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ナレッジ
プラットフォームにおけるAIのユースケース
AIの学習に不可欠なデータを収集、蓄積し、モデリングを行うデータ基盤だけでなく、業務におけるAIの継続運用を支援できるプラットフォームを構築し、持続的に成長するAIの力をビジネスに活用していけるように支援します。
AI基盤構築
お客様のニーズに合わせてAIを開発する上で必要となるデータ基盤や活用環境を、構築からAIモデリング、業務への適用、運用まで、AIを活用して効果があげられるようワンストップで支援します。
- クイックPoC
本格的なAI開発や業務への導入に着手する前に短期間でPoCを実施し、AI開発の実現性や業務導入時に抑えておくべきポイントを明らかにすることで、実効性のあるAI導入をスムーズに実施することが可能になります。
- 専門的なAIモデル開発
需要予測、不正検出、物流ルート最適化、マテリアルインフォマティクスなどさまざまな業界、業務のニーズに合わせてAIを開発し、お客様のビジネスを高度化します。
- データ基盤構築
ビジネス要件や既存のIT環境、既存データ、利用中のツールを考慮してデータ基盤全体を設計・構築することで、DX部門の人材やデータサイエンティストがAIモデリングや分析に至るまでに行うデータの収集や結合、加工などのプロセスで発生する問題を低減しインサイト導出を円滑化することができます。
ユースケースの実現を支援するサービス例
MLOps
AIモデルの開発・運用を融合、自動化し、モデルのライフサイクル全体を管理することでお客様のAIがビジネスで有効に機能する状態を維持します。
- AIモデルの精度維持
本番運用中のAIモデルを継続的に監視することで、期待精度を下回ったり、その兆候が見られるAIモデルを発見し、原因の特定と対応を行うことでお客様のビジネスに実効性のあるAIを維持することができます。
- 開発ライフサイクルの高速化
データパイプライン、プロセス、ツールの自動化と継続的な開発、テスト、導入、監視、および再トレーニングをMLOpsチームとして統合的に行うことで迅速なAIモデル開発と運用が可能になります。
- コンプライアンス基準を満たすデータ保護
説明責任を果たすことができるプログラムレベルのガイドラインを確立することで、HIPAAやPCI、GDPRといったデータ保護規則をAI開発に携わるチームが遵守しやすくなり、コンプライアンス違反を低減することができます。
ユースケースの実現を支援するサービス例
データマネジメント
データを「経営戦略を決定する上での重要な資産」と捉え、システムのインフラ整備だけではなく、データに関する役割・責任の明確化をするとともに、適切に保有・管理するためのルールやプロセスの整備を通じて、データを常に意思決定に利用可能な状態に改善・維持します。
- データの共通理解の促進
データマネジメントチームを組成し、あるべきマスタデータを定義したりデータにビジネスメタデータを付与するなどの活動を通してビジネス部門におけるデータの共通理解を浸透させることで、異なる部門同士でも共通のデータを同一の認識のもとで検討することが可能になり、スムーズなコラボレーションが可能になります。 - 意思決定の精度向上
品質が十分に担保されたデータからインサイトを抽出することができ、日常の業務レベルから経営レベルまで意思決定の品質を向上させることができます。
- 高品質なデータセットの準備
欠損値や外れ値などのデータの異常や、鮮度、粒度などの観点から多角的に保有データを確認し、品質の低下を招いている要因を特定して改善していくことで、AI開発の前提となる高品質なデータセットを作成することができます。
ユースケースの実現を支援するサービス例
デロイト トーマツのAIはお客様のビジネスを加速させます
AI活用に必要なデータ収集、分析基盤の整備からAIの導入、運用までAIをビジネスの中核にするために一気通貫で支援します。
