需要予測
販売実績や季節要因を時系列モデルで分析し、商品別の需要を予測。発注や人員計画に使える単位で結果を渡します。
想定効果：欠品と過剰在庫の抑制
設計パターン
ソリューション設計の型
既存の業務フローに合わせて、予測・検知・文書処理・提案の仕組みを組み立てます。効果の測り方も設計に含めます。
異常検知
設備ログや検査データの変化をとらえ、確認が必要な兆候を担当者へ知らせます。
想定効果：異常への早期対応
文書理解
契約書や問い合わせを分類・要約し、担当者が確認する箇所を絞り込みます。
想定効果：確認作業の短縮
レコメンド
閲覧や購買の履歴から、顧客ごとに提案する商品や情報を選びます。
想定効果：提案機会の拡大
開発から本番運用へ
MLOpsのパイプライン
モデルを作って終わりにしません。変更履歴と監視の担当を決め、更新を安全に続けられる流れを用意します。
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データ整備
取得・前処理・特徴量管理を自動化。
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学習と評価
評価基準とモデルの版を記録。
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本番配備
切り戻し手順と監視指標を設定。
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監視と再学習
精度の変化を検知し、更新を判断。
土台となるデータ
データ分析基盤の設計
部門ごとに異なるデータや指標を整理し、分析結果を日々の判断につなげます。
判断に使えるデータへ
データの出どころ、更新頻度、利用権限を先に確認します。指標の定義をそろえ、数字の解釈が部門でずれない状態を目指します。
データソースの棚卸し
業務システムやファイルの所在を整理し、欠損や表記ゆれを確認します。
分析モデルと指標の標準化
分析用データの構造を整え、売上や稼働率などの算出ルールを明文化します。
ダッシュボードの運用
見る人と会議の用途に合わせて表示を設計し、判断後の行動まで確認します。
既存環境との接続
既存システムとの連携
今ある業務の流れを把握してから、接続方式と移行範囲を決めます。運用を止めにくい環境では段階導入を検討します。
接続方式の整理
業務システムやクラウド環境の仕様を確認し、データ連携の方法と頻度を決定。
APIとセキュリティ
認証、権限、通信経路を要件に合わせて設計し、連携範囲を明確化。
移行と引き継ぎ
段階的な切り替え計画を作り、監視や障害時の対応を運用担当へ引き継ぎ。
利用開始後の支援
導入後の定着支援
使う人の声と利用状況を見ながら、手順や仕組みを調整します。現場が迷わず使える状態を一緒に整えます。
現場向けの研修
担当者の業務に沿った操作研修を行い、問い合わせ先と対応範囲を定めます。
利用状況の確認
利用頻度やつまずきを確かめ、定期的な改善サイクルにつなげます。
推進体制づくり
部門ごとの役割と判断手順を整理し、継続して運用できる体制を作ります。
自社の業務に合う設計範囲を、まずは現状から整理します。
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