AI・RPA活用お悩み相談会（AI無料セミナー）

ＡＩ・ＲＰＡの活用は、働き方改革や人手不足への対策として、幅広い業界で、他人事ではない課題になっています。

しかしながら、ＡＩ・ＲＰＡに関しては、敷居が高そうなイメージや、言葉は知っているがよく分からないといったことから、なかなか導入に至るステップへ踏み出せていない組織が多いのが現状です。

そこで、インソースでは、ＡＩ・ＲＰＡ導入の実情をお伝えしたうえで、個別のお悩みに対してご助言させていただく無料の相談会（セミナー）を開催いたします。

■以下のお悩みに心当たりがある方は、ぜひお気軽にお申し込みください。

・急にＡＩ・ＲＰＡ担当者になり情報収集をしているが、始め方がわからないので、一歩目を知りたい方
・様々な課題があるが、ＡＩ・ＲＰＡでどの課題を解決できるかわからないので、課題を絞り込みたい方
・導入を検討しているが、社内に人材がいないので、人材育成をしたい方

■お悩み

インフラ系エンジニア部門の者です。

顧客のニーズの多様化に応じて、先端技術の情報収集・活用を積極的に進めております。 部内のプログラミング経験者を育成し、AI活用も手段に組み入れた業務改善に取り組んでいきたいのですが、どのようにすればよろしいでしょうか。

■回答

ご相談くださりありがとうございます。

まずは育成対象者に対して、研修を実施してみてはいかがでしょうか。
AIの実情や、機械学習の基礎的手法を身につけることで土台を作りましょう。
その後、対象とする課題を明確にし、実情に沿ったアプローチによってそれぞれの課題に対して解決策を練ることで、スムーズに改善を進めることが可能となります。

課題の絞込みなどの際には、コンサルティングサービスの一環として、弊社コンサルタントがファシリテーターとして入り、発散と収束のお手伝いなどもお引き受けいたします。

■お悩み

総務部門の者です。

業務量に対して人手が追いついておらず、メンバーの負荷が大きい状態です。
AIを使ってなんとか負担を削減できないかと悩んでいます。何か良い案はないでしょうか。

■回答

ご相談くださりありがとうございます。

AIによって負担を削減することはもちろん可能ですが、まずはAIに限らず、あらゆる角度から負担の削減について考えることも重要です。

例えば、一般的な例ですが、「やらなくてよいことをやらない」ように仕組みを変えたり、業務の繁閑を調整できるようにメンバーの多能化を進めることでも全体の負荷を下げることができます。

インソースでは、上記のように業務改善全般に関してマクロな視点で課題を認識いただいたうえで、お客様にとってベストな方法を一緒に検討していきたいと考えております。研修やシステム導入、コンサルティングなどでもご支援が可能ですので、必要に応じてご活用ください。

AIによるアプローチに関しては、（※業務ヒアリングを踏まえ相談会内でお答えしております）などがあります。

ご興味をお持ちいただけたようですので、後日お出しするご提案資料を踏まえ詳しくお話ししましょう。

■お悩み

学習塾の経営戦略部門の者です。

模試のデータを使って合格予測などが出来ないか考えています。
サンプルデータを持参したので、今後の方針についてお話しできませんでしょうか。

■回答

ご相談くださりありがとうございます。

ご提供いただいた情報を拝見する限り、数としては十分なデータがあるかと存じます。 合格予測ということですので、データの特徴（それぞれの問題が合格に与える影響度や、どのジャンルに該当するかなど）をうまく抽出していければ良いのですが、その際の手がかりとなるデータがあると、より精度の高い結果になりますので、必要に応じて追加での収集やデータ作成もご検討ください。

また、合格者にも何パターンかあり得ます（追い込みタイプ、ずっと高いタイプなど）ので、そのカテゴライズも加味すると、より実用的なサービスになりそうです。 どのようにデータを加工していくかなどについては、別日で詳細な打ち合わせをしましょう。

インソースでは、「そもそもＡＩとは何か」を考えていただく研修から、実際にＡＩツールを使っていただく研修まで、幅広くサービスを展開しています。ここでは、その受講者様の声を一部、ご紹介いたします。

• AIの導入に向けて、理解が深まり道筋が見えてきました。次のステップの研修も受けていきたいです。（ビジネス活用のためのＡＩ・人工知能研修）
• 分析の仕方、データの使い方が肝であることが実際に体感できたので、日々取得しているデータをどう利用するかを意識して抽出するようにしたい。(AI・機械学習研修～回帰・分類・レコメンド編)
• 機械学習を行うにあたって、ハードルの高さが難点だったが、ステップを追って学ぶことでかなり身近に感じられるようになった。(Pythonで学ぶ機械学習～回帰分析とディープラーニング)

ユーザー系ＩＴ企業Ａ社の例
～研修とコンサルティングを併用し、社内人材での開発を推進～

①部門内のエンジニアを対象に、手挙げ制で研修を受講
②研修内で検討したアイデアをベースに、コンサルティングを活用しながら
  解決対象の洗い出しと絞り込みを実施
③絞り込んだ課題に関して、実データも参照しながら、具体的な解決手法や
  アルゴリズムを検討
④実運用に向け、部門内のエンジニアでモデル開発