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プロジェクトが明確な目的や達成水準を定義しないまま始まり、チーム内で統一した目標を共有できていませんでした。
ステークホルダーも曖昧で、役割分担や意思決定プロセスが不透明となり、方向性の欠如や調整の煩雑化が深刻な課題でした。
まず全ステークホルダーを明確化し、それぞれの役割・責任、プロジェクトの目的、達成水準を定義して共有しました。意思決定を円滑に行うため、プロジェクトマネージャーを中心としたガバナンス体制を構築し、定期的な進捗報告やフィードバックの場を設けました。これにより、方向性の統一と調整業務の効率化、スムーズな進行を実現しています。
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。
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。
