飲料・食品メーカーにおける自社ビジネスへのAI実装について話せます
■背景
大手食品メーカーの役員向けに以下の経営効果を生み出した実績があります。
大手食品メーカー
・大手製粉グループ企業（DX室長、IT部長、他10名）
✔︎出荷予測の機械学習アルゴリズム導入：5000億規模の出荷予測で2−5%精度改善
✔︎自然言語処理BERTを活用したQA予測：従来正解率36％から88％まで改善
・大手ハム食品メーカー（社長、執行役員2名、部長、他15名）
✔︎商品企画開発の生成AI・データ分析：商品アイデア仮説数と業務速度を従来の10-100倍に改善
■話せること
DX構想策定やDX/AIの施策実施時に、実際に現場でぶつかる問題の解決ノウハウをお伝えできます。
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職歴
職歴：開示前
このエキスパートのトピック
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エンプラアカウントのコンサル提案について話せます
¥30,000~こんな方におすすめ ・エンプラ（大手企業）へのアカウント戦略に課題を感じているコンサル、SIer、ベンチャーの方 ・大企業の決済者向け提案に課題を感じている営業の方 インタビューでお話できる内容 1. エンプラアカウントへのアプローチ戦略 ・大企業特有のステークホルダーマップの描き方 ・経営企画、DX推進部門、営業・マーケティング部門など、複数部門をまたぐ際の利害調整方法 ・社内外の利害関係を可視化し、Win-Winの提案内容を組み立てるアプローチ 2. 意思決定プロセスを攻略するための提案方法 ・大企業が最も重視する“費用対効果”と“リスクヘッジ”を明確化するためのKPI設計とデータ活用 ・決済者（CXOや部長クラス）を納得させる提案書の作り型 ・AIプロジェクト特有のリターン予測とリスクマネジメント 3. 複雑な内部承認フローを乗り越えるチップス ・経営層、部門長、現場担当それぞれへの説明・交渉手法 ・ステークホルダーを巻き込み、プロジェクト方針を一枚岩にするファシリテーション方法 得られるメリット ・エンプラ案件特有の複雑な合意形成プロセスを、実例をもとに理解できる ・新規事業やDX推進の具体的な提案ノウハウ・資料作成術を習得できる ・大企業との長期的な信頼関係構築につながるハンズオン支援の要点を理解できる
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流通小売業における自社ビジネスへのAI実装について話せます
¥30,000~■背景 小売業の役員向けに以下の経営効果を生み出した実績があります。 ・大手小売企業（スーパー5社、ドラッグストア3社、アパレル2社） ✔︎DX・AIコンサルティング支援：DX戦略に伴うAI施策のロードマップ設計、及び、推定経営効果のロジック設計 ✔︎AI需要予測アルゴリズムの本番導入（PoC〜実証実験〜本番運用）：売上3000億の日次発注業務で、従来精度から10％改善 ✔︎発注業務のDX改革支援：業務改革のポテンシャル精査、ToBe業務フロー・機能の策定、改革障壁の特定、実行計画の策定 ✔︎AI出店計画予測モデルの検証：人による従来誤差率33%→13%まで大幅改善するモデル開発 ■話せること DX構想策定やDX/AIの施策実施時に、実際に現場でぶつかる問題の解決ノウハウをお伝えできます。