自社でのAI導入の可能性を診断する
AI可能性診断
可能性をA-Dの
4段階で判断
初めてAI導入を検討する企業でも、 ベストなアプローチを見つけられます。 実際に開発会社から提案を受ける前にAI可能性診断を受けることで、 AI開発で起こりがちな失敗を避け、 適切な事前整理と発注を行うことで成功率を高めます。
期間・費用の
目安を判断
開発会社などに依頼した場合や、
外部サービスを利用した場合や、
概算としての期間・費用の目安を判断します。
→ 開発期間に対して適切な期待値を設定する上での目安となります。
自社の狙いに対して高すぎる価格で発注して
お金を無駄にしてし まったり、安すぎる価格で発注して
結局結果が出ないことを避けます。
発注先を選ぶ
基準を判断
玉石混合な AIサービスから、
どのような基準で開発パートナーや
外部サービスの利用を選べば良いかを判断します。
→ 自社が外部パートナーを選ぶ際の判断基準になります。
自社でやりたいことに最もマッチしたパートナーを選ぶことにより、
導入の成功確率を高めます。
業種・事業規模に関係なく、AIは全ての会社に影響を与えると言われています。
一方で、世の中で伝えられているAIの可能性は、
既に実現可能なものとまだまだ技術的課題の多いものが混同され、
また既存のソリューションも玉石混交で、
数ある選択肢の中から自社の状況にあったものを選ぶことも
非常に難易度が高いものです。
DataStrategyが提供するAI可能性診断は、
それらの悩みに対応する最も実用的なAIの始め方です。
大小様々な企業に20件を超えるAI導入を行ってきたDataStrategyメンバーが、
最適なタスク定義や開発アプローチ等、AI導入の方法を診断します。
中には、技術や自社の状況が変化するまで、
AIに手を出さない方がよいという企業もあります。
そういった可能性まで含めて、とことん現実性・実用性にこだわった診断を行います。
業種・事業規模に関係なく、AIは全ての会社に影響を与えると言われています。
一方で、世の中で伝えられているAIの可能性は、 既に実現可能なものとまだまだ技術的課題の多いものが混同され、 また既存のソリューションも玉石混交で、 数ある選択肢の中から自社の状況にあったものを選ぶことも 非常に難易度が高いものです。
DataStrategyが提供するAI可能性診断は、 それらの悩みに対応する最も実用的なAIの始め方です。
大小様々な企業に20件を超えるAI導入を行ってきたDataStrategyメンバーが、 最適なタスク定義や開発アプローチ等、AI導入の方法を診断します。
中には、技術や自社の状況が変化するまで、
AIに手を出さない方がよいという企業もあります。
そういった可能性まで含めて、とことん現実性・実用性にこだわった診断を行います。
開発会社に依頼をして開発に取り組んでもらったが、「全く精度が出ませんでした」と言われて終了してしまった・・
「AIが搭載されています」というパッケージソフトを購入したが、全くあてにならず活用できていない・・
要件定義から開発までのプロジェクトに1年以上取り組んでいるが、全く成果があがっていない・・
社内メンバーで勉強して試行錯誤しているが、経験者がいないので進め方に自信が持てないまま模索している・・
1. お問い合わせ
メールにてご連絡ください。記入フォームをご案内します。
2. 初回打合せ (無料/1.0h)
AIの概要や導入のポイントをお話します。
初回打合せ後、良さそうであれば AI可能性診断を正式にお申込み頂きます。
※原則としてビデオ会議による実施となります。ビデオ会議はZoomという外部サービスを利用し、お手持ちのPC端末やスマートフォン・タブレット端末からすぐに利用できます。
3. コンサルティングセッション (有料/2.0h)
貴社のビジネスを踏まえて AIが適用できる領域とその難易度を専門家が診断します。
4. 可能性診断レポート
コンサルティングセッションの結果とその内容を踏まえた導入のポイントを 社内共有用のレポートとしてお送りします。
5. 実行
可能性診断の 結果に基づき、タスク設定・開発パートナーの選定・実導入まで進みます。
※必要に応じてアドバイザリー形式での伴走も可能です。(別途費用)
費用
(サービスリリース価格) 70.0万円(税別) + 実費
(サービスリリース価格) 70.0万円(税別)
+
実費
携帯キャリア、検索エンジン大手、ケーブルテレビ、 ITソリューションベンダー
メガバンク、証券、生命保険、損害保険
百貨店、コンビニエンスストアチェーン、ショッピングモール
航空宇宙部品製造、大手ゼネコン
コンサルティングファーム、消費財ブランドメーカー
<経歴>
東京大学大学院修了(経済学修士)。
株式会社三菱総合研究所、NPO団体、フリーランスを経て現職。
帝京大学非常勤講師(マーケティングサイエンス・情報処理)。
<専門分野>
機械学習、深層学習、自然言語処理、
データ分析技術のビジネス活用、データマーケティング
<過去のプロジェクト実績>
大手通信(機械学習・自然言語処理)、大手ゼネコン(機械学習)、
大手メガバンク(機械学習)、大手ITソリューション(自然言語処理)、
大手流通(AI系新規事業検討)、ベンチャー企業数社(機械学習・自然言語処理)、
地方自治体(データマーケティング)、官公庁(ネットワーク分析)等
<経歴>
SMBCファイナンス、ジャパンネット銀行にて
フィンテックのエンジニアを経てサイボウズの三代目開発部長、
プロダクトマネージャー。2016年よりAIスタートアップ支援、
コンサルティングで独立。産業技術大学院大学非常勤講師。
東京、ソウル、香港、エストニアで活動中。
<専門分野>
プロダクトマーケティング、海外スタートアップ、
深層学習、ブロックチェーン
<過去のプロジェクト実績>
コンビニエンスストア、ショッピングモール、Google、
コンサルティングファーム、証券会社、保険会社、
ケーブルテレビ(全て深層学習)、百貨店(AI研修)、
現代グループ(招待セミナー)