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Foresight in sight

課題解決を支援するデータ+AI Rinza®

事業創出・拡張のためのデータ活用支援

事業創出・拡張のためのデータ活用支援

こんなお悩みありませんか? 事業創出・拡張のためのデータ活用支援で解決!

DXがトレンドとなる一方で、システムの複雑化やブラックボックス化、データのサイロ化によって2025年以降に年間最大12兆円の経済損失をもたらす「2025年の崖」と呼ばれる問題が発生すると予想されています。社内に蓄積されている多種類のデータを価値に変えるためには、データ活用の目的を定め、目的に即した分析を行い、継続的に活用していく必要があります。
データ活用の方法がわからない、あるいは、活用したくても社内のスキルの問題で思うように進まない、といった声をデータ利活用が上手くいっていない企業からよくお聞きします。
こんなお悩みありませんか?

BIPROGYのデータ活用支援の特徴

課題起点DX実現ステップ
「事業課題設定」から「分析モデル運用・改善」までワンストップで支援!
BIPROGYのデータ活用支援は、お客さまの事業課題の明確化から施策立案まで、データ視点で "気づき" を導出します。
例えば、お客さまとワンチームを組成して、高度なデータ利活用を自律的に推進できるように支援します。

「事業課題設定」から「分析モデル運用・改善」までワンストップで支援!
「データ視点」と「ビジネス視点」の両輪で施策を推進!
データドリブンに事業を改善・高度化していくために、単発の分析や施策の実行ではなく、データ視点とビジネス視点を行き来しながら検証を繰り返し、トライアンドエラーで施策を推進していきます。
「データ視点」と「ビジネス視点」の両輪で施策を推進!

BIPROGYのデータ活用支援

データデザインサービスとは

データデザインサービスは、事業や業務の変革に向けた、データ活用を推進したい方にご活用いただけます。
お客さまの課題解決に向けて各種お手持ちのデータ利活用の可能性(データのポテンシャル)を見極め、ニーズや課題、新たな気づき、確度の高い現状把握と将来予測の可能性を導出し、課題解決案を策定します。
策定した課題解決策は、お客さまの業務改善やお客さまのデータ分析基盤に組み込むことで、継続してご活用いただけます。

 実施フロー
データデザインサービス 実施フロー

データデザインサービスの分析手法例

データデザインサービスの代表的な分析手法として、デザイン思考(注1)、CVCA(注2)等のやワーク手法を用いてターゲットとなる利用者(ペルソナ)を特定し因果ループ図(注3)による要素間の因果関係を解き明かします。
新たなに発見した要素を新サービスの価値として設定し、データを用いて仮説検証することで、利用者の行動変容を促すアクションモデルを策定できます。
データデザインサービスの分析手法
*注1:デザイン思考:発生した問題や課題に対し、製品やサービスを使うユーザーの立場から考え、根本的な解決策を探るための方法論
*注2:Customer Value Chain Analysisの略。顧客価値連鎖分析
*注3:因果ループ図:システムシンキングの手法の1つ。システムを構成する要素(変数)間の因果関係を価値ループの組合せによって表現した図

【事例】需要予測分析の進め方

需要予測分析において、需要変動を把握したい、生産計画の制度を改善したい、在庫をコントロールしたいなどのお客さまの課題に対し、各種データから作成した予測モデルをもとに課題解決の可能性を検証する事例を紹介します。
以下のように、モデル作成を通したノウハウの体系化や予測業務の属人化の解消、計画プロセスの整理・改善、予測モデルによる発注・販売の最適化、需要予測の自動化による時間短縮等を実現します。
本サービスの立ち位置
本サービスの立ち位置
※需要予測分析で作成した予測モデルを業務プロセスやシステムに組み込むことで、継続してご活用いただけます。

需要予測分析の適用事例 食品加工業A社

食品加工業A社さまでは、需要予測の精度向上により、「廃棄コスト35%削減」・「属人化の排除(予測精度約6%向上)」を実現しました。
次のステップでは、 予測結果を他システムと連携することで、『予測作業省力化』のほか、要員配置見直しによる『人件費削減』、配送数見直しによる『コスト削減』を目指します。
需要予測分析サービス適用事例 食品加工業A社

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*Rinza、RinzaTarget、RinzaTalkは、BIPROGY株式会社の商標または登録商標です。

*その他記載の会社名および商品名は、各社の商標または登録商標です。