セミナーレポート

「社内データ活用」、どう進める?何ができる? 〜DATUM STUDIO データ活用セミナーレポート〜

データ分析やAI構築で企業の課題を解決する、Supershipのグループ会社 DATUM STUDIO。100名規模のデータサイエンティストを擁する同社では、AI活用やデータ分析のノウハウをお伝えする無料セミナーを定期的に開催しています。

当記事では、11月に開かれたセミナー「ノウハウ大公開!事例から見る効果的にデータを活用するAI導入のポイント」の模様をダイジェストでお伝えします。

セミナーでは、DATUM STUDIO パートナーアライアンス部 部長の秋山 泉と、同社 データ事業本部 データソリューション部 1Gの松本 祐輝が、「社内データ活用のプロジェクトを進めるために必要な準備や段取り」や、「そもそもデータ活用で何が実現できるのか?」についてお話しさせていただきました。社内データ活用にご興味のある・悩みを抱える方はぜひ参考になさっていただければ幸いです。

「そもそもデータは存在するのか?分析に使えるのか?」

セミナーの前半では、パートナーアライアンス部 部長の秋山から「AI/データ分析プロジェクトの進め方」についてお話しいたしました。

ビジネスにおけるデータ分析のフローは、多くの場合「問題を発見し、データを収集・分析してアクションにつなげる」という流れになりますが、秋山は、その前段階の「現状と、あるべき姿を整理し、その間にあるギャップを明確にする」ことがまずファーストステップとして大事だとして、DATUM STUDIOでもまずはこの段階からクライアントにヒアリングをしています。

イメージ:ビジネスにおけるデータ分析のフロー

その点を明確にしなければ、プロジェクトの進むべき道(埋めるべき理想と現状のギャップ)がわからず、また、データ分析・マーケティング・営業など、それぞれのチームでもつ課題感が異なってしまう結果となり、そこをバラバラにしたまま進めると部門間の対立や矛盾を生む恐れがあります。

また、データの分析以前に、「データサイエンティストはそもそもデータが無くて“詰む”ことがよくある」として、社内データの有無を確認することや、データガバナンスを
守りつつもその垣根を越えて必要なデータにリーチすることができる風通しの良い社風にすることが重要であると指摘します。

秋山「お客様から『あそこの倉庫にデータがいっぱいある』と言われて行ってみると、そこにあるのはデータではなく紙だった・・ということもありました。また、必要なデータがあったとしても、『マーケティング部門が持つデータは営業部には見せられない』などと言われてしまうケースが、データ分析の取り組みが盛んな企業であっても現実に起こっています。時にはどういったデータを持っているかすら教えてくれず、頼みようがないということもあります。

こういった部門間でのハレーションを、データガバナンスの観点から防ぐためにも、時にトップのコミットメントが必要です。そのうえで、『データが入手可能か』、データがない場合は『外部のデータは利用可能か』ということを確認することが重要です」

一方で、秋山がこれまでクライアントの課題を聞いてきた中では、そのおよそ2〜3割は「そもそもデータ分析の必要がない」事案だったということで、その意味でもまずは「どういった問題を解決すべきなのか?」、そして「問題解決に必要なデータは入手可能なものなのか?」を明確にすることが大切であるといえます。

画像分析で危険運転を防止せよ

続いて、データサイエンティストの松本から、これまでにDATUM STUDIOが手がけてきた画像分析の事例についてご紹介いたしました。

今回、松本が紹介させていただいた事例は以下の7つです。

– 医療現場におけるウィルス画像の検知
– スーパーマーケットにおけるチラシデータの文字列校正
– 顔認証により個人を特定し、オフィスにおける最適な座席位置やエアコン設定の自動調整
– 危険運転を検知する車載カメラ開発のための静止画像認識
– 自動運転技術開発に向けた道路上の障害物の認識精度向上
– 上空から撮影した写真画像から、地物の変化・有無を分類し判定する
– 土砂崩壊など災害の危険箇所を、地図画像からAIで自動検出

このうち、4つ目の「危険運転を検知する車載カメラ開発のための静止画像認識」は、昨今の危険運転に関する事件・事故の増加や関心の高まりを受けた、居眠りや運転中のスマホ操作などを検知できる車載カメラの開発に向けた事例となります。

具体的には、車載カメラから得られる画像から、ドライバーが運転中に手にするものを認識・分析し、危険な運転をしているかどうか判定するものとなっています。

車載カメラの解像度はあまり高くはなく、細かいものになると検知が難しくなっていましたが、現状ではタバコ・スマートフォン・メガネ・サングラス程度までの検出が可能となり、サービス化に向けたさらなる改良を検討中です。

 

松本「この事例では、大量のアノテーション作業(学習データ作成のためのラベルづけ)が必要となっていました。『これはスマホです』『これはタバコです』ということをAIに学習させるために正解ラベルを作ることが必要で、その作業も弊社で請け負ったため、およそ10万枚の画像に対して数カ所の検知領域のラベル付けをする作業が必要となりました。

また、“教師データ”となる、実際の車内の環境を写した写真も必要になりました。例えば、高速道路のトンネルにはナトリウムランプ(オレンジ色の光)がありますが、同じ条件なのに、それに照らされている場合と照らされていない場合で誤った認識をしてしまうことが多く、実際の運転現場の汎用的な画像が必要であるということがわかりました。

これらの問題の対策としては、弊社でさまざまなネットワークやモジュールを組み合わせた、物体検知に特化したフレームワークを開発・適用し、細かな物体の検知を可能としました」

セミナーでは、上記の事例にまつわるものとして、「居眠りの検知・警告」(カメラに写っている人が居眠りをすると警告音を鳴らす)「顔認証」(あらかじめ顔写真が登録された人のうち、誰がカメラに写っているかを判定する)の簡易的なデモンストレーションも行われました。

また、最後に行われた質疑応答では、「画像分析には大手企業も参入しているが、その中でDATUM STUDIOの強みはどういった部分にあるか?」などのご質問がありました。

この質問に対し、松本からは「“柔軟性”が強みと考えています。大手の企業ですと、パッケージがあらかじめ用意されていて、その中で課題を解決しようとすることが多くあります。もちろん、そのパッケージは素晴らしいものなのですが、その範疇から外に出てしまうと解決できないこともあります。そういった際に、弊社ではさまざまなナレッジを組み合わせて柔軟にご対応することができます」とご説明させていただきました。


DATUM STUDIOでは、豊富な事例を元にした課題設定・分析企画案の立案支援からデータ収集・分析作業までを請け負うほか、Supershipが提供するプロダクトと組み合わせた施策など、柔軟性に富んだご提案をさせていただいています。社内教育も充実しており(松本もデータ分析は未経験からのスタートでしたが、現在ではデータサイエンティストとして活躍しています!)、そのノウハウを企業研修や外部講座としてご提供しております。

また、Supershipでは、オンプレミス・マルチクラウドにサイロ化したデータベースを横断してひとつのシステムで統合管理することができるデータマネジメントシステム「Datapia」や、パブリックDMP「Fortuna」などのプロダクト、さらにDATUM STUDIOが誇るデータサイエンスの技術・ノウハウを活用することで、データの統合・分析から施策実行までを一気通貫に支援し、企業のデジタルトランスフォーメーション化を推進しています。

DATUM STUDIOの無料セミナー、次回は表参道のSupership本社オフィスにて、12月11日(水)にSupership&ちゅらデータと共同での開催を予定しております。詳細はこちらのページをご覧ください。皆さまのご参加をお待ちしております!

データマーケティングコンサルティング

Supershipは、データを活用したマーケティングパートナーです。データとテクノロジーでイノベーションを生み出すマーケティングコンサルティングサービスを顧客理解から効果検証まで、ワンストップでご提供しています。

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