制作範囲
金額
制作期間
大規模な国家プロジェクトに多様なメンバーが参画し、意思決定や連携が複雑化していました。さらに前例のないインフラ上で信用アルゴリズムを構築し、ネットワークトラフィックの異常データが存在しない環境で学習モデルを確立する必要がありました。
また、実際に稼働するのが5年後と先であるため、長期的なモデル精度の維持も大きな課題でした。
研究機関の技術論文を調査し、得られた知見を迅速にプロトタイプへ適用してアルゴリズムの実現性を検証しました。さらに、シミュレーション環境を整備して人工的に異常トラフィックを生成し、学習用データを作成しました。継続的なアルゴリズム改善の仕組みを導入し、長期にわたりモデルの精度を担保できる体制を構築しました。
PoC完了後に無事サービスをリリースし、品質と進行の両面で確かな成果を収めた。さらに社内外との連携を強化し、知見を蓄積することで長期的な運用と拡張性も確保。
市場で発生するモデルの問題に迅速対応できるプロセスを構築し、OCR正解率を15％以上向上。さらに、ベトナムに委託中の画像生成モデルの進捗管理や納品チェックにも対応し、開発体制の整備と品質確保に大きく貢献。
データ分析業務の推進とともに、複数のサービスを新たにリリース。既存の機械学習モデル（感情スコア予測）も継続的に改善し、安定稼働へ導きました。データサイエンティストが不在でも柔軟にプロダクト開発を進められる体制を確立し、長期的な価値創出につなげています。
分析コンサルタントの主要メンバーとして、プロジェクト初期フェーズからDXプロジェクトを支援。顧客折衝を通じて、最終成果物の定義やマイルストーン設計、プロトタイプ作成を実施。また、「必要なデータが揃わない」「目標の精度を達成できない」等の課題に対して、目標設定の見直しや顧客の期待値コントロールに対応。結果として、システム開発に移行しなかったものの簡易的なBIツールの導入で本来の目的をおおよそ達成。
AI技術を活用した営業支援機能の研究・開発と、製品化に向けた業務整理を支援。PoC実施計画の策定やプロジェクトオーナーへの報告を行い、アジャイル手法でプロトタイプを作成しながらステークホルダーのフィードバックを反映。結果としてPoCを成功裡に終え、次の製品化フェーズへ移行を果たした。
