統計分析やAIを実務に導入し、現場を動かすためのノウハウを、経験豊富な現役データサイエンティストがお伝えします

エキスパート

氏名:開示前


■これまでの担当業務
・製造業の事業戦略部門において、データサイエンス・AIを活用した社内DX、BPRの企画・推進業務を担当
・上記で蓄積した技術をベースに、通信業の営業部門において、顧客のDX支援コンサルティングを担当

■業務における 実績や成果
・営業部門にAIを導入して訪問先の最適化を行い、売り上げを前年比で倍増
・保守部門にAIを導入して保守パーツ需要予測を行い、在庫不足による再訪問を半減
・製造部門にIoTとAIを導入して設備の故障予測を行い、ライン停止時間を半減
・製造部門にAIを導入して製造条件の最適化を行い、歩留まりを大幅に向上 
・社内向けデータサイエンス教育の企画および講師を担当
 …など、製造業のDX推進部隊として50を越えるプロジェクトに参画
・現在は上記のノウハウをベースに、様々な業種の顧客に対してAI導入による業務課題解決の提案を実施
・大学/法人向けデータサイエンス講座、自治体向けセミナー等、多数登壇実績あり

■課題解決のためのアプローチ
ビッグデータ、AI、IoTといったいわゆる「バズワード」の技術を正しく理解し、企業の実際の業務で活用するためには様々なハードルが存在します。

まず、このような技術を活用するためには、現場の業務を正しく理解し、財務的な観点も含めて、本当に経営に貢献できるポイントを見極める力が必要です。そのためにはデータサイエンスの知識だけでなく、ビジネスやIT技術への理解も問われます。

また、技術を活用するのは最終的に「現場」です。必ずしも論理だけでは納得しない現場と、いかにして問題意識を共有し、納得して技術を導入するまでのゴールにたどり着けるか。ここには技術やビジネスを越えた、情緒的な側面も含めた「人間の理解」が必要となります。

私がこれまでに経験した業務においても、上記のような課題に直面してきましたが、さまざまな工夫や失敗を重ね、プロジェクトをゴールまで導くことができました。そこには一定の法則があり、現在では「分析プロジェクト成功の心得」として体系化することもできています。

近年はコロナ禍による影響もあり、業務のデジタル化、即ちデジタルトランスフォーメーションが声高に求められる時代になりつつありますが、バズワードに踊らされることなく、最新技術を「正しく」活用するためのアプローチを、実体験のエピソードを交えながらお伝えさせて頂きます。

■ 業界構造(トレンド/主要プレイヤー/バリューチェーン等)の知見の有無
製造業のバリューチェーンはひと通り理解しており、特にサプライチェーンや工場内オペレーションには精通しています。また、新規事業企画のプロセスやデジタルマーケティングの分野についてもひと通りの知見を持っています。

現在は上記をベースに、自治体、大学、金融、観光、小売などあらゆる業種の顧客の支援を行っているため、未経験の分野の知見も短期間でキャッチアップできるため、業種を問わず対応が可能です。

知識としてはビジネス、データサイエンス、IT技術に関する資格を有しており、ビジネスの上流から下流までの幅広い視点で、バランスの取れたアドバイスが可能です。

また、デジタル技術の最新動向やデータサイエンス業界の舞台裏にも精通しているため、一般的なICTベンダーでは対応できない観点でのアドバイスも差し上げることができます。

■ お役に立てそうなご相談分野
デジタルトランスフォーメーションやAI、IoTなど、流行りの技術をどのように理解し、活用していいかわからないといったご相談に対し、まず何から始めるべきか、業界問わず具体的なアドバイスを差し上げることが可能です。

また、大量のデータを持っているがどのように活用すべきかといったご相談や、すでに技術を導入しているが、うまく成果が出せないといったご相談においても、本質的な課題を整理し、対処の優先度を付けるといったファシリテーションをさせて頂くことが可能です。

あるいは、条件にもよりますが、保有されているデータをお預かりして、簡易的な分析を行うことも可能です。

このように、データサイエンスやデジタル技術の活用に関して、上流から下流までワンストップでご支援が可能ですので、まったく整理されていないふわっとした状況のお悩みでも、お気軽にご相談頂けると幸いです。

■その他
地域: 大阪
役割: DX推進部門のサブリーダーとして、企画・推進・分析・教育・プロマネ・プログラミング等の実務をワンストップで担当
規模: 5-20人規模のチームで活動、クライアント規模は主に従業員1000人以上の大企業

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氏名:開示前

データサイエンティスト、DXコンサルタント
面談可能曜日:水、金、土日祝(別曜日は応相談)
面談可能時間:水金 17:00以降、土日祝 9:00-22:00で応相談


職歴

職歴:開示前

謝礼金額の目安

¥30,000 / 1時間

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