データ分析を、経営判断と現場改善に使える形へ。
予測、要因分析、リスク可視化、意思決定支援レポートまで、データ活用の設計から実装・説明まで支援します。
対象
データ取得可能な領域
（需要予測、業務改善など）
価格
150万円（税抜）/月～
成果物
分析設計書、分析結果、
意思決定支援レポート等
こんなお悩みありませんか？
課題1
AI PoCを実施したが、
成果につながらない
予測モデルや分析ツールを試したものの、現場業務や経営判断に接続できず、PoC止まりになっている。
課題2
データはあるが、
経営判断に使えていない
基幹システム、CRM、業務ログなどにデータは蓄積されているが、施策判断・リスク判断に活かしきれていない。
課題3
要因分析が属人的になっている
売上低下、品質不良、設備トラブル、顧客離脱、リスク増大などの原因分析が、経験や勘に依存している。
課題4
センサーデータやログデータの
活用方法が分からない
製造設備、現場環境、アプリ、業務システムなどからデータは取得できているが、異常検知・予兆把握・改善施策に結びついていない。
課題5
予測モデルの精度が上がらない
データはあるものの、業務や現場のメカニズムを踏まえた分析設計が不十分で、精度改善の方向性が見えない。
課題6
分析結果が現場で使われない
レポートやダッシュボードは作成したが、現場担当者が解釈できず、実際の改善アクションにつながっていない。
サービス内容
SCI総合研究所では、業務・現場・環境・リスク構造などの背景を踏まえた分析設計により、AI・データ分析を経営判断と現場改善に接続する支援を行います。単にデータを可視化するだけでなく、予測モデル構築、要因分析、判断根拠の可視化、経営層向けレポート作成までを一貫して支援します。
Step 1：データ活用方針の決定支援
多くのAI・データ分析プロジェクトが成果につながらない理由は、データやツールの不足だけではありません。実際には、何を予測すべきか、どの指標を改善すべきか、どの現象をデータとして捉えるべきかという分析設計が不十分なまま進んでいるケースが少なくありません。
RASHINRAでは、事業課題・業務プロセス・現場の制約・データ取得状況を整理し、意思決定に使える分析テーマへ落とし込みます。
単なる「データ分析の外注」ではなく、事業判断に耐える分析設計を行うことを重視しています。
Step 2：高難度データ解析・予測モデル構築支援
現場データは、必ずしも綺麗に整備されたビッグデータとは限りません。
むしろ、実務ではデータ量が限定的であったり、現場条件や環境条件の影響を受けるようなデータが多く存在します。
RASHINRAでは、このような非定型・高難度データに対して業務理解と統計的な分析設計を組み合わせ、予測モデル構築や要因分析を支援します。
予測精度だけを追求するのではなく、なぜその結果になったのか、どの要因を改善すべきかまで整理します。
Step 3：意思決定支援レポート・ダッシュボード監修
高度な分析も、経営層や現場担当者が解釈できなければ、意思決定にはつながりません。RASHINRAでは、分析結果を単なる数値やグラフとして提示するのではなく、判断根拠・優先順位・改善方針として整理します。
BIツールやダッシュボードは、導入するだけでは価値を生みません。
重要なのは、意思決定者が 「何を見て、どう判断し、次に何を実行するか」 まで設計することです。
データ活用プロジェクトの進め方
RASHINRAは、3か月間ごとにスコープを定め、
基盤整備からダッシュボード化まで支援するデータ活用プロジェクトとして実施します。
Step 1：課題・判断テーマの確認
まず、現状の課題や意思決定したいテーマを確認します。
「売上低下の要因を把握したい」「顧客ごとの傾向を整理したい」「設備や現場の異常兆候を早く捉えたい」「施策の優先順位を決めたい」など、データ分析の前提となる目的を明確にします。
Step 2：利用可能データの確認
次に、現在利用できるデータの種類、形式、期間、粒度、欠損状況などを確認します。
社内に蓄積されたExcel、CSV、業務システムの出力データ、センサーデータ、アンケート結果、記録表などを確認し、分析に使える情報と、追加で整理が必要な情報を切り分けます。
Step 3：分析設計
課題とデータの状況を踏まえ、どのような分析を行うかを設計します。
単純集計、可視化、要因分析、分類、予測、異常検知、時系列分析などの中から、目的に合った分析方針を検討します。
また、分析対象、比較軸、評価指標、使用する変数、モデル構築の範囲なども整理します。
Step 4：解析・モデル構築
設計した方針に基づき、データの前処理、可視化、統計解析、機械学習モデルの構築などを行います。
必要に応じて、欠損値や外れ値の確認、データの整形、特徴量作成、モデルの精度確認、結果の妥当性検証なども実施します。分析結果については、単にモデル精度や数値だけを見るのではなく、業務実態や現場感覚と照らし合わせながら解釈します。
RASHINRAでは、AIや機械学習の活用を目的化するのではなく、判断に使える示唆を得ることを重視します。そのため、複雑なモデルを使う場合でも、なぜその結果になったのか、どのように活用できるのかを分かりやすく整理します。
Step 5：レポート化・次施策提案
最後に、分析結果をレポートとして整理し、次に取るべき施策を提案します。
レポートでは、分析の目的、使用データ、分析方法、主な結果、考察、注意点、次に確認すべき事項をまとめます。
必要に応じて、グラフや表を用いながら、専門外の方にも理解しやすい形で可視化します。
また、分析結果を踏まえて、改善施策、追加分析の方向性、データ取得方法の見直し、業務プロセス改善、PoCや継続分析への展開案などを提示します。
RASHINRAは、分析結果を出して終わりではなく、企業が次の判断に進むための材料を整理することを重視しています。
価格（データ活用プロジェクト）
150万円（税抜）〜
| No. | 主な成果物 |
|---|---|
| 1 | データ活用方針書 |
| 2 | データ棚卸結果 |
| 3 | 分析設計書 |
| 4 | 予測・要因分析結果 |
| 5 | 意思決定支援レポートやダッシュボード設計案 |
※ 貴社のデータ活用状況や案件難易度により、価格や期間は変動します。
FAQ
データがきれいに整っていなくても相談できますか？
はい。まずはデータの状態を確認し、分析可能性を整理します。
AIモデルの構築だけ依頼できますか？
可能です。ただし、RASHINRAではモデル構築前の分析設計も重視します。
経営層向けの資料作成まで対応できますか？
対応できます。分析結果を意思決定に使える形へ整理する支援が可能です。
当社の強み・特徴
高難度データから、意思決定に使える示唆を抽出する分析設計力
- Ph.D.による直接監修
博士号を有する専門家が、研究で培った分析設計力と、企業実務で求められる意思決定支援の観点を組み合わせて支援します。 - 現場メカニズムを踏まえた分析
データをそのまま処理するのではなく、物理現象、生物現象、業務プロセス、リスク構造などの背景を踏まえて分析を設計します。 - 予測だけでなく、要因分析まで支援
「当たるモデル」を作るだけでなく、何が結果に影響しているのか、どの要因を改善すべきかを整理します。 - 経営層に説明できるレポート化
技術的な分析結果を、経営判断・施策判断・投資判断に使える形へ翻訳します。 - 非定型・小中規模データへの対応
センサーデータ、ログデータ、画像データ、アンケート、現場記録など、標準化されていない実務データの分析に対応します。 - セキュリティ・製造業・農業・小売・金融領域の実務知見
複数領域での分析・コンサルティング経験をもとに、業界固有の課題に応じたデータ活用を支援します。
事例紹介
- 大手製造業〖サプライチェーンリスク可視化〗
重点対象となる取引先のセキュリティ対策状況を整理・分析し、潜在的なリスクをスコアとして可視化。経営層向けレポートとして整理することで、サプライチェーンに潜むリスクの優先順位付けと説明責任の明確化を支援しました。 - 大手小売業〖セキュリティ対策状況の要因分析〗
現場で形骸化しやすいセキュリティ対策について、対策状況を可視化するとともに、部門ごとの課題を整理。実態に即した改善方針とマニュアル更新に向けた支援を行い、組織全体のセキュリティリテラシー向上に貢献しました。 - 大手運輸業〖行動ログ分析・マーケティング施策支援〗
アプリ利用者の行動ログを分析し、利用傾向やターゲットごとの特徴を整理。科学的根拠に基づいた訴求ポイントの検討を支援し、マーケティング施策の精度向上に貢献しました。 - ITベンチャー〖ランキングロジック改善支援〗
既存のランキングロジックをデータ分析の観点から見直し、ノイズや偏りを考慮した改善方針を整理。プラットフォームの信頼性と利便性向上に向けたアルゴリズム改善を支援しました。 - 中小農林水産業〖画像データを用いた評価・検知支援〗
熟練者の目視に依存していた評価業務について、画像データを活用した検知・モニタリングの仕組みを構築。属人的な判断をデータ化し、生産性向上と品質管理の高度化を支援しました。 - 大手食品業〖画像解析による検品・個数確認の省力化〗
原材料の個数確認や検品に関する作業を、画像データの分析により効率化。作物や原材料の個体差を考慮した分析設計により、ヒューマンエラーの低減と作業工数削減に貢献しました。 - 農業生産法人〖栽培管理データの可視化〗
作物の生育状態や環境データをもとに、栽培管理に関する判