事例紹介
製造業界
1. グループ会社への生産拡大
一時的な増産需要に対応するため、グループ会社への生産移管を IT 部門のプロジェクトマネージャとして支援しました。親会社から子会社への生産移管となるため、工場インフラや生産体制が全く異なり、ゼロから生産体制を半年間で構築する必要が生じました。
生産に必要なシステムを移管するため、サーバ室のセキュリティや工場とオフィスネットワークの分離、生産システムの導入といったタスクをこなしながら、工場長への進捗報告といったマネジメントタスクも実施しました。
2. RFID を使った在庫管理自動化
為替変動や人件費の高騰といった外的要因の変化に追従しながら、製造原価の削減に貢献するため、在庫管理の工数削減を実施しました。為替や人件費の変動に追従するためには最適な内外製比率を実現する必要があり、そのためには柔軟な社内在庫管理と物流体制の構築が求められます。
工場内の敷地は広大なため物流はカートを利用した輸送を行っており、在庫管理のため管理部門間でカートを止めてバーコードをスキャンする必要がありました。この手間を省きノンストップで在庫管理を実現するべく、RFID を導入し在庫管理業務と物流業務を改善しました。
AI
1. 工場安全業務への NLP プロダクト導入
工場安全業務でヒヤリハットデータを継続的に集計しているものの、データをうまく活用できず業務改善に利用できていない課題がありました。またデータ収集業務も形骸化してしまい、ノルマ達成のためにヒヤリハットを捻り出すタスクとなってしまっていました。
この課題に対応するため、蓄積したデータを自然言語処理（NLP）を使用して活用できるプラットフォームプロダクトを構築しました。導入初期は 1 工場に対象を絞り、必要最低限の機能（MVP）構築を行い、後に全 5 工場へ導入しました。さらに MLOps を導入し、Good / Not good のフィードバックを収集しながら継続的に改善できるデータ集計プラットフォームプロダクトの開発導入を行いました。
2. 保険会社への OCR 導入プロジェクト
保険会社では保険料請求のため、大量の医療用領収書や診療明細書を確認する必要があります。これらのフォーマットは病院によって異なるため、書類確認業務に大変な労力と工数を使っていました。
この課題に対応するため、非定型に対応した OCR を導入し、目視によるデータ転記業務改善を行いました。非定型対応の OCR は読取対象項目の多さと精度が反比例するトレードオフがあるため、導入初期は重要な読取項目に絞り、徐々に読取項目を増やしながら精度を維持・改善できるよう AI モデルを改善していくプロセスを採用しました。
IT
1. 新聞社への DX プロジェクト推進
新聞社では本社やグループ会社で情報提供やチケット販売など様々なサービスを提供販売し、地域に密着したサービスを展開しています。しかしサービスが多く立ち上がり、管理が複雑になるとともに、ユーザ側もポイントを共有できない、都度アカウントを登録する必要があるなど、UX の観点で不便さが目立つようになってきました。
この課題に対応するため、新聞社各サービスとデータを一括管理し、運営会社とユーザ双方からメリットがある DX 施策を推進することとなりました。プロジェクトマネジメントを支援し、詳細な要件定義や実装、品質保証を実施し、スケジュール通りの DX プロジェクト推進を達成しました。
2. 製薬会社への DX プロジェクト推進
外資製薬会社ではグローバルと統制をとりながら、国内の製造拠点や販売体制の DX 施策を実施し、社内業務の最適化をミッションとしていました。グローバル体制ではインドやアメリカといった時間帯も業務習慣も異なるメンバーと連携しながらはもちろん、日本国内も正社員 / 業務委託と雇用形態やミッションも異なる人達と適切な連携を取る必要があります。
DX 施策のプロジェクトマネジメントおよび実装や社内教育を支援し、ETL ツールの導入や社内教育を実施し、会社全体の IT リテラシー向上を支援することで、より多くの業務を効率的に遂行できる体制構築の支援を行いました。
DATA
1. 美容業界へのデータ分析コンサル
ネイルサロンでは業務拡大に伴い、新店舗を設立することにしました。そのため店舗、顧客、スタッフ管理の重要性と煩雑性が増加し、従来の業務体制では管理しきれなくなってしまいました。
この課題に対応するため、店舗・顧客・スタッフ管理の観点からデータ分析コンサルティングを実施しました。データによる管理方法を推進し、将来的な更なる業務拡大の際にも再現性のあるビジネス体制を構築できるようにするとともに、店舗の収入や顧客へのカスタマーサクセス支援、スタッフへの給与支払いといった財務と現場業務の両面からデータ分析を行いました。
2. 美容業界へのデータ活用基盤導入
ネイルサロンでは業務拡大に伴い新店舗を設立することにしました。そのため店舗、顧客、スタッフ管理の重要性と煩雑性が増加し、従来の業務体制では管理しきれなくなってしまいました。
この課題に対応するため、業務データを AWS データ基盤を活用し集計・演算・レポーティングできるデータ活用基盤の導入を行いました。クラウド側は AWS の ETL サービスを導入し、S3 や DataBrew、Glue、QuickSight を使用しますが、ユーザからは簡潔なインターフェースで業務遂行できるプロダクトの構築を行いました。