AI・DXプロフェッショナルの魅力
- AIありきではなく、経営支援の高度化をAIで推し進めるという発想が求められる（価値にフォーカスすることが求められる）
- ハンズオンで現場に入り込み、経営層とも距離が近いため、一気通貫で推進しやすい
- 「PoCを繰り返して結局何も生まれない」ということがない（実際に現場で運用するところまでやりきれる）
業務内容
ご入社後、下記の中から得意な領域を中心に業務をお任せし、徐々に経営支援全体（マーケティング／デジタル／ファイナンスなど）へ、幅を広げて頂きます。
- 課題特定・解決のためのビッグデータを用いた分析
- 機械学習システムの導入・運用
その他事例
- 独自モデル・アルゴリズムの企画〜実装〜評価
- 論文/OSS 調査と技術 PoC の高速回転
- MLOps・GPUインフラ最適化
- 技術ブログ・登壇によるブランディング
プロジェクト事例
【事例1】機械学習を活用したCRMセグメンテーション最適化支援
《開始前》
- 顧客セグメントごとにCRM施策は実施していたものの、使用情報が乏しく、大まかな分類でしかなかった
- セグメント精度が低く、個別施策の効果検証も不十分であったため、マーケティング投資の無駄が発生していた
《支援内容》
- 既存CRMデータ（購買履歴、会員属性など）を収集・統合し、機械学習モデルの基盤を構築
- 勾配ブースティングを用いて、顧客セグメントを再定義し、精度の高いセグメンテーションを実現
- 新たに構築した機械学習システムは現場のCRMプラットフォームに組み込み、通常業務化
- ABテストフレームワークを導入し、機械学習によるセグメンテーション施策と従来施策を比較検証
《成果》
- 機械学習によるセグメンテーション最適化により、トップライン向上含む年間約2億円の利益貢献を達成
【事例2】機械学習を用いた顧客仮説検証から高LTV化施策まで一気通貫で支援した案件
《開始前》
- どの顧客が高いライフタイムバリュー（LTV）を生むか把握できず、筋のいい施策が打てていない状態
- CRMデータを活用した分析体制が未整備であり、購買行動に基づく施策立案が困難だった
《支援内容》
- 既存CRM／購買履歴データを収集し、EDA（探索的データ解析）を実施。高LTV化に寄与する購買行動パターンを機械学習手法で特定
- 特定された行動パターンをもとに、顧客仮説を再構築。たとえば「定期購入開始後○回目までに○○カテゴリを併せ買いする顧客ほどLTVが高い」などの仮説を抽出
- 新たに策定した仮説に基づき、ターゲットセグメント向けのプロモーション施策を設計。
- 施策効果を検証するため、ABテスト環境を構築。仮説に沿ったグループと従来施策グループを比較し、インパクトを定量的に評価
《成果》
- 機械学習によって抽出された高LTV顧客の購買行動に基づく施策を展開した結果、年間で約2億円の粗利益貢献を実現
ミッション
最新AI技術（LLM・拡散モデル・自律エージェント等）を“経営課題解決ツール”へ昇華しSaaS／内製プラットフォームとして提供していきます