データ活用体制構築支援サービス

ソリューション

ビジネスにおけるデータ活用レベル向上の難しさ

AI・ML・IoT 関連技術の発展、データ活用に対する経営層の関心の高まり、データ活用能力の差による競合間格差の広がり等を受け、ビジネスにおけるデータ活用レベルの向上は、昨今緊要な経営課題となっています。
しかしながら、企業におけるデータ活用レベル向上への取り組みは、経営層、プロジェクト管理者、ならびに業務に直接従事する現場社員それぞれの立場において、困難が伴います。

ビジネスにおけるデータ活用レベル向上の難しさ

従来サービスの限界とアビームコンサルティング独自のアプローチの優位性

アビームコンサルティングでは、ビジネスに本質的な価値をもたらす成果を創出するためには、 「分析スキルの向上」と「データ活用体制の構築」の両方に取り組むことが切要であると考えています。
従来のコンサルティングサービス等が「企業BI力」を高める成果まで至らない要因は、「分析スキル」「データ活用体制」のいずれかに焦点を当てた、部分的なソリューションであることに起因します。
アビームコンサルティングでは、それら2つの取り組みを並行して推進することにより、お客さまの組織におけるデータ活用レベルの向上を支援します。

従来サービスの限界とアビームコンサルティング独自のアプローチの優位性

段階的な成果とプロジェクト推進イメージ

アビームコンサルティングでは、個々の企業の実情に鑑み、実効性をともなう段階的な成果を目指します。

段階的な成果とプロジェクト推進イメージ

経営戦略の実現性を高めるデータ活用組織の構築

アビームコンサルティングでは、経営戦略に鑑みて、部門ごとに実施している各種データ分析業務を一括管理する組織体制を構築することにより、「戦略実現性の向上」と「データ活用レベルの向上」を同時に実現することを目指します。

経営戦略の実現性を高めるデータ活用組織の構築

ブラックボックス化しないAI/MLの活用

人工知能(AI)/機械学習(ML)の業務活用は、可読性が低下やすいのが一般的です。アビームコンサルティングでは、製品/サービス/業務のライフサイクルにインテリジェンス・サイクル※を融合した、ホワイトボックスなAI/ML活用アプローチを提供します

  • 「インテリジェンス・サイクル」:政策決定者からの要求を受けて情報を 収集および分析し、行動を起こすために必要な情報(インテリジェンス) を生産する一連の営みのこと。

ブラックボックス化しないAI/MLの活用

AI/MLを活用した課題解決アプローチの例

人工知能(AI)/機械学習(ML)の活用において、「データがあれば、AI/MLが自動で知見を導いてくれる」といったイメージが先行していますが、AI/MLを課題に合わせて制御する、という視点が不可欠です。

AI/MLを活用した課題解決アプローチの例

事例

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