具体的な業務内容
【大阪市／リモート可】データ分析・AIプロジェクトマネージャー◆PJT起案〜運用／インパクト大◎
■部署概要：
当チームはデータ活用を通じてグループ内外の様々な課題解決に取り組んでいます。2017年にメンバー4名からスタートし、現在30名近くまで組織が拡大しています。直轄のAIエンジニア・データアナリストが在籍しており、AIコンテストの受賞やゲストスピーカーとしての登壇実績もあります。鉄道オペレーションの生産性向上をはじめ、データを活用したお客様の体験価値向上、データソリューションの外販などを推進しています。鉄道事業におけるAI・データ活用は始まったばかりで、今後も多種多様なデータを活用し課題解決に挑みます。
当ポジションでは、グループ内外の様々なデータ活用プロジェクトにおいて、プロジェクトの起案から運用まで一貫してお任せします。
■具体的な流れ：
・グループ内外からの相談を受け、ヒアリングや課題設定を実施
・データを活用し、PDCAを回しながらの仮説実証
・仮説実証の結果をもとにした、具体的なソリューションの開発・テスト・運用
・完成したソリューションを提供、その後の運用・保守
※上記は理想的な進め方の例であり、実際は案件に応じ様々な進め方をとります。プロジェクトの成功を第一に考え粘り強く交渉し、役割関係なく進んで取り組むことが重要です。
■過去の実装事例：
◎（社内）自動改札機故障予測AI
当社の改札機は定期的に点検・修繕の作業を行ってきましたが、労働人口減少への対応やメンテナンス費用の軽減が課題でした。そこでサーバーに蓄積された機器の稼働データと過去の故障履歴の関係性を機械学習し、故障確率を算出するAIモデルを内製構築、業務実装しました。これにより保守点検者は故障確率の高い個体を優先的に点検することが可能となり、稼働品質を維持しながら点検作業の回数削減を実現し、お客様にご迷惑をおかけする時間の短縮にも繋がっています。「第6回インフラメンテナンス大賞」にて特別賞を受賞しました。
◎（社外）製造ライン異常検知
上記で得た自動改札機故障予測AIの技術を活用し、製造業の企業様のご支援を行いました。製造ラインの様々なデータをリアルタイムに活用し、故障や品質不良につながる異常の検知・原因予測を行うAIを共同開発・導入しました。導入以来、故障による製造ラインの停止から復旧までのタイムロスが短くなり、生産ロスと作業者負荷が低減されました。
変更の範囲：当社業務全般
チーム／組織構成
