AI開発外注の費用相場・期間は?おすすめ開発会社を解説
AIを開発したいと思った時にまずぶつかる壁は、「自社内で開発するか外注するか」です。 社内に開発人材がいる場合もいない場合も、AI開発の外注は選択肢の1つとして考えられます。 AI開発の外注にはメリット・デメリットがあるため、AI開発において重視する内容によって外注が最適かどうか変わってきます。 本記事では、AI開発を外注しようか検討している方に向けて、AI開発の外注にかかるコストやメリット・デメリットを解説します。さらに、AI開発に強いおすすめの外注先もご紹介するので、開発会社選びの参考にしてみてください。
-
AI開発の外注費・期間はどれくらいかかる?
AIを外注・アウトソーシングする場合、どれくらいの費用や期間がかかるのでしょうか。外注費用の相場や開発の流れ、かかる期間を解説していきます。
ノーコードAI開発ツールで開発期間・コストを削減
エンジニア不要。現場の人ほど、精度が高いAIを作成可能「AI開発会社」も「開発人材」もいらずにAI開発を行う方法があります。
プログラミングなしでAI開発ができるMatrixFlowなら、外注よりも費用を抑えて品質の高いAIが開発可能です。MatrixFlowの特徴
・マウス操作だけでAIが作れる
・社内でAI開発が完結する
・AIモデルのテンプレートがある
・売上予測、不良品検知など幅広いAIが開発できるAI開発の外注費用相場
AI開発を外注する場合、費用の内訳として「人件費」と「諸経費」の2つに大きく分けられます。
人件費とは、外注先のAI開発会社が抱えるエンジニアやプログラマー、営業担当者の人件費です。見積もりをとるとわかるのですが、開発にかかる人件費は「人月(にんげつ)」という単位で表現されます。人月とは、AI開発に必要な1か月間の人員の数を表したものです。3人月であれば、1か月に3人のリソースが必要ということです。開発チームのサイズや納期によって必要な人数は変わりますが、最小の開発チームでも3名から構成されることが多いです。
諸経費とは、人件費以外にかかる全ての費用をまとめたものです。開発に必要な機材といったハードウェアの設備費、ソフト使用のライセンス料などが含まれます。
一般的に、AI開発の外注費は数百万円から数千万円に及ぶことがありますが、特に複雑なモデルや大規模なプロジェクトの場合は数千万円から数億円にもなることもあるようです。
AI開発にかかる期間
AI開発を外注する場合、完成までの期間は様々な要因で変化します。例えば、開発の規模や開発の複雑さ、開発チームの人数やスキルなどが影響します。一般的に、小規模なAI開発プロジェクトでは数か月から数半年程度、大規模なプロジェクトでは数年かかることもあるようです。
AI開発にかかる期間を正確に見積もるには、プロジェクトの要件を明確に定義し、開発会社に見積もりを依頼するのが最も良い方法です。見積もりをとれば費用だけでなく、納期や進捗管理のためのスケジュールも出してくれることもあります。
AI開発にかかる期間をイメージしやすいよう、開発の大まかな流れをまとめました。
(1)開発の要件定義
(2)開発会社の選定
(3)開発会社との契約・打ち合わせ
(4)AI開発
(5)納品・サポート開発の要件定義では、自社内で開発するAIの要件や目的を明確にします。AIを開発する目的や、そのために必要な機能やAIモデルなどを大まかに決めることが必要です。
AI開発の目的や機能がある程度固まったら、複数の開発会社に見積もりを依頼して外注先の会社を選定します。開発会社を選ぶ際は価格の安さで決めるのではなく、求めるAIの機能や過去の開発事例、競合との違いや強みを比較しながら決めましょう。
開発会社が決まったら、実際に契約を結んで開発プロジェクトの要件や納期、進捗管理方法などの詳細を詰めていきます。仕様に則って、AIに機械学習させるデータの準備、AIモデルのトレーニング、テスト、修正などが行われます。
開発会社でAIの開発が完了したら納品され、テストデータを使ってアウトプットの質や動作を確認します。多くの会社は開発して納品したらそこで終わりではなく、一定期間修正やアフターサポートについてくれます。
-
AI開発を外注するメリット・デメリットは?
AIを外注すべきかどうか決めるには、自社内で開発するメリット・デメリットを比較する必要があります。それぞれ一長一短ありますが、AIを開発する目的と照らし合わせて、どちらでの開発が最適か検討してみてください。
・【メリット】開発経験がなくても開発できる
・【メリット】開発状況によって損切りができる
・【メリット】納期厳守で開発してくれる
・【デメリット】会社によって品質が様々
・【デメリット】継続開発に向いていない
・【デメリット】費用が高くなりやすい【メリット】開発経験がなくても開発できる
AIを外注する最大のメリットとして、社内に開発経験者がいなくても開発できる点が挙げられます。
AIを使ってやりたいこと、欲しい機能、予算が決まっていれば、開発に関する細かな知識がなくてもAIの開発が可能です。外注先の営業担当者・コンサルと一緒に仕様を決めるため、自社内にAI開発の経験者がいなくても相談しながら詳細を詰めていけます。
また、開発プロジェクトのマネジメントをする必要がない点もメリットです。期日に間に合うようチーム全体の進捗確認を行ったりサポートに入る必要がないため、自社内で開発にかけるリソースを大幅に削減できます。
【メリット】開発状況によって損切りができる
AIを開発するにあたって、自社内に開発人材がいない場合はエンジニアの採用から必要になります。ですが、万が一開発プロジェクトが中断したり失敗する可能性を考えると、AI開発のためだけに採用を行うのはかなりリスクが高いです。
急にプロジェクトがなくなる可能性は低いと思われるかもしれませんが、開発の途中で業績が悪化して中断せざるを得なくなったり、プロジェクトチームの主要人物が退職するといった可能性は考えられます。
AI開発のためだけに人を採用した場合、開発によるコストの回収ができないばかりか、プロジェクト終了後の人件費もかかってしまいます。その点外注であれば、契約を終了すればそれ以上開発プロジェクトにコストがかかることはありません。このように、AI開発を外注するメリットの1つに、開発状況によって損切りしやすい点が挙げられます。
【メリット】納期厳守で開発してくれる
AI開発を外注するメリット3つ目は、納期厳守で開発してもらえる点です。
自社内で開発する場合、AIの開発経験がないことがほとんどなので納期の見積もりは大雑把なものになります。そのため、大抵の場合当初の見積もりよりも開発期間がのびてしまうのですが、外注した場合は見積もりに近い期間で開発してくれます。
開発会社には過去の開発事例を元に現実的な納期の見積もりができる上、納期から大幅に遅れてしまうと信頼を失うことにもなりかねません。そのため、自社開発よりもスケジュール通りに開発しやすい点がメリットです。
ただしこれはデメリットにもなりえる点で、納期厳守で開発することが最適な選択とは限りません。開発を進めていった結果、時間をかけてでもAIモデルの品質を高めるべき場面でも、外注の場合は納期優先で進めることが多いです。そのため納期には間に合っているけれども、微妙な品質のAIが納品されてしまうこともあります。
【デメリット】会社によって品質が様々
AI開発を外注するデメリットの1つ目は、開発会社によって開発能力に大きな差がある点です。
AI開発のアウトソーシングを行っている会社は数多くあり、金額も数十万円から数千万円など大きく異なります。同じような技術やサービスを提供する企業であっても、開発チームのスキルや経験、開発プロセスなどによって品質が変わるからです。
開発費用を抑えたいがために安い開発会社に依頼した結果、微妙な仕様のAIになってしまうと、トータルで改修費用が高くついてしまいます。開発能力が高い会社は価格も高い傾向があるので、しっかりと相見積もりをとり、相場価格を見てから判断しましょう。
見るべきポイントとして、過去の開発プロジェクトの実績や、実際に開発に携わるエンジニアのスキルや経験を考慮すると、高品質なAI開発ができる開発会社を選べるかもしれません。
【デメリット】継続開発に向いていない
AI開発を外注するデメリット2つ目は、継続開発に向いていない点です。
メリットの1つに納期厳守で開発してくれる点を挙げましたが、納期厳守が必ずしも良いとは限りません。開発は一度コードを書いて終わりではなく、リファクタリングと呼ばれるコードをより理解しやすくするために整える作業があります。
ですが、納期を守るために複数のエンジニアがバラバラに書いたソースコードのまま納品される場合もあります。外注の場合、エンジニアが入れ替わることで書き方が変わり、結果的にコードが汚くなってしまうことがあるからです。自社開発であれば開発後もリファクタリングをして保守・運用がしやすいソースコードに整えていくことができますが、外注の場合はスケジュールの兼ね合いがあります。
また、自社内で感じた改善点もソースコードを持っている外注先が主導権を握る形になりやすく、時間がかかればかかるほどコストも高くなりやすいです。
【デメリット】費用が高くなりやすい
AI開発を外注するデメリット3つ目は、自社開発よりも費用が高くなりやすい点です。
これはAIの開発に限らず、自社で行うのと外注するのでは外注の方が高い傾向にあります。外注する場合、開発にかかる人件費や諸経費に開発会社の利益をのせて請求されるからです。
自社で一からエンジニアを採用する場合は自社開発の方が費用が高くなりますが、既にエンジニアがいる状態で自社開発するのと外注するのでは、外注の方がコストは高くなりやすいです。
-
AIは外注・自社どちらで開発すべき?
AIを外注すべきか自社開発すべきか悩んでいる場合、自社内にも開発チームがある場合だと思います。外注にすべきかどうか悩む場合は、いくつかの外注先に見積もりをとってみるのがおすすめです。実際に複数の開発会社に見積もりをとることで、外注で求めるAI開発ができるのか、コスト、納期、品質の中でどれを重要視するのかが明確になっていきます。一般的に、自社内で開発する方が思い通りの開発がしやすく、開発後の修正や改善もしやすいです。一方で、期日を守って開発を完了させるにはチームのマネジメントやタスクの進捗管理が必要なため、社内のリソースはかなり必要になります。
外注でAIの開発を依頼する場合は、自社内にAIの開発経験がなくても開発できるため、一から採用せずに開発を進めることができます。また、期日通りに開発が完了しやすい傾向にありますが、その分求める品質に届いていないまま納品される場合もあるため、ある程度の予算を確保して依頼することが必要です。
以上の外注と自社開発のメリット・デメリットを比較した上で、求めるAIに応じた依頼先を決めましょう。
-
AI開発を外注できるおすすめ開発会社
AI開発を外注できるおすすめの会社をご紹介します。
それぞれ得意なAIモデルも費用も違うため、どんなAIを求めているかイメージしながら比較してみてください。株式会社アラヤ
株式会社アラヤは、「AI技術で未来の社会を創造する」をミッションに掲げる開発会社です。
ホンダ、ANA、KDDIといった名だたる企業の導入実績も持っています。開発できるAIモデルの種類は幅広く、製造業から医療業界まで幅広い業界の課題に合わせてAIを用いた課題解決を提案しています。・画像認識/外観検査
・建設機械・産業機械自動化
・空調最適化
・自律飛行ドローン
・ニューロテック
・脳・神経科学データ解析
・AI人材育成サービス
・AI開発サポート過去に開発したAIの事例としては、ドローンで送電線の点検ができるAIモデルを開発したり、建設機械の自動操縦ができるAIを開発した事例などがあります。
ギリア株式会社
ギリア株式会社は、「ギリア メソッド」と呼ばれる、顧客の課題解決を最優先にした仕事の仕方を大切にしている開発会社です。顧客の話を鵜呑みにしたAIを開発するのではなく、現場のデータから顧客が本当に解決すべき課題は何か、という点からヒアリングしてくれます。さらに、求めるAIモデルに必要なデータが不足している、データの品質が低い場合は、品質の高いデータを作るところから始めてくれるのです。
最先端のAI技術を持ちながらも、顧客の課題に最適な技術を選定すべきという考え方からも、顧客の本質的な課題解決を重視していることがうかがえます。
ギリア メソッドで事業課題を解決した事例としては、個別指導塾の株式会社トライグループで「学力診断システム」の開発を行った事例や、パラマウントベッド株式会社で「医療・介護用ベッドの転倒・転落対策」を行った事例などがあります。掲載されている事例の幅広さからも、特定のAIモデルに偏らず、顧客の課題に応じたAI開発を行っていることがわかります。導入事例集は、公式HPからダウンロードが可能です。
株式会社Laboro.AI
株式会社Laboro.AIは、機械学習が得意とする「認識」と「予測」のあらゆる領域のAI開発を手がけています。認識とは画像や人物、音声の認識、予測は購買予測やマッチング、異常音検知の予測などです。顧客の課題に応じて最初の企画・要件定義から、開発後の再学習・チューニングまでワンストップでサポートしてくれます。
AI開発だけでなく、開発の検討段階から支援する「アドバイザリー」というサービスもあります。
アドバイザリーには「AI活用アドバイザリー」と「技術アドバイザリー」の2種類です。AI活用アドバイザリーは、AIを活用するためのビジョン、戦略、ロードマップの策定といったAI導入前の相談ができるメニューです。技術アドバイザリーは、自社でのAI開発がうまくいかない場合にアドバイスをもらったり、手法の調査といった技術的な相談ができるメニューとなっています。自社開発と外注とで悩んでいる場合や、自社開発で技術的な懸念事項がある場合は、アドバイザリーを使ってみるのも1つの手です。
株式会社AVILEN
株式会社AVILENは、コンサルティングと日本有数のAIエンジニアに強みを持つAI開発会社です。DXコンサルティング、デジタル組織開発、AI技術実装といったサービスを提供しています。
AI技術実装では、顧客の課題に応じたオーダーメイドのAI開発を行っており、課題解決方法の提案からデータ取得、システム開発まで一気通貫で支援してくれます。データ入力を自動化するための画像処理や、大量の文書を分類する言語処理、レコメンド機能を実装するための最適化といったソリューションを持っています。
企業におけるAI活用を熟知したコンサルタントが課題をヒアリングしてくれるため、ヒアリング段階から実現可能性や費用感を提案してくれる点がメリットです。
-
AI開発に関するよくある質問
AI開発の外注にまつわるよくある質問に回答していきます。
AI開発のフローは?
AI開発は、データの準備→AIモデルの選定→AIモデルのトレーニング→AIモデルのチューニングという流れで行われます。
AIはデータを元に機械学習を行うため、AIモデルを作るには学習用のデータが必要です。学習用のデータは手作業やWebスクレイピングなどを行って収集し、AIが処理しやすいようデータの前処理を行います。
データの準備ができたら、求めるアウトプットが出せるAIのモデルを選定します。AIモデルの選定ができたら、学習用に用意したデータを使って機械学習を行い、学習率、バッチサイズ、エポック数といったハイパーパラメータの調整を行います。
機械学習を行ったAIモデルの評価を行い、必要であればモデルのパラメータをチューニングします。
AI開発を外注する時の注意点は?
AI開発を外注する際の注意点は、「需要と要件の確認」「適切な開発会社の選定」「スケジュール管理」などが挙げられます。
AI開発の外注を決定する前に、自社の需要と要件を確認して外注先に期待する役割や機能を明確にしましょう。また、外注先によって費用や品質にバラツキがあるため、専門知識、実績、信頼性などを考慮して比較・選定することが必要です。外注先が決まった後も依頼先に任せきりにするのではなく、社内のプロジェクトリーダーがスケジュールを管理し、期限内に開発が完了するようにマネジメントしましょう。
-
AI開発の外注方法まとめ
・AI開発の外注費は数十万円〜数千万円と幅広い
・開発期間は数か月〜数年かかる場合も
・AI開発を外注するメリットは、開発経験なしでできる、納期厳守で開発できる点があげられる
・AI開発を外注するデメリットは、品質に差がある、費用が高くつきやすい点があるAIの開発を外注する場合の費用や納期、外注のメリット・デメリットをご紹介しました。
AI開発は開発の規模によって数十万円から数千万円まで幅広く、費用に応じて開発期間も変わってきます。自社開発にも外注にもそれぞれのメリット・デメリットがあるため、AI開発で重視する内容を明確にしてから開発会社を比較するのがおすすめです。開発会社を選ぶ際には、価格だけでなく導入実績や事例も見ながら見積もりをとって判断しましょう。AI開発経験なしでも自社開発できる「MatrixFlow」
自社開発と外注の良いとこどりができるのが、AI開発プラットフォームの「MatrixFlow」です。
コードを書かずに開発できるMatrixFlowでは、AIや開発の知識なしでも自社開発できます。
細かな要望や修正をAI開発に反映させながら、外注よりもコストを抑えて希望通りのAI開発が可能です。課題解決できる業界も幅広く、飲食業界から建設、金融、医療まであらゆる業界の課題にあったAI開発ができます。
実際のAI活用事例についてはこちらから資料をご確認ください。
編集部Pickup記事
-
ノーコードでAIを開発する方法とは?開発事例・無料の開発プラットフォームを紹介
ここ数年、国内外の開発者の間で「ノーコード(NoCode)」という言葉がよく聞かれます。 ノーコードとは、文字通りコードいらずでWebサイトやWebサービスを開発する手法のことです。 このノーコードの開発手法を使って、AI(人工知能)を開発しようとする動きが出てきています。 本記事では、ノーコードでAIを開発して自社課題を解決したい方に向けて、ノーコードでどんなことができるのかを解説していきます。 ノーコードを使ってAIを開発した事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。
-
機械学習のビジネスにおける活用事例を徹底解説
様々な分野・企業で、AIや機械学習の活用が進んでいます。 iPhoneのSiriやGoogleのアレクサなど、日常生活にも溶け込んでいるほどです。 AIにデータを機械学習させれば、膨大な時間がかかる作業も分析も一瞬で終えることができます。 AIは学習させるデータでどんな使い方もできるため、その可能性は無限大です。 本記事では、AIや機械学習をビジネスに活用する方法や、導入事例をご紹介します。
-
AIツール・開発プラットフォームおすすめ13選!無料AIツールも?
AI(人工知能)を使ったツールやアプリは、ここ数年で急激に増えました。身近なところだと、有名画家風のイラストが作成できるアプリや音声読み上げソフトなど、一度は耳にしたことがある方もいるのではないでしょうか。 企業においても課題解決ができるAIツールや、AIを開発できるプラットフォームへ注目が集まっています。ですが、AIツールと一口にいっても、開発できるAIの種類や解決できる課題も様々です。 本記事では、AIを開発できるプラットフォームや、無料で使える便利なAIツールをご紹介します。AIツールを使ってどんなことができるのか、ツールによる違いを知りたい方は必見です。
-
AIによる需要予測の仕組みとは?導入事例・費用・アルゴリズムを解説
過去の販売データを元に商品の発注数や売れ行きを予測するのは、小売業界では当たり前に行われています。 ですが、経験や勘に頼った予測は個人の力量に依存するため、予測に再現性がありません。予測の精度も人によってバラバラなため、常に高い精度で予測することは難しいです。 こうした課題を解決する方法の1つとして、AIを使った需要予測が注目されています。AIを使うことで、スキルに依存しない高精度で需要予測が期待されているのです。 本記事では、AIを使った需要予測の仕組みや導入事例について解説していきます。需要予測をして在庫管理の最適化や売上増加を狙っている方は、ぜひ参考にしてみてください。
-
製造業におけるAI活用事例23選!各社の導入方法・例をご紹介
ここ数年でAi技術は格段に進化を遂げています。様々な領域でAIの活用が進んでいますが、製造業ではどのくらいAIの導入が進んでいるのでしょうか。製造現場での実用化にはいまだ課題も残っています。AIを活用できる人材がいない、AIの導入方法がわからず、活用が進んでいない企業も多いのではないでしょうか。 この記事では、実際にその仕組みや導入のメリット、成功・失敗事例を紹介していきます。製造業でAIを導入するうえでの注意点についても解説していますので、ぜひ参考にしてください。
-
ディープラーニング(深層学習)とは?AI・機械学習との違いを簡単に解説
ディープラーニング、AI、機械学習。誰しも、テレビや本で一度は耳にしたことがあると思います。 ですがこれらが何を指しているのか、なぜ注目を集めているのか知っている方は少ないのではないでしょうか。 本記事ではAIを学んだことがない方向けに、ディープラーニングとは何なのかを簡単に解説します。 ディープラーニングと機械学習の違いがわからない方や、ディープラーニングの活用事例を知りたい方も必見です。
関連した事例
-
予測分析ツールおすすめ7選比較!AIで予測できること・無料ツールはある?
将来の売上や株価を予測することができれば、ビジネスや投資において非常に有利に動けます。しかし、人の勘や経験に頼った予測には限界があり、正確な予測をすることは困難です。 そこで、あらゆる業界で「予測分析ツール」が注目されています。予測分析ツールを使えば、膨大なデータを分析し、過去の傾向をもとに未来を予測できます。さらに、機械学習や人工知能を使った予測分析ツールを活用すれば、誤差を減らしてより高い精度で予測を行うことができます。 本記事では、予測分析ツールでどんなことが予測できるのか、おすすめの予測分析ツールをご紹介します。AIやツールを使った予測に興味がある方は、ぜひ参考にしてみてください。
-
AIツール・開発プラットフォームおすすめ13選!無料AIツールも?
AI(人工知能)を使ったツールやアプリは、ここ数年で急激に増えました。身近なところだと、有名画家風のイラストが作成できるアプリや音声読み上げソフトなど、一度は耳にしたことがある方もいるのではないでしょうか。 企業においても課題解決ができるAIツールや、AIを開発できるプラットフォームへ注目が集まっています。ですが、AIツールと一口にいっても、開発できるAIの種類や解決できる課題も様々です。 本記事では、AIを開発できるプラットフォームや、無料で使える便利なAIツールをご紹介します。AIツールを使ってどんなことができるのか、ツールによる違いを知りたい方は必見です。
-
ノーコードでAIを開発する方法とは?開発事例・無料の開発プラットフォームを紹介
ここ数年、国内外の開発者の間で「ノーコード(NoCode)」という言葉がよく聞かれます。 ノーコードとは、文字通りコードいらずでWebサイトやWebサービスを開発する手法のことです。 このノーコードの開発手法を使って、AI(人工知能)を開発しようとする動きが出てきています。 本記事では、ノーコードでAIを開発して自社課題を解決したい方に向けて、ノーコードでどんなことができるのかを解説していきます。 ノーコードを使ってAIを開発した事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。
-
プログラミングでAIを開発する方法!必須のプログラミング言語・入門知識を解説
近年急速に進化しているAI(人工知能)。 AIを活用すれば、今まで大量の人と時間を投下していた業務も効率よく精度高く遂行できます。 人と同じような動きができるためすごい存在に思えるAIですが、プログラミングを学べば初心者でも開発が可能です。 本記事では、プログラミングをしてAIを開発する方法やAI開発におすすめのプログラミング言語をご紹介します。
-
機械学習(ML)とは? メリット・種類・業界や課題別の活用例・実施方法を解説
機械学習(Machine Learning)とは、コンピューター(Machine)が与えられた大量のデータを処理・分析することでルールやパターンを発見する技術・手法のことです。学習の結果明らかになったルール・パターンを現状に当てはめることで、精度の高い将来予測が可能となります。 高度なコンピューターを使用することで、人間の脳では処理しきれない複雑な要素を加味した分析・学習が可能となりました。その結果、近年ではさまざまな領域において人間による作業の精度向上・効率化に役立てられています。自動運転や医療、人間の購買行動の分析など、さまざまなビジネス領域で機械学習が実用化されており、今後のマーケットで生き残っていくためには必須の技術になりつつあるといえるでしょう。 本記事では、機械学習(ML)の概要やメリット、種類に加え、業種別・課題別の活用例を紹介します。実際に取り入れる際の作業フローも紹介しているので、機械学習の活用に興味がある方はぜひ参考にしてみてください。
-
データドリブン経営とは?成功事例からわかる必要性・メリット解説
ビジネスでデータを活用するのは、今やどの企業も当たり前に行なっています。 ですが、データを効果的に活用できている企業はあまり多くありません。 データを部分的にしか活用できていない、人によってデータ活用のレベルが異なる企業が多いのではないでしょうか。反対に、データを活用しようと意気込んで収集した結果、膨大なデータを持て余している場合も見受けられます。 このように、データを有効活用できていないと感じる方々に知っていただきたいのが、「データドリブン経営」という考え方です。本記事では、データドリブン経営とは何かを簡単に解説し、データドリブンで数字改善した成功事例をご紹介します。データを活用して売上を伸ばしたい、コスト改善したいと考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。
-
AIやExcelを活用したコールセンターの入電数予測の方法
コールセンターにおけるコール予測(呼量予測、forecaster)とは、お客様からの問い合わせなどセンターで受信する電話の量を予測することをいいます。 コールセンターの運用コストを増加させる要因のうち大きなものが、コミュニケーターの人件費です。コミュニケーターは顧客からの入電に応じてオペレーションの対応をするため、実際の入電数よりも多くのコミュニケーターを配置すると、対応がなく待ち状態のコミュニケーターが増えて、不要な人件費の増加に繋がります。また、逆に配置人数が少ないと呼び出し中でつながらないなどのクレームの要因になりかねません。適正な人員をコンタクトセンターに配置することで、十分な顧客満足度が提供できる状態でオペレーションを行っていることが理想です。今回は、Excelを活用したコール予測、AI(人工知能)による機械学習を用いた時系列分析で、コール予測を実現する方法をご紹介します。
-
予測分析とは?活用事例とその手法・ツールをご紹介
予測分析とは、過去の行動パターンを特定し、将来の結果を予測するために、大量のデータに数理モデルを適用する手法です。 機械学習、データマイニング、統計アルゴリズムなどの複数の組み合わせがもたらす「予測的手法」により、予測分析ツールは、単純な相関付け以上の機能を実装できます。ビジネス分野では、予測分析が以下に示すようなさまざまな用途に利活用されています。 ・需要と供給のより正確な予測コンピューターネットワークに悪影響を及ぼす脅威と潜在的問題の特定 ・保険サービスや金融サービスにおけるセキュリティリスクの低減 ・クレジットカード詐欺のリアルタイム検出 予測分析機能を組み込んだソフトウェアが増えつつあり、これはあらゆる規模の組織体でユーザーにとって身近なものになっています。予測分析はデータサイエンスや高度な分析に関する訓練を受けていないエンドユーザーにも実務上の価値をもたらします。これは、まさにすべてのユーザーが恩恵を受ける機会を提供することに値します。この概念を「データの民主化」と呼びます。誰もがデータを利用してより良い意思決定を下せるように、組織全体でデータを誰もが利用できるようにするという概念です。 本記事では、予測分析がなぜ重要なのか、予測分析の実活用例、予測分析の手法、機械学習やデータマイニングなどの他のテクノロジーとの関係、モデルの役割、予測分析を始めるにあたってのヒントについてご紹介します。
-
ディープラーニング(深層学習)とは?概要や、業界・課題別の活用例・導入手法を解説
AI(人工知能)という言葉は昔からありましたが、近年いよいよ本格的に生活のなかで活用されるようになってきました。そのなかで重要な役割を果たしているのがディープラーニング(深層学習)です。従来は機械に任せるのが難しかったケースにも対応できるようになり、さまざまな形で日常生活やビジネスに変革をもたらしています。 しかし、ディープラーニングがどのような仕組みなのか、具体的に理解している方は少ないでしょう。本記事では、ディープラーニング(深層学習)の仕組みや、AI・機械学習との違い、さらに業種別のビジネスへの活用例を紹介します。 ディープラーニングを事業活動に活かしたいとお考えの経営者・事業担当者の方は、ぜひ参考にしてみてください。