2) ご予算に合わせたプロジェクト推進

機械学習のプロジェクトはプロセスが非常に多く、専門的な知識が必要になるため基本的には他のシステム開発よりも工数単価が高くなります。そのため、費用対効果を最大化出来るような投資効果の見込みを行う必要があります。例えば、「実際にどんな事が出来るか分からないので1ヶ月程度の小規模なプロジェクトで実験してみる」、「大規模プロジェクトだが人手が足りていない」、「そもそも分析の知識がある人が社内におらず、データサイエンティストを教育していきたい」といった様々なフェーズ、ご予算に合わせてサービスをご提供致します。

(3) 徹底的なヒアリングによるドメイン知識を活かした分析

データ分析で最も重要な一つの要素はドメイン知識です。ドメイン知識はその業界特有の情報、知識という意味ですが、とても優秀なデータサイエンティストであってもドメイン知識が全くなければ、妥当な分析を行う事は出来ません。例えば、工場のデータを分析しているデータサイエンティストは、工場で使われている機械の事をある程度知っておく必要がありますし、他の物理的な事象が機械に影響を与えているか、どうか知らずに分析してしまうと、全く価値のない分析結果を出してしまう事があります。

PA Labはクライアントからのヒアリングを重要視しており、業界やデータに関してしっかりと理解をした上での分析支援を行います。やり取りの回数は多くなりますが、表面的なデータの分析ではなく、背景を理解した価値のあるデータ分析の支援が提供可能です。

サービス開発事例の一部

データ分析技術のサポート

データ分析のスペシャリストを社内で育成していこうとしているクライアント様の分析部署の立ち上げに伴い、アドバイザーとして参画しています。

データ分析基盤構築/データ収集
データの分析/可視化
施策
価値効果測定/検証

まで一貫したアドバイザリを行っております。

統計的解析・機械学習・最適化の技術提供

「ディープラーニングを活用したAIシステムを構築したいがノウハウがない」、あるいは「データは大量にあるが、どのような活用方法があるのかイメージ出来ていない」という企業様に対して詳細にヒアリングを行った後、価値を最大化出来るような指標を制定して統計・機械学習・最適化問題に落とし込み、プロジェクトを推進させていきます。経験豊富なデータサイエンティストが価値がある知見の発見から最適化システム・機械学習システムの開発まで一貫して行います。

PA Labでは「AIを用いた自動化×サービス開発」の専門家として活動をしています。高度なデータ分析からシステム開発まで一貫したサービス提供を行っており、特に機械学習やディープラーニングを中心としたビジネス促進を得意としております。

無料で分析設計/データ活用に関するご相談も実施中なので、ご相談があればお問い合わせまで。