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2021年12月10日(金)IT Leaders編集部

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　ALBERTは、データ分析をAIで自動化するソフトウェア「dotData Enterprise」を活用した伴走型のDX支援サービスを開始する。まず、dotDataの導入によって労働集約的な分析プロセスを自動化し、人材やコスト面におけるボトルネックを軽減する。さらに、データサイエンティストが伴走してデータ活用や分析業務を支援することで、DXのサイクルを定着させる（図1）。

図1：伴走型DX支援サービスの概要（出典：NEC、ALBERT）
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　第1に、データ分析プロセスを整備する。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ないケースも多いことから、データドリブンDXに必要な分析リテラシ（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する。さらに、dotDataを活用し、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する。

　第2に、データ分析環境を整備する。データマートの構築、各種システムとの連携など、多様なデータをdotDataで活用するための環境を構築する。また、dotDataの導入後も環境変更の対応や問い合わせ対応、利用状況の連絡などdotDataの保守サポートを提供する。

　第3に、データサイエンティストが伴走型で分析を支援する。伴走しながら、dotDataを軸に、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する。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）を行う。習熟度に合わせて、クライアント自身のdotData操作・活用支援、データからの業務知見をもとにした施策の立案・分析などのスキルを習得する支援を実施する。

　なお、dotDataは、データ分析をAIで自動化するソフトウェアである。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る。また、導き出す結果からは、人が思いもよらなかった洞察が得られる。特に「特徴量の自動設計」に強みがあり、従来であればスクラッチで3カ月程度かかっていた分析が数日程度に短縮できる。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繰り返し実施できる。

　dotDataを活用したユースケースの例を示している。

• 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等から、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等から、未来のレンタル数を予測

　NECは、2018年にdotDataの提供を開始し、経営や現場の課題解決に向けて、DX人材の育成とアジャイルでのデータ収集・分析、結果の可視化を定着させるデータドリブンDX事業に取り組んでいる。一方、ALBERTはデータサイエンス企業であり、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の活用支援やデータサイエンティスト育成支援などに取り組んでいる。ALBERTは今回、同社のデータ分析・AI活用ノウハウとdotDataを連携させ、データドリブンDXを加速させる支援サービスを開始する。

　NECとALBERTは、サービス提供に至った、ユーザー側での課題を次のように説明している。「多くの企業で、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繋げられない／利用できるデータやそれを活用す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といった課題を抱えている」。