制作範囲
金額
制作期間
プロジェクト初期に参画していたデータサイエンティストが現場を離れたため、データサイエンス視点によるプロダクト改善の知見が必要でした。また、新規事業に伴いデータ分析業務の他にも様々な顧客要望対応が発生しておりました。
要件定義から開発、運用、保守まで一貫してリードし、ビジネス、デザイン、UI/UXの各部門と協力しながら、プロダクトのアジャイルな改善を行いました。プロダクト改善支援では、MLOpsの設計・構築、モデル実装、速度改善、推論環境のチューニングを行いました。これらの作業を通じて、アプリの性能とユーザー体験の向上を達成しました。
超分散環境における機械学習モデルを活用し、信用アルゴリズムの開発を実施。異常データがない状況下でも精度を確保し、長期的な課題に対応しつつプロジェクトの円滑な進行を支援。
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。
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。
