データ収集やモデリング・PoC工程の時点で進捗遅延やコスト超過を引き起こしたり、あるいはAIシステム構築後も思うような結果が得られないという失敗例も少なくありません。その多くは「ビジネス理解」や「データ分析」が不十分であることが原因となっています。

当社では「CRISP-DM(Cross Industry Standard Process for Data Mining)」方法論によるプロセスをモデル開発/PoCに適用し、ビジネス上の目標・目的や、存在するデータを理解しながら評価を繰り返すことで、適切な結果へと結びつけます。