「AIが出した答え」を、
経営判断と現場改善に使える形へ。
予測 × 要因分析 × 意思決定支援で、データに潜む「次に打つべき一手」を明らかにします。
企業には、業務データ、センサーデータ、ログデータ、画像データ、リスク評価データなど、多様なデータが蓄積されています。しかし、データを集めるだけでは、経営判断や現場改善にはつながりません。
SHINRAは、単なる集計やAIモデルの構築にとどまらず、業務・現場・物理現象・生物現象・リスク構造などの背景を踏まえた分析設計により、「何が結果に影響しているのか」「どこを改善すべきか」「どの判断を優先すべきか」を可視化します。
AI・データ分析の結果を、経営層・事業部門・現場担当者が理解し、実際の意思決定に活用できる形で提供すること。
それが、SHINRAの提供価値です。
こんなお悩みありませんか？
- 「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。 - 「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。 - 「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。 - 「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、センサー、業務ログなどにデータは蓄積されているが、投資判断・施策判断・リスク判断に活かしきれていない。 - 「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。 - 「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。 - 「経営層に説明できる分析レポートが必要」
分析結果そのものではなく、意思決定者が納得できる根拠、優先順位、改善方針として整理する必要がある。
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。
①高度解析設計コンサルティング
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。
SHINRA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。
支援内容の例：
- 経営課題・業務課題の分析テーマ化
- 予測・分類・要因分析に適した目的変数の設計
- 現場メカニズムを踏まえた説明指標の整理
- 利用可能データの棚卸しと分析可能性の評価
- AI PoCの再設計
- 経営判断・現場改善に向けた分析ロードマップ作成
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。
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、実務では以下のようなデータが多く存在します。
- 異常データが少ない
- データ量が限定的である
- 欠損やノイズが多い
- 現場条件や環境条件の影響を受ける
- 数値データ・画像データ・ログデータが混在している
- 取得されたデータと本当に知りたい現象にズレがある
SHINRA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。
対象となるテーマの例：
- 製造業におけるセンサーデータ解析
- 設備異常の兆候把握
- 品質不良の要因分析
- 需要・利用傾向の予測
- 顧客行動ログの分析
- 施策効果の分析
- サプライチェーンリスクの可視化
- 取引先リスクのスコアリング
- 農業・食品分野における画像・環境データ解析
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
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。
SHINRA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。
支援内容の例：
- 経営層向け分析レポートの作成
- 重要指標の設計
- 要因分析結果の可視化
- 改善優先度の整理
- 現場担当者向けの説明資料作成
- ダッシュボード設計・監修
- 分析結果を施策に落とし込むための助言
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。
SHINRAは、IT部門・事業部門・経営層の間にある解釈の溝を埋め、データ分析を組織の意思決定プロセスに定着させることを支援します。
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断材料を可視化。経験値に頼っていた管理業務を、データに基づく意思決定へ移行するための支援を行いました。
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お問い合わせ
既存のAI・分析ツールでは成果につながらない、予測モデルの精度や説明性に課題がある、
分析結果を経営判断や現場改善に活かしきれていない。
そのような段階でのご相談を多くいただいています。
SHINRAでは、貴社のデータ状況、事業課題、意思決定上の論点を整理したうえで、
分析によって期待できる成果や進め方を検討します。
まずは、AI・データ分析の活用可能性を整理する初回データ診断よりご相談ください。