【背景】事業部経験のある社員をデータサイエンスグループに起用したが、内製化するには十分な知見が不足していた。JDSCが実務を通してデータサイエンスの専門性をレクチャーすることで組織の成長をめざした。

もともとデータベース上にかなりの量のテーブルとデータが蓄積されていましたが、分析要件に合わない状態でした。

そこでデータサイエンスグループを事業部門経験のある社員で新設することで新しいデータ活用に取り組み、経営判断に求められるファクトデータを効率よく出せるよう試みていらっしゃいました。

データベース上にあるかなりの量のテーブルとデータを活用した新しい取り組みは、会社の業績に直結する一大プロジェクトでした。
しかしデータサイエンスグループの社員はAIの専門家ではなかったため、各自が自己研鑽しスキルを身に着けながら業務遂行をしている状態でした。

企業価値のさらなる向上をめざしAIの活用に本格着手するためには、メンバーの育成に外部の力が必要だと感じていらっしゃいました。

【取り組み#1】週2回のミーティングを通じてデータを活用した新しい取り組みを支援

当初はデータサイエンス領域に知見のある外部の方を登用することも考えていたようですが、たとえ時間がかかっても会社への愛着心があり社内の事業をよくわかっている社員を育成する方針となりました。そこでJDSCのもつ高い専門性が内製化に足りない部分を補い、スピード感をもって課題改善ができるとご評価いただき、新しいデータ活用の取り組みの伴走を通して、データサイエンスグループの育成を支援させていただきました。

【取り組み#2】お客様主体でJDSCが開発したモデルを改良した

JDSCとの週2回に及ぶミーティングの中で、データ活用に必要な知見をレクチャーしたり、質疑応答を繰り返したり、AIの共同開発をしたりと、両社が当事者意識をもち密なコミュニケーションをとりながら課題を解決していくことで、組織が成長していきました。 その結果、お客様主体の別のプロジェクトではJDSCが開発したモデルを改良する形で、大規模かつ効率的な独自のデータマートをお客様のみで作成し、LTV分析に活かすことができました。

【成果】組織が成長した結果、JDSCが開発したモデルを改良する形で、お客様主体で大規模かつ効率的な独自のデータマートを作成し、LTV分析に活かすことができた

本取り組みでは、お客様のデータサイエンスグループの新設に際し、データサイエンスに知見のあるJDSCが内製化に向け支援し、データ活用を用いて課題を解決していくことで、組織の成長につながりました。1年の伴走で内製化を実現することができましたが、その後も新しい取り組みへの挑戦を続けるお客様を必要に応じて支援しています。