ビジネスへのデータサイエンス導入支援

昨今注目を集めている人工知能（AI）や 機械学習技術を用いたモデリングとは、データ分析のバリューチェーンの一部にすぎません。ビジネスにおいて価値を創出するためには、何のための分析なのか、どのように活用するかなど、バリューチェーン全体を見渡した包括的な分析が必要です。私たちのチームでは戦略の立案から分析結果の活用まで一貫した支援を行うことで企業のビジネスにおける価値の向上に貢献します 。

データサイエンス戦略立案

データサイエンスの戦略的な導入には、それを扱える組織とデータが必要不可欠です。しかしこれらは一朝一夕で賄えるものではなく、中長期的な視点での投資が必要となります。EYでは業務および技術の観点から企業のボトルネックを整理し、データサイエンスの導入・推進を支援します。

分析計画策定

分析によって価値を生み出すためにはデータサイエンスで解ける課題を適切に見極める必要があり、ビジネスインパクトを考慮した上で優先順位を設定するべきです。分析が対象とするKPIを財務指標にひも付けることにより、分析によって創出された価値の推計が可能となります。

分析・モデリング

モデリングにおいて求められるものは精度だけではありません。経済合理性はもとより、業務上の観点からの妥当性や汎用性、顧客から見た公平性や透明性などを考慮した上で最適なモデルを構築する必要があります。EYでは堅固なモデルを構築するための評価スキームに基づき、これらをバランスよく保ちながらモデル構築を進めることが可能です。

アウトプット

全ての分析は、結果を示すだけでは価値とはなり得ません。分析から価値を生み出すためには業務やそれを支えるシステムが変わらなくてはなりません。EYでは分析結果の報告にとどまらず、施策の考案や業務への実装、ソリューションの選定・導入までを支援します。