お客様によるAIプロジェクト推進を成功に導く:AI Buddy(AI バディ)サービス
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このような課題をお持ちではありませんか?

AI導入に向けて、何から着手すればよいのかわからない…

AIプロジェクトを立ち上げたが、AIリテラシーに不安がある…

社内のデータサイエンティスト育成を推進したい
その課題、お客様と一緒にAI活用のご支援をするAI Buddy(AI バディ)が解決します!
AIに関連する業務を外部に委託することなく、伴走型でご支援するのが特徴です。
AI BuddyでAIプロジェクトの成功をご支援します
アシストでは、AIに取り組まれるお客様を伴走型でご支援するサービス
「
「 AI Buddy 」とは、AIプロジェクトの推進をお客様自身で実現できるように、お客様の頼れる相棒(バディ)として、アシストのAIサクセスマネージャーと、データサイエンスの知識と資格を持ったデータサイエンティストが伴走型でご支援します。
お客様は、AI導入から活用までを外部に委託することなく、自社のメンバーを主力に据えながら、AIプロジェクトの進行と自社メンバーの育成、AIリテラシーの向上を同時に実現できます。

AIの導入から活用までをトータルにご支援するAI Buddy
AI Buddyでは、AIの導入、推進、運用といった全てのフェーズにおいて、それぞれのご要件に合った最適なメニューをご用意しています。
AIによる継続的なビジネス効果を生み出すために
スキルトランスファー型でお客様の自走をご支援します

AI導入フェーズ
勉強会 | 「AIとはどういったものなのか?」「AIでできること、できないことを整理したい」など、これから社内にAIの文化・土壌をつくっていくための最初のステップをご支援します。 |
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課題設定ワークショップ | AIで何を解決すればよいのか、現在の業務課題は何なのかをワークショップ形式で整理して、AIテーマを選定します。お客様の業務に照らし合わせながら、AIで解決できるのかを多角的に分析し、優先順位を決定します。 |
課題アセスメント | 「課題設定ワークショップ」で決まったテーマに対して、どのようなビジネス効果を出していくのかをお客様に試算いただき、その内容をもとにアシストがアドバイスします。 |
PoV支援 | ワークショップやアセスメントで抽出できたテーマに対して、機械学習による効果が見出せそうかを検証します。 |
テーマ推進フェーズ
テーマ推進支援 | AIプロジェクトを進めていく上で、プロジェクトメンバーのAIに対する理解度によって、予測モデル開発や、予測結果の見方、予測結果を選定する際のポイントなど、様々なステップで課題が発生することがあります。それぞれのステップに応じて、必要な知識のサポートを実施します。 |
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AI運用フェーズ | 作成したモデルを既存の業務システムにどのように組み込んでいくのか、またモデルの精度監視など、実運用時に必要なAIシステムならではの考え方、実装方法をご支援します。 |
AI Buddyサービスのご支援実績
AI Buddyサービスは、AI基盤ツールを活用しているほとんどのお客様がご利用されています。
特に、初めてAIの導入を検討されているお客様からは、「AI導入フェーズ」でご利用いただける支援メニューについて開催のリクエストを多くお受けしています。
AI導入フェーズのご支援メニューとなる『勉強会』『課題設定ワークショップ』『課題アセスメント』『PoV支援』は、お客様ごとにカスタマイズした内容でのコンテンツが高いご評価をいただいておりますので、ぜひお気軽にご相談ください。
お客様の声

AIのテーマ選定がなかなか進まず停滞気味でしたが、アシストのデータサイエンティストの方に入っていただき、疑問点をすぐに回答してもらえたのでスムーズに議論できました。
(業務部門)

精度の良い予測モデルを構築できたらそれで終わりではなく、実運用に乗せていくには、効果検証やシステム構築など様々なステップがあることがわかりました。スタート前にプロジェクト全体を俯瞰できてよかったです。
(DX推進部門)

AI活用の基本ステップを体系立てて理解することができました。
(業務部門)

AIの導入推進にあたっては、協力体制を早い段階でしっかり構築しておくことが重要だとわかりました。
(DX推進部門)
AI Buddyの伴走支援とは
AI Buddyの各支援フェーズで、お客様が自走できることを目指しています。 AI Buddyはお客様のやりたいこと、目指す姿に合わせて、支援実施期間を決めていきます。そのため、1、2回で完了するような支援でなく、3ヵ月、6ヵ月といった期間で計画を立てていきます。
各支援の実施イメージは次のようになります。
支援開始前にキックオフを行い、支援前に必要な準備を両社で実施します。その内容を支援日にお互いにレビューを行い、準備期間に出てきた不明点や課題を洗い出し、課題解決を目指します。具体的には、データをどのように準備していけばよいのか、どのように加工すればよいのか、その時の状況を理解するためにどのように可視化・分析するべきか、モデルはどう作成していくのか、などです。
ただし、その時の状況によって、その場で解決できない課題も当然存在していますので、両社でタスクとして割り振って、次回の支援までに準備を行います。このサイクルを繰り返して、目標に近づけていきます。
進め方イメージ

その時に大切なことが2つあります。
1. 再現性
例えば、需要予測がテーマだった場合、日ごとの商品の売上データを分析しようとしたときに、商品によっては、売れていない日があるとデータ自体が欠損している場合があります。そのような欠損しているデータに対する補完作業をアシストが何かしらの手段を用いてデータを成形し、お客様に共有することで、分析に進めていくケースもあります。ここで、単純にデータを共有するだけでは、お客様が同じ課題に遭遇した時に自走できないため、どうすればその作業をお客様で再現できるのかを議論させていただき、可能な手段が見つかれば、次回の支援時に実際にレビューいただきます。
このように全てのケースではないですが、大切な作業においては、お客様自身で手を動かして、課題に取り組めるように検討を進めていきます。
検討
提案
2. 振り返り
支援の中間と最終に行います。支援で実施した内容を項目として洗い出し、それぞれの項目ごとの理解度を確認していきます。この振り返りを行うことで、実施してきたことを理解できているのか、出来ていなければ、申し送り事項で課題として取り上げ、解決に向けて手段を検討します。これらを繰り返して、定着化を目指します。
「AI Buddy」のご質問・お問い合わせ
伴走型支援サービス「AI Buddy」についてのご質問・ご相談をお受けしています。
「自社の何かしらの業務でAIを活用できるか相談したい」といったお悩みや、「製品の説明やデモンストレーションをしてほしい」といったご希望など、ぜひお気軽にお問い合わせください。
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