日商エレ、AI機械学習をベースとしたデータ分析 ワンストップ...

日商エレ、AI機械学習をベースとしたデータ分析  ワンストップサービスを本日提供開始

~PoCで終わらせないビジネスデータサイエンスプラットフォーム~

日商エレクトロニクス株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長CEO:寺西 清一、以下、日商エレ)は、データサイエンスのリーディングカンパニー、米国RapidMiner, Inc.(ラピッドマイナー、本社:マサチューセッツ州ボストン、CEO:Peter Lee)のAI機械学習ソフトウエアを中核とし、AIでビジネス課題を解決するワンストップサービスを本日開始します。


労働人口の減少や企業のデジタル変革による保有データの増加、ディープラーニングなど機械学習手法の進化により、ビジネスにおけるAI利活用の検討は活況になっています。一方で、PoC実施企業のうち本格導入に至るケースは少なく、分析に必要なデータの準備やサイエンティストの確保・育成など、AIの実ビジネス活用については課題が残っています。


本サービスは、データ分析の標準フレームワーク(CRISP-DM※)をベースに、AIデータ分析プロジェクトに必要な一連のサービスを提供します。

AI導入企業が自社のリソースで、データ分析サイクルをまわせるようになるためのワンストップサービスです。

ビジネスで成果を出すためのAIの基礎知識、データ準備、モデル作成、実装、運用の支援をします。PoCで終わらせません。

※同名のコンソーシアムにより提唱されたデータ分析プロジェクトの標準プロセスモデル



■サービス全体像: https://www.nissho-ele.co.jp/product/bdsp/

ビジネス課題をAIで解決するためのビジネスデータサイエンスプラットフォーム


サービス全体像



■主要サービス

(1)機械学習の本格導入をガイド(AI-Rapidマスター)

・データ分析に必要な基礎知識からAIの効果的な活用方法まで、ハンズオン形式で学習していただきます。

自社のデータを用いて、AI活用によるデータ分析のプロセスを最短1週間で体験可能です。

このプログラムを経て、お客様自身がAIデータ分析サイクルを回せるようになっていただきます。


(2)AIの民主化をサービスで支援/事業部門でのデータ分析活用(共創型データ分析)

・分析モデルの作成検証作業を行います。ビジネス要件を理解するユーザーと製品を熟知した日商エレのエキスパートがともに作業を行い、短期間に高精度の分析モデルを作成します。

・作成したモデルはデータ分析対象となる既存システムとAPI連携によるサービス実装を行い、実ビジネスでAIを活用した予測、分類が可能です。

・お客様の利用環境に合わせて、オンプレミス、サービス提供のいずれかをご選択いただけます。


(3)本格導入後の運用をサポート

・本番運用後、実装した分析モデルの精度分析から、運用フェーズで見えてくる課題や改善点をレポートします。

・モデルの精度監視から定期メンテナンスを行い、環境の変化にあわせた最適な精度を維持します。



■このような企業におすすめ

・業務課題がAIでどのように解決できるのかわからない。

 AI-RapidマスターでAIをビジネスで活用するための知識やフレームワーク、運用方法など、お客様がお持ちの課題とデータで演習を行い体得していただきます。

・分析モデルを作成/検証するサイエンティストがいない。

 自社のリソースやご担当者の育成状況などにあわせ、日商エレのエキスパートが分析モデル作成/検証を支援します。作成した分析モデルはAPI連携による実装サービスにより、実際のビジネスで活用ができます。

・属人化している業務をAIに置き換えたい。

 熟練者が着目している情報の範囲を特定し、経験に基づく行動パターンを反映した分析モデルを開発します。熟練者の暗黙知を独自のノウハウで可視化し、AIへの適用を実現します。



■本サービスの特長と活用シーン

データサイエンティストに必要なスキルは「ビジネス要件」「データ加工・可視化」「アルゴリズム」と言われています。

本サービスでは、業務課題を理解するユーザーと共に、データを理解し、ツールを活用したアルゴリズムを提供することでプロジェクトを成功へと導きます。

さらに日商エレは長年金融業界に引受査定、保険金支払査定や貸付審査、債権管理、取引履歴管理、CRMなど多くのバックオフィス業務システム提供しております。

その経験で培った業務およびシステムの知見を活用することで、必ずビジネスで成果を出せるようプロジェクトを支援します。


以下、金融業界向けにフィジビリティ・スタディを実施し、活用を検証した業務例です。

・クレジット業界

 入会審査の申込データ分析により、申込属性に合わせた最適な審査モデルを構築し、審査精度向上

 債務者の属性・行動分析により予測・分類(デフォルト予備軍など)し、回収業務効率化

・保険業界

 引受査定:申込データ、医療データなどの分析により査定基準を緩和し、新規顧客獲得増

 支払査定:請求・傷病データの分析から査定判断基準をメンテナンスし、査定精度向上



■今後の展開

AIデータ分析学習プログラムであるAI-Rapidマスター提供により、お客様ご自身が、業界標準プロセスによるAIデータ分析サイクルを回せるようになっていただけるよう、AIの民主化に向けたAI活用の学習支援を行ってまいります。

また、長年バックオフィスの基幹業務ソリューションを提供してきた金融業界を中心に、日商エレが持つ業務知識、業務改善の知見ならびにシステムで蓄積されたデータをいかしたAIデータ分析サービスとして提供します。

さらには定着したデータ分析プロセス・体制を生かしてAIの全社展開を支援してまいります。



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