概要

未踏ソリューション開発サービスは、最先端のテクノロジーにより今まで解決できなかった課題を解き、クライアントの新しいビジネスモデルやプロセスの創出を支援するサービスです。綿密なヒアリングやディスカッションを通して、クライアントの持つ業界固有の知識や課題を把握し、最適なソリューションを提案します。最先端テクノロジーの専門家として、長期にわたり持続可能なプロジェクトの実現に取り組みます。

未踏ソリューション開発サービスが必要とされる背景

日々進化し続けるテクノロジーは、IT革命によって人々の生活を大きく変えただけでなく、その進化自体さえも加速させ、連鎖的に新たなテクノロジーを生み出し続けています。そして現在、最先端のAI技術の発展により、また新たな革新が起き始めています。ITが「情報の民主化」を実現した一方、AI技術が実現する変化は「技能の民主化」です。これまで、熟練した人間にしか視えなかったもの、特殊な才能を持つ人間にしか造れなかったもの、研鑽を積んだ人間にしか操れなかったものを、AIに学習させ再現することが可能になってきました。その変化により、あらゆる業種・業界の組織が、これまでの専門的技能をAI化し、スケーラブルな処理を手に入れることで、その使命をより広く・早く果たせる可能性が生まれています。

未踏ソリューション開発サービスによる
前例のないプロジェクトの実現

異分野の高い専門性を掛け合わせる

専門的な技能をAI技術で再現可能にするには、さまざまな業種・業界の組織が持つ専門的な技能と、最先端AI技術の応用力という、2つの非凡な能力が同時に求められます。
ただし、加速度的にテクノロジーが進化し複雑性が増す現在、そうした技能を獲得し進化のスピードに追いつくことは、そのスペシャリストでなければ増々難しくなってきています。
最先端の技術に素早く適応し価値を生み出すためには、能力を磨き上げてきた技能の専門家とAI技術の専門家が互いに歩み寄り、共に新たなテクノロジーの活用を推し進める必要があります。
技術が進化の速度を上げるにつれ、日本だけでなく世界的にも、この様な共創の傾向は顕著になっていくでしょう。
インキュビットはそのニーズに応えるため、私たちのもつ最先端テクノロジーの専門家としての技能と、クライアントの持つ知見、課題を掛け合わせることで新たな価値を生み出すMitouサービスを提供します。

ビジョンへの共感と価値へのコミット

私たちは、課題に対して最適なソリューションを提案するために、まずクライアントに綿密なヒアリングをおこない、クライアントが持つ業界固有の課題やビジネスゴールを共有します。卓越した技術力と、クライアントが抱える課題を自らも解きたいという共感を強みに、長期的なビジョンの達成に向け、プロジェクトチームの一員として共に課題へ取り組みます。

卓越した最先端の技術力

課題に対して最適な技術を選び出し、プロジェクトに価値をもたらすことを最優先に技術の検討を行います。ディープラーニングをはじめとしたAI技術のリサーチから実際の実装までを一貫して行えるメンバーが、数多くの成功プロジェクトに裏付けされた質の高いリサーチ能力とアルゴリズム実装力を武器に、最先端の研究結果とこれまでのノウハウを駆使し、開発を行います。

不確実性を乗り越えるノウハウ

最先端のテクノロジーを導入する際、2つの対処すべき困難があります。ひとつは実現可能な計画の立案、もうひとつは不確実性の高いテクノロジーを扱うプロジェクトのマネジメントです。

Mitouでは、「何ができて、何ができないか」を分析し、運用を含めた最適な計画をクライアントと共に考えます。

そして、リスクとゴールをクライアントと共有しながら最先端の技術的知見に基づく仮説と検証を繰り返すことで、プロジェクトを課題解決へと導きます。

プロセス

01ブループリントデザイン

最先端のテクノロジーを導入するにあたって、何よりも大事になるのが、プロジェクト全体のグランドデザイン、すなわちブループリントの策定です。次のようなメソッドを用いて、課題をブレイクダウンし、リスクを洗い出し、適切に優先順位をつけ、フェーズ分けを行います。

01Desirability(魅力性)、Viability(成長性)、Feasibility(実現可能性)の分析

私たちは、そのプロジェクトが誰にとってどのような価値をもたらすのかというDesirability(魅力性)、そして、どのような投資効果があるのかというViability(成長性)を深く理解し、技術的に何がどこまで可能なのかというFeasibility(実現可能性)をベースに、プロジェクトを推進します。
技術がニーズに応えられないリスク(魅力性はあるが実現可能性が低い)や、十分な性能を出すための研究費が膨大で投資対効果が合わないリスク(実現可能性と成長性のバランスが見合わない)を十分に分析し、個々の課題と施策の優先順位を策定します。

02スコープと技術的完成度の策定

最先端テクノロジーを運用まで持っていくには、「何がどこまで、どの程度の技術的完成度に到達したら現場で使えるか」という理解が重要になります。特にAIを用いたシステムでは、「100%の精度が出ることは無い」という前提に立つ必要があります。そのため、AIによる誤認識を補佐できるワークフローを設計段階から組み込んだ運用可能ラインを決定します。

03時間軸と不確実性を加味したロードマップの作成

技術リスクを把握するためのR&Dはどの程度必要か、どの段階からどのスコープで実運用が可能か、投資対効果を最大にする進行順序は何かを十分に検討したうえで、プロジェクトを3~4ヶ月毎の短期間フェーズに分けていきます。
実施内容とゴールを明確に決め、結果を踏まえて次のフェーズとスコープを決定することで、不確実性によるリスクを抑えることが可能です。

02開発:不確実性のマネジメント

アジャイル開発手法を駆使し、2~3週間かけてひとつのスプリントを行い、仮説、実装、検証を繰り返しながら、技術的難易度の高いアルゴリズムを実装します。

ブラックボックス化しやすいアルゴリズム開発ですが、各スプリント終了時に、詳細な結果をクライアントと共有し、プロジェクトの透明性を維持します。課題の詳細な内容と、改善案を共有し、優先順位を協議したうえで、次のアクションの合意を行います。クライアントを含めた全プロジェクトメンバーが、常に同じゴールを見据え、開発終了時に同じ着地点に立てるよう、不確実性をマネジメントしていきます。

お仕事に関するご相談や質問など、まずはお気軽にお問い合わせください。

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