NECとALBERT（アルベルト）は2021年12月9日、クライアントのDX支援を目的とした協業を発表しました。その一環として、ALBERTは、NECが提供する機械学習自動化ソフトウエア「dotData Enterprise」（以下、dotData）の導入や利用促進を支援します。データ分析・AI活用ノウハウを持つALBERTのデータサイエンティストがdotDataの導入・定着まで支援する「伴走型DX支援サービス」を提供開始します。両社の協業は、同年12月より開始します。
デジタル化によるビジネスの多様化・高度化は急激に進んでいます。一方、日本においてDXが成功しているケースはわずかだといわれています。その原因として、「経営者のコミットメントや理解度の不足」、「企業の文化やデジタル人材不足」といった、人・組織にまつわる要因が挙げられています。そのことから、DX実行に向けた新たな組織スキルの構築が必要とされています。
NECは2018年にAI自動化ソフトウェア「dotData」の提供を開始しました。dotDataでは、AIによる予測モデルを開発できます。それを活用し、経営や現場の課題解決に向けた以下のような事業に取り組んでいます。
・DX人材の育成
・アジャイル（迅速）でのデータ収集・分析
・結果の可視化を定着させるデータドリブンDX事業 また、データソリューションを提供するALBERTは、以下のような事業に取り組んでいます。 ・ビッグデータ分析
・AIアルゴリズム開発
・AIシステム実装を通じたデータ・AIの活用支援
・データサイエンティスト育成支援 今回、NECのdotDataと、ALBERTのデータ分析・AI活用ノウハウとの連携により、「データドリブン（データを軸とした）DX」を加速させる支援サービスの提供を開始します。それにより、データ分析業務の高度化・効率化による新たなビジネス展開など、クライアント企業の企業価値向上に向けた貢献を目指します。 dotDataを活用することで、データ活用プロセスが簡易化・自動化・高速化されます。また、導入や運用における人材・時間・コストなどの負担が軽減されます。さらに、定着や活用に向けたデータ分析・AIのビジネス実装プロセスを熟知するALBERTのデータサイエンティストがサポートを行います。最終的に、データドリブンDXを実現する社内体制の構築を支援し、DXの拡大・加速を目指します。
・アジャイル（迅速）でのデータ収集・分析
・結果の可視化を定着させるデータドリブンDX事業 また、データソリューションを提供するALBERTは、以下のような事業に取り組んでいます。 ・ビッグデータ分析
・AIアルゴリズム開発
・AIシステム実装を通じたデータ・AIの活用支援
・データサイエンティスト育成支援 今回、NECのdotDataと、ALBERTのデータ分析・AI活用ノウハウとの連携により、「データドリブン（データを軸とした）DX」を加速させる支援サービスの提供を開始します。それにより、データ分析業務の高度化・効率化による新たなビジネス展開など、クライアント企業の企業価値向上に向けた貢献を目指します。 dotDataを活用することで、データ活用プロセスが簡易化・自動化・高速化されます。また、導入や運用における人材・時間・コストなどの負担が軽減されます。さらに、定着や活用に向けたデータ分析・AIのビジネス実装プロセスを熟知するALBERTのデータサイエンティストがサポートを行います。最終的に、データドリブンDXを実現する社内体制の構築を支援し、DXの拡大・加速を目指します。
図1：伴走型DX支援サービス概要
via jpn.nec.com
今回の協業で、両社は「伴走型DX支援サービス」に取り組みます。
DXを成功させるためには、以下のようなサイクルが必要です。
・「データ収集・蓄積」→
・「データ分析」→
・分析結果から新たな業務知見を抽出する「ビジネス変革」→
・業務知見をビジネスに実装する「新たなビジネス価値創造」 しかし多くの場合で、以下のような課題を抱えるといいます。 ・「データ分析から業務知見を抽出できず、分析結果をビジネスにつなげられない」
・「利用できるデータやデータを活用できる人材が限定的で会社全体にDXアクションが広がらない」
・「DXを経営目標と位置付けたものの、DX実現に向けた組織・環境づくりが自社だけでは困難」 dotDataの導入によって、労働集約的な分析プロセスの自動化や、人材・コスト面におけるボトルネックが軽減可能になります。また、ALBERTのデータサイエンティストが伴走しながら、DXサイクルの定着に向けたデータ活用や分析業務を支援します。それによって企業は、実践的なデータドリブンDXを加速させることが可能になります。 伴走型DX支援サービスの特徴は、以下の通りです。 ①データ分析プロセスの整備
多くの場合、システムを導入しただけでは、分析結果を業務やビジネスにうまくつなげられません。そこで、データドリブンDXに必要な分析リテラシー（データを分析し、ビジネス変革から価値創造を行う能力）向上のための仕組みを構築します。さらにdotDataを活用して、経営目標に対してどのデータをどう活用するか、方針やプロセスの確立に向けたコンサルティングを実施します。 ②データ分析環境の整備
プラットフォームサポート、データマート構築、各種システムとの連携など、多様なデータをdotDataを用いて適切に活用するための環境を構築します。また導入後も、環境変更の対応や問い合わせ対応、利用状況のお知らせなど、dotDataの保守サポートにも対応します。 ③データサイエンティストによる伴走型の分析支援
データサイエンティストが伴奏しながら、dotDataを軸としたクライアント企業のデータ活用、およびDX推進体制の構築を支援します。導入初期は、dotDataの操作指導・操作代行、データ活用コンサルティング（分析テーマ選定・優先順位付け）を行います。次に、習熟度に合わせて、クライアント自身のdotData操作・活用サポートや、データからの業務知見をもとにした施策立案・分析などのスキル習得サポートを実施します。 dotDataの活用により、以下のメリットを期待できます。 ・データサイエンスのプロセスを自動化することにより、データ分析の試行錯誤に費やす時間・労力を削減でき、ビジネス施策の検討に注力できるようになります。
・導き出される結果からは、人が思いもよらなかったインサイトを発見できます。
・dotDataは特に「特徴量の自動設計」に強みを持っており、従来スクラッチで3カ月程度かかっていた分析が、dotDataを活用することで数日程度への短縮が可能です。
・簡易なユーザーインタフェースで課題設定と分析のサイクルを現場で短期間に繰り返し実施でき、業務課題をアジャイルに解決可能です。
・「データ分析」→
・分析結果から新たな業務知見を抽出する「ビジネス変革」→
・業務知見をビジネスに実装する「新たなビジネス価値創造」 しかし多くの場合で、以下のような課題を抱えるといいます。 ・「データ分析から業務知見を抽出できず、分析結果をビジネスにつなげられない」
・「利用できるデータやデータを活用できる人材が限定的で会社全体にDXアクションが広がらない」
・「DXを経営目標と位置付けたものの、DX実現に向けた組織・環境づくりが自社だけでは困難」 dotDataの導入によって、労働集約的な分析プロセスの自動化や、人材・コスト面におけるボトルネックが軽減可能になります。また、ALBERTのデータサイエンティストが伴走しながら、DXサイクルの定着に向けたデータ活用や分析業務を支援します。それによって企業は、実践的なデータドリブンDXを加速させることが可能になります。 伴走型DX支援サービスの特徴は、以下の通りです。 ①データ分析プロセスの整備
多くの場合、システムを導入しただけでは、分析結果を業務やビジネスにうまくつなげられません。そこで、データドリブンDXに必要な分析リテラシー（データを分析し、ビジネス変革から価値創造を行う能力）向上のための仕組みを構築します。さらにdotDataを活用して、経営目標に対してどのデータをどう活用するか、方針やプロセスの確立に向けたコンサルティングを実施します。 ②データ分析環境の整備
プラットフォームサポート、データマート構築、各種システムとの連携など、多様なデータをdotDataを用いて適切に活用するための環境を構築します。また導入後も、環境変更の対応や問い合わせ対応、利用状況のお知らせなど、dotDataの保守サポートにも対応します。 ③データサイエンティストによる伴走型の分析支援
データサイエンティストが伴奏しながら、dotDataを軸としたクライアント企業のデータ活用、およびDX推進体制の構築を支援します。導入初期は、dotDataの操作指導・操作代行、データ活用コンサルティング（分析テーマ選定・優先順位付け）を行います。次に、習熟度に合わせて、クライアント自身のdotData操作・活用サポートや、データからの業務知見をもとにした施策立案・分析などのスキル習得サポートを実施します。 dotDataの活用により、以下のメリットを期待できます。 ・データサイエンスのプロセスを自動化することにより、データ分析の試行錯誤に費やす時間・労力を削減でき、ビジネス施策の検討に注力できるようになります。
・導き出される結果からは、人が思いもよらなかったインサイトを発見できます。
・dotDataは特に「特徴量の自動設計」に強みを持っており、従来スクラッチで3カ月程度かかっていた分析が、dotDataを活用することで数日程度への短縮が可能です。
・簡易なユーザーインタフェースで課題設定と分析のサイクルを現場で短期間に繰り返し実施でき、業務課題をアジャイルに解決可能です。
図2：dotDataの特徴
via jpn.nec.com
また、dotDataを活用したユースケース例として、以下が挙げられています。
・購入者予測（ターゲティング）－過去の購買データ等から、未来の購買の可能性が高い顧客を予測
・機器故障予測（判別分析：数値ではないデータを予測する分析手法）－センサーから取得した温度や振動データなどから、機器の故障を予測
・シェアバイク利用予測（回帰分析：数値データを予測する分析手法）－過去のシェアバイク利用データや気象データなどから、未来のレンタル数を予測 今回の取り組みを通じて、NECとALBERTは今後、クライアント企業のDX内製化を支援していきます。それと共に、AI実装によるさらなるサービスの高度化、最適化を通じて、両社の成長に向けたシナジーの発揮を目指していきます。
・機器故障予測（判別分析：数値ではないデータを予測する分析手法）－センサーから取得した温度や振動データなどから、機器の故障を予測
・シェアバイク利用予測（回帰分析：数値データを予測する分析手法）－過去のシェアバイク利用データや気象データなどから、未来のレンタル数を予測 今回の取り組みを通じて、NECとALBERTは今後、クライアント企業のDX内製化を支援していきます。それと共に、AI実装によるさらなるサービスの高度化、最適化を通じて、両社の成長に向けたシナジーの発揮を目指していきます。
