データ解析からの業務アプリ開発:継続的な価値創造

DXを学びたい
先生、データ解析のプロジェクトでPoC(概念実証)をやった後、システム開発が必要になる場合があるんですね。具体的にどんなことをするんですか?

DXアドバイザー
はい、良い質問ですね。PoCでデータ解析の有効性が確認できたら、それを実際に業務で使えるようにシステムに組み込む必要があります。例えば、解析アルゴリズムを業務アプリに実装したり、既存の基幹システムと連携させたりします。

DXを学びたい
業務アプリに実装したり、基幹システムと連携させたり、というと、例えばどんなアプリやシステムがあるんですか?

DXアドバイザー
例えば、顧客の購買履歴から将来の売上を予測するAIアプリを開発し、それを営業担当者が使う顧客管理システムと連携させることができます。そうすることで、営業担当者はデータに基づいた効果的な営業戦略を立てられるようになりますね。
システム開発とは。
データ分析の試行段階が終わり、実際に業務で継続的にデータを利用するためには、業務アプリケーションや情報システムの構築が不可欠です。当社では、人工知能アプリケーションやデータ分析システムの開発経験豊富な専門チームが、試行段階で検証した分析手法を実装した、お客様専用の人工知能アプリケーション(業務アプリケーション)の開発を支援いたします。また、人工知能アプリケーションと既存の基幹システムをAPIで連携させるなど、お客様の状況に合わせた支援も可能です。自社で開発するのに比べて、当社が提供するプラットフォームにあらかじめ用意された分析機能を利用することで、円滑なシステム構築が実現できます。
実証実験から実用への移行

データ解析の試行実験が成功したならば、次はそれを実際の業務に組み込む段階です。つまり、日々データに基づいた活動ができる情報基盤を構築することが求められます。試行実験は、あくまで可能性を示唆するもので、実際の業務での効果を確かめるものです。実験結果を基に、本格的な仕組みを作り、組織全体でデータに基づいた意思決定を進める必要があります。この段階では、データを集めて分析するだけでなく、分析結果を業務に組み込み、従業員が使いやすい形で提供することが大切です。例えば、顧客データを分析して得られた情報を、営業担当が顧客対応で使えるようにしたり、生産設備のデータを分析して異常を早期に発見し、保守担当に知らせる仕組みを作ったりすることが考えられます。このように、データ解析の結果を業務に組み込むことで、業務効率の向上や顧客満足度の向上が期待できます。
| 段階 | 内容 | 目的 | ポイント |
|---|---|---|---|
| 試行実験 | データ解析の実験 | 可能性の示唆、効果の検証 | あくまで実験段階 |
| 業務への組み込み | 情報基盤の構築 | データに基づいた活動の実現 | 分析結果の業務への統合、従業員の利用 |
| 効果 | 業務効率の向上、顧客満足度の向上 | 組織全体の意思決定の改善 | データ活用文化の醸成 |
専門チームによる支援

業務に必要な情報処理システム構築には、専門的な知識と経験が不可欠です。データ分析、情報処理技術、システム統合など、各分野の専門家が協力し、最適な解決策を生み出す必要があります。弊社には、人工知能応用やデータ分析システム開発で実績のある専門チームがあり、お客様のデータ活用を力強く支援します。実証実験で有効性が確認された分析手法を組み込んだ業務情報システムの開発から、既存システムとの連携まで、お客様の要望に応じた最適な手段を提供します。例えば、販売データと顧客データを組み合わせて売上予測モデルを作り、それに基づいた在庫管理システムを開発したり、交流サイトのデータを分析して顧客の感情を理解し、製品開発や販売戦略に役立てるシステムを構築することも可能です。これらのシステム開発を通じて、お客様の事業発展に貢献いたします。
| キーワード | 詳細 |
|---|---|
| 情報処理システム構築 | 専門知識と経験が不可欠 |
| 人工知能応用 | データ分析システム開発の実績 |
| 売上予測モデル | 販売データと顧客データを組み合わせた在庫管理システム |
既存システムとの連携

新規の業務向け計算機導入時、既存の情報系統との連携は欠かせません。連携が円滑に進まないと、情報の一貫性が損なわれ、作業の流れが複雑化する恐れがあります。そこで、接続口を活用し、既存の情報系統と新たな計算機を結びつけることが重要です。弊社では、人工知能応用とお客様がお持ちの既存の情報系統との協調を支援いたします。接続口を駆使することで、情報の円滑なやり取りを実現し、業務の効率化に貢献します。例えば、顧客管理機構と連携し、顧客の特性や購買履歴に基づき、最適な販売促進活動を自動で行う機構を構築したり、供給網管理機構と連携し、需要予測に基づき自動で発注量を調整する機構を構築したりできます。このように、既存の情報系統との連携を円滑に行うことで、新たな計算機の価値を最大限に引き出せます。
| 課題 | 解決策 | 効果 | 具体例 |
|---|---|---|---|
| 既存の情報系統との連携不足 | 接続口を活用した情報系統との連携 | 情報の一貫性維持、業務効率化 | 顧客管理機構との連携による販売促進活動の自動化、供給網管理機構との連携による発注量調整の自動化 |
| 情報の一貫性の損失、作業の複雑化 | 人工知能応用と既存の情報系統との協調 | 情報の円滑なやり取りの実現 |
構築の迅速化

業務で利用する情報処理システムの開発には、多くの時間と費用が必要となるのが一般的です。しかし、弊社のbodaisでは、事前に用意された評価機能などの解析機構を用いることで、システム構築を大幅に迅速化できます。bodaisは、情報解析に必要な様々な機能を持つ基盤であり、お客様はこれらの機能を活用することで、効率的に応用システムを開発できます。例えば、bodaisにある機械学習算法を活用し、顧客の解約を予測する模型を構築したり、画像認識機能を利用して、製品の不良を自動で検出する仕組みを構築したりできます。このように、bodaisを活用することで、開発にかかる期間を短くし、費用を削減できます。また、bodaisは、雲上で提供されるため、お客様は基盤の構築や維持作業をする必要がなく、すぐに応用システムの開発に着手できます。
| 利点 | 詳細 |
|---|---|
| 迅速なシステム構築 | 事前に用意された解析機構(評価機能など)を利用 |
| 効率的な応用システム開発 | 機械学習算法による解約予測、画像認識による不良検出など |
| コスト削減 | 開発期間の短縮 |
| インフラ不要 | クラウド上で提供、基盤構築・維持作業が不要 |
自社開発との比較

業務効率化の仕組みを構築する際、自社で全てを手掛けるか、外部の専門業者に依頼するかという選択肢があります。自社開発は、独自の要件に完全に適合した仕組みを構築できる利点がありますが、相応の人的資源や専門知識が求められ、時間と費用の両面で負担が大きくなる傾向があります。一方、外部委託は、専門的な知識や経験を有する企業に開発を任せることで、迅速かつ効率的に仕組みを構築できる可能性があります。ただし、自社の要望が正確に伝わらなかったり、意思疎通が円滑に進まなかったりする懸念も生じます。弊社では、お客様との綿密な対話を通じて、お客様の真の課題を理解し、最適な解決策をご提案いたします。開発の進捗状況は定期的にご報告し、お客様からのご意見を反映することで、ご期待以上の成果をお約束いたします。独自の仕組みを構築するよりも、弊社の製品を活用することで、開発期間を短縮し、費用を抑えながら、高品質な業務効率化の仕組みを実現できます。
| 選択肢 | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| 自社開発 | 独自の要件に完全に適合した仕組みを構築可能 | 人的資源、専門知識が必要。時間と費用の負担が大きい |
| 外部委託 | 迅速かつ効率的な構築が期待できる | 要望が正確に伝わらない、意思疎通が円滑に進まない懸念 |
継続的な価値の創造

お客様が持つ情報を最大限に活かし、持続的な利益を生み出すお手伝いをいたします。情報の分析から始まり、業務で利用する応用ソフトの開発、そして既存の仕組みとの連携まで、一貫した流れで支援することで、お客様は情報を余すことなく活用し、継続的な価値を創造できます。情報に基づいた意思決定を促し、業務の効率化、顧客満足度の向上、潜在的な危険の低減を実現します。現代において、情報は非常に重要な資源です。その情報を活用することで、これまで見過ごされていた問題点や商機を見つけ出し、新しい事業構造を作り出すことも可能です。当社はお客様の情報活用を全面的に支え、競争力を高めるために全力を尽くします。ご要望や課題など、どんなことでもお気軽にご相談ください。
| 目的 | 提供サービス | 期待される効果 |
|---|---|---|
| お客様の情報を最大限に活かし、持続的な利益を生み出す | 情報の分析、応用ソフトの開発、既存システムとの連携 | 情報に基づいた意思決定、業務効率化、顧客満足度向上、潜在的リスク低減、競争力強化 |
