データ活用体制構築支援サービス
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。
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。
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。
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。
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
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※「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。
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。
「ABeam AI」 関連のお客様事例
三井化学株式会社
企業変革に向けてDX人材育成計画と研修コンテンツを策定
全社員のデジタルリテラシー向上と専門人材の育成を目指す
SOMPOひまわり生命保険株式会社
短期間でデータサイエンススキル・ノウハウ蓄積の
仕組み構築に取組み、
データ活用による成長加速を目指す
株式会社ワコム
グローバル全拠点のITサービスデスク業務を
24時間体制、日英対応で柔軟にサポート
SMBCコンシューマーファイナンス株式会社
AIを活用した与信精度高度化の実証実験を実施
取引情報の評価ロジックを最適化、与信システムを再構築
日本電気株式会社
中南米地域へグローバル共通の経営基盤を導入。リアルタイムの連結経営と業務プロセス改革を実現。
西日本鉄道株式会社
多角経営によるグループ経理システムをグランドデザイン。
鉄道事業特有の会計規則にABeam独自のテンプレート、ATSで対応し、グループ連結決算の早期化を実現。
三井物産株式会社
「最強の総合力商社」を目指しBPRを推進共通化された商社ビジネスパターンは約1万。