事業紹介
事業領域
デジタル戦略・構想
現行の基幹システムはシステム間が複雑に密結合されたアーキテクチャがまだまだ多く残っています。また、「DX(デジタルトランスフォーメーション)」という文脈においては業務の効率化のみにとどまらず、デジタル化で得られたデータを活用し、利益向上や新しい価値の創出につながるシステムの将来像を描いていく必要があります。
そのためには業務部門の積極的な関与が不可欠であり、業務部門のITケイパビリティ・アジリティの向上が重要なポイントとなります。
弊社の経験豊富なITコンサルタントとAIエンジニアがお客様の業務課題・システム課題・組織課題に真摯に向き合い、あるべき姿の立案とそれを実現する為のプロセス策定をご支援いたします。
IT中計グランドデザイン策定
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目的明確化
経営方針や業界の動向等を考慮し、ITとして果たすべき役割や目的、ITが目指す方向性を明確化
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現状調査・
課題整理業務とITシステムの両面から現状を調査・整理し、解決すべき課題を抽出、重要度を考慮して整理
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施策立案
業務、及びITシステムそれぞれでAsIs(現状)と、課題解決した姿としてToBe(あるべき像)を立案
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IT中期計画策定
ITシステムの段階的なリプレースによりAsIsからToBeへのロードマップを立案し、中期計画の策定を実施
データ活用グランドデザイン策定
データ分析・AI活用における活動の定義と定着を確立することに貢献します。ITコンサルティングで培ったプランニングのノウハウを活用し、全社指針の策定や組織組成、データ分析・AI活用領域の選定やゴール設定などをご支援します。
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データ活用グランドデザイン策定
推進組織の方向性、体制、役割の定義とデータ分析・AI活用課題の管理スキームを策定。また、DMBOKのフレームワークに沿ったデータガバナンスの確立を支援
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データ活用施策立案
全社注力テーマの特定と課題、解決の方向性を策定
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ITリテラシ向上施策立案
IT部門の実践知識、業務部門に対するローコード開発を中心としたIT基礎知識の向上の構想と全体推進施策を立案
DXを実現する為の全体構想策定
DXを実現する為には業務部門が主体的に取り組むこととなります。そのためにはDX推進部門と業務部門のそれぞれにおいて役割と関係性を明確にし、更にはDX推進に向けて必要な準備を行います。
| DXの目的・ロードマップの策定と活動方針の明確化 | ・DXを全社視点で推進するための構想策定 |
|---|---|
| 活動全体の舵取りとマネジメントを実施するためのスキーム・プロセスのデザインと体制整備 | ・プログラムマネジメントのスキーム整備 ・プログラムマネジメント支援（PMO） |
| 「道具立て」の提供と維持・進化を目的とした技術方針の策定とアーキテクチャ・基盤整備 | ・ローコード活用における標準パターンの整備 |
| DX推進部門のスキル蓄積、及びビジネスサイドのITリテラシ向上支援 | ・DX推進部門向けのスキル蓄積支援 ・ビジネスサイドへのローコード活用ノウハウ展開支援 |
| システム全体視点での健全性の維持に向けたガバナンス確立・ルール整備 | ・導入プロセス標準やガイドライン策定 ・モニタリングとマネジメント支援（PMOの一環として） |
システム化企画・計画策定
プロジェクト計画の立案は、企業の特性・スコープ・組織文化などを鑑みて方針を策定し進めて行く必要があります。また、昨今のクラウドサービスおよびAI技術を含めたテクノロジーの進化を把握した上で実現可能な計画に落とし込んでいく必要があり、更にはそれらを実現できるパートナーとなるベンダ選定も重要な要素となります。
システム化企画・計画策定
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要求事項整理
/スコープ定義業務・システム面双方での要求事項を整理し、ITシステム化のスコープを定義
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RFP作成
業務・システムの要求事項に加えて、運用面などの要求事項を整理してRFPを作成、同時に評価指標を整理
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ベンダ提案
評価ベンダの提案書、及びプレゼン・質疑によって評価指標をベースに比較評価を行い、発注ベンダを決定
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プロジェクト
計画策定ベンダと協業し、プロジェクトプロジェクト計画を策定 また、直近のフェーズに対して詳細なフェーズ計画書を策定
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ベンダ候補
確定状況によっては対象業務に関する情報などを整理してRFIを発行し、ベンダ候補を確定
データ分析・AI活用企画
業務、技術、データの観点から最適な計画と実現手段を提供し効果創出に貢献します。ITコンサルタントとAI/データスペシャリストによる業務再定義と業務課題の見極めを行い、データ分析・AI活用の解決策を策定します。
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特定業務におけるデータ分析・AI活用の目的とゴールと計画策定
業務と課題を深堀することで、データ分析・AI活用で解決すべき領域を見極め、その実現に即した計画を策定
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データ分析・AI活用実現手段の選定
対象とする業務課題に対して、解決に適した実現手段を業務/技術の両面から選定
PMO・PM支援
プロジェクト推進はプロジェクト内外に常に目を向ける必要があり、その役割から実に様々なスキルを必要とします。ステークホルダーに対しては、プロジェクト全体を俯瞰的に把握し、適切なタイミングで適切な報告を実施する必要があるます。一方でプロジェクト内では単に状況把握・管理にとどまらず、必要に応じて課題解決、重要な意思決定などプロジェクトリーディングの役割をになうことも求められます。
PMO・PM支援
プロジェクトマネジメントが円滑に行えるように各種支援を実施いたします
支援例
・プロジェクト環境・ルールの設定
・プロジェクト情報共有・展開
・会議体の設定、開催準備
・進捗・品質管理
・部門間・チーム間調整
PL支援
プロジェクトの実行・推進を行うプロジェクトリーダを陰日向なく支援します
支援例
・WBS作成・管理
・進捗・課題・品質管理
・会議ファシリテーション
・課題解決支援
・ベンダーコントロール
AIモデル開発
市販のAI製品やクラウドサービスでは容易に実現できないお客様ニーズや課題解決にあたり、AIモデルやエンジンをカスタムメイドで開発します。 お客様のデータと実現したいことに応じて最適な技術を選定し、「あるものは使い、ないものは作る*1」ことで、お客様ニーズに柔軟に対応いたします。
*1：コモディティ化したクラウドサービスやOSSは、最適なものを選択、積極活用し、コスト低減に寄与。最新アルゴリスム等、上記で足りないものは自社開発
構想策定
- 課題と解決策
- 将来像
- 実行計画
課題ドリブンの解決策検討
構想策定は、最重要工程であり、業務を再確認しながら目的と課題を明確化する
実現性を見据えた計画
将来像に対して効果が高く、かつ実現性が高い施策を検討し、実行計画を策定する
概念実証
- データ取得
- 分析実装
- 分析実施
- 評価
インプットデータの選定・準備
インプットとなるデータの項目・精度により、結果に大きな違いが出るため、データのクレンジングも含めた検証を行う必要がある
目的に応じた機械学習/分析手法の選択
機械学習手法、分析の手法は実に様々で、目的に応じて最適な手法の選択肢があるため、分析結果の追求だけでなく、経営や現場へ説明責任も考慮し、最適な分析手法を考案、選択する
システム導入
- 案件定義
- 設計開発
- テスト
- 導入
あるものは使い、無いものは作る
AIを業務で活用するために、ツール類の選定、フレームワークの選定なども含め、「ありたい姿」に最もフィットするシステムを開発する
運用を見据えた開発
AIを活用するには運用段階の継続的な精度評価やモデルの改善が重要となる。運用を見据えた要件定義と開発を行う事で導入効果を維持し、高めていくことを可能とする
検証改善
- データ取得
- 分析実装
- 分析実施
継続的な改善
継続的なモニタリングと改善により、AIをより有用となるように育成する
横展開の検討と支援
類似する領域等への展開を支援し、より力強い業務改善を目指す
システムインテグレーション
AIモデル・エンジンを使うためのアプリケーション機能の開発や、市販のAIツールやクラウドサービスの活用も含めて、企業での実用に向けてのシステムのインテグレーションを行います。既存システムとの連携や運用・保守の考慮はももちろんのこと、業務上の効果を最大化するための利用方法を実現します。
継続改善
プロジェクトの目的・目標に照らし合わせて、導入したシステムによる効果の検証、及びシステム自体の改善を継続的に提言・ご支援いたします。特にAIモデルにおいては、利用状況の変化による精度の維持・向上について、技術的な観点を交え対応してまいります。
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効果検証・改善施策立案
プロジェクト計画で定義された目的・目標に対して、業務上の効果創出いついて検証し、業務上の改善点、及びシステムの改善点などの整理・対策を行う
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AIモデル改善
主にデータ状態の変化によるAI精度を継続的なモニタリングし、改善策(チューニング)と提示と対応によりAIをより有用となるように育成する。また、類似する領域等への展開し、効果対象の拡大を支援する
BCIの提供価値
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ウィズクライアント
クライアントに寄り添い、曖昧なイメージの具体化から実現に至るまで強力にサポート、成功を協創します。
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プロフェッショナルスキル＆マインド
エンタープライズITのプロとして、先端のAI技術も駆使した難度の高い課題解決も含め、成功をコミットします。
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ワンストップ&トータルデザイン
AI活用・デジタル戦略の企画構想から構築・導入、定着・改善まで、一貫して価値提供します。
