CASE

IT企業のA社では数万〜数十万枚の写真データを目視で確認し、手作業で仕分けをする業務のコストを負担に感じていました。
様々な画角の写真などがあり、品質も一定ではなく、ミスなく確認する作業に時間と工数が大幅にかかっていました。

A社は対象データを自動検知する事で人的コストを削減できると考え、当初大手ベンダーとアルゴリズムの開発に取り組んでいました。しかしながら、プロジェクトはA社が思うように進まず、パートナー企業経由でKICONIA WORKSに問い合わせを行いました。
A社が経験した過去プロジェクトでの失敗事例を元に成功するための解決策を検討し、現在のオペレーションについても膝を突き合わせて何度も確認し、適切な提案をKICONIA WORKSが行ったことがきっかけでプロジェクトはスタートしました。
この時弊社を選んでもらった事が、A社とのプロジェクトの始まりでした。

A社の現状業務やあるべきシステムを想定し、A社のニーズに合わせて、深層学習や様々な画像処理技術を組み合わせたアルゴリズムを構築したことで求めていた性能のアルゴリズムが完成しました。
最終的にはA社が実際の業務で使うことができるシステム開発のサポートまで行い、大幅な業務削減・コスト削減を実現しました。
アルゴリズムの開発もスピーディーに行い、その後の追加要件も含めたシステム開発もスピードを落とさずに2、3ヶ月で運用まで漕ぎ着けました。
業務やニーズを本質的に理解し、投資対効果をともに考えながらスピーディーにシステムを実装していったことがプロジェクト成功の要因と言えます。

提案からプロジェクト推進、結果まで大変満足していただきました。従来かかっていた人的コストを半分まで削減する事ができたそうです。
お客様の期待値を超えるシステムを提供する事ができ、技術で価値を創出できたと考えています。

• 日熊（エンジニア）
  当初計算し共有していたシステム導入による業務改善率が期待通りでお客様に満足いただく事ができたと考えています。信頼関係を構築でき、途中からは弊社に任せていただくかたちで進める事ができた事も印象に残っています。
  機会学習モデルをお客様の指標に合わせて開発したプロジェクトだったため、面白いと感じながら取り組む事ができました。
• シェーン（エンジニア）
  お客様の評価指標に合わせてシステム開発できた事で、お客様の満足度を高めることができたと共に、取り組んでいて面白いと感じた大きなポイントでした。
  お客様の環境上でAmazon Web Serviceのプロダクトを複数活用し、システム開発を行った事で得られたノウハウは現在も他のプロジェクトに活かすことができています。
• 書上（プロジェクトマネージャー）
  先方の評価指標に合わせて柔軟にシステム運用のアイディアを出すことができたプロジェクトでした。前進している、改善している事が非常に分かりやすく、お客様にも満足いただけて良かったです。
  早期に価値提供でき信頼を得ることができたため、現在も定期的に相談をいただいている関係性を築けています。