AI/Data Utilization
AI・データ利活用支援
ビジネスモデルの変革、新サービスの創出、お客様の課題に応じたAI・データ利活用を支援。
テーマ選定からシステムの実装・運用に至るまでお客様に寄り添いサポートします。
AI・データ利活用支援サービスの特徴
「データ活用の有用性は分かるが、何からどのように着手してよいか分からない」このようなお悩みのご相談から支援します。
データ利活用のテーマ選定、システム実装、内製化に至るまで経験豊富なデータサイエンティストが一気通貫で支援します。
気軽に相談できる
アドバイザー
AI検討時のモヤっとした悩み相談から、経験豊富なデータサイエンティストが支援します。
ビジネス視点を持った
データ分析
ビジネス、データ活用の目的、データを理解し、ビジネスに使える分析モデルを作成します。
ビジネスに活かす
システム実装ができる
分析モデル作成・精度向上にとどまらず、ビジネスに活かすシステム実装ができます。
実務に沿った
内製化支援ができる
データ利活用業務やシステム運用を支援。スキルトランスファーを実務レベルで支援します。
AI・データ利活用に関するモヤモヤとした課題をお気軽にご相談ください。
AI・データ利活用に関するよくある課題
「何から」「どのように」
始めてよいか分からない
- データを活用したいが、有識者がいない
- 何から検討してよいか分からない
データ利活用の
有効性を検証したい
- 所有データが課題解決に十分か分からない
分析精度を向上したい
- 分析精度の向上方法が分からない
データ利活用を
内製化したい
- AI人材を育成したい
- ベンダー依存から脱却したい
AI・データ利活用支援サービス一覧
データ利活用よろず相談
「膨大なデータはあるが、何からどのように着手してよいか分からない」このようなお悩みをお気軽にご相談ください。 事例紹介を交えた意見交換を通じて、データサイエンティスト/AIエンジニアがお客様のデータ活用の糸口を見つけます。
データ利活用研修
「AI・データ分析を基礎から学びたい」「学んだことを実際のプロジェクトで活用したい」など、今後、AI・データ分析をビジネスの現場で活かしていきたい方向けの基礎講座です。
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プレ検証
ビジネスに活用できるテーマの調査・選定、簡易モデルを構築し実データを使った精度検証を行います。検証結果を踏まえて、PoC実施の適切性を判定します。お気軽にご相談ください。
概念実証（PoC）
プレ検証後、データ利活用に向けた概念実証を支援します。業務・データの特徴を把握、分析モデルの構築・改善・精度検証を行い、期待効果の測定を行います。
システム実装（組込み）
PoCで効果が実証された分析モデルをビジネスで活用できるよう、既存システムへの組込みやシステム開発を行います。
アドバイザリー
データ利活用業務の支援、スキルトランスファーを通して、継続的なモデル構築・改善や体制づくりを支援します。
システム運用支援
分析モデルを組み込んだシステムの運用や保守をご支援いたします。
ご相談から支援までの流れ
データ利活用よろず相談
「膨大なデータはあるが、何からどのように着手していいか分からない」このようなお悩みをお気軽にご相談ください。
事例紹介を交えた意見交換を通じて、データサイエンティスト/AIエンジニアがお客様のデータ活用の糸口を見つけます。
プレ検証
ビジネスに活用できるテーマの調査・選定、簡易モデルを構築し実データを使った精度検証を行います。検証結果を踏まえて、PoC実施の適切性を判定します。
PoC
プレ検証後、データ利活用に向けた概念実証を支援します。業務・データの特徴を把握、分析モデルの構築・改善・精度検証を行い、期待効果の測定を行います。
システム実装（組込み）
PoCで効果が実証された分析モデルをビジネスで活用できるよう、既存システムへの組込みやシステムを開発します。
AI人材育成
- アドバイザリー
データ利活用業務の支援、スキルトランスファーを通して、
継続的なモデル構築・改善や体制づくりを支援します。
産学連携プロジェクト
リンクレアではデータ利活用/機械学習の探求、およびお客様内のデータサイエンティストの育成を目的とした産学連携によるデータ分析プロジェクトを実施しています。お客様、弊社アナリストチーム、および小野田研究室（青山学院大学 理工学部 経営システム工学科）が連携してプロジェクトを実践しました。小野田研究室から最先端の手法などに関するアドバイスを受けながら実践したプロジェクトが、2022年の人工知能学会全国大会にて論文発表されました。リンクレアにテーマを持ち込んで頂き、本当に役立つ「AI・データ利活用」を目指して共働しませんか。
お客様事例
機械の故障予兆検知
製造業
機械の故障に繋がる予兆を検知し、故障を未然に防ぐ。
最適納品日の予測
エネルギー
使用量を予測し、配送回数を削減することでCO2削減に寄与。
販売店舗レコメンド
小売
販売期間の要因を分析し、最適な店舗へ効率的に商品を配送する。
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