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AI DDD 要件定義 DX ユビキタス言語

DX/AIに合わせた業務内容の再定義

受講生:1

できること

【1 - 顧客の既存観念の転換】
顧客の持つ業務に対する既存観念の転換は、顧客が現在持っている業務に対する考え方や方法を変えることを意味します。時代の変化や新しいテクノロジーの導入により、既存の業務方法が効率的でなくなったり、新たなビジネスチャンスが生まれたりすることがあります。顧客はそれに対応するために、既存の業務に対する観念を転換し、新しい手法やアプローチを取る必要があります。これにより、より効率的で競争力のある業務が実現できます。
(ただし、現場のオペレーションや社内のポジションが大きく変わるので、社内政治力学(既得権)による妨害を排除するため、トップ権限が必要です。ステークホルダとの調整に追われるような環境では実現はかなり難しいこととなります。)

【2 - AI/デジタル時代に合わせた業務内容の再定義】
AI/デジタル時代に合わせたシステム化に必要な業務内容の再定義と要件定義は、システムを導入する際に必要な業務の再定義と、それに基づいたシステムの要件を定める作業です。
具体的には、現在の業務のプロセスや手順を見直し、効率化や自動化のために必要な変更や要件を明確にしていく作業です。
(業務の本質を既存の方法に捉われずに再定義する必要が有ります。)

【3 - ユビキタス言語】
ユビキタス言語の定義は、システム開発や業務改善の際に使用される共通の用語や概念のことです。システムを導入する際に、関係者が共通の言葉でコミュニケーションを取ることは非常に重要です。ユビキタス言語を定義することで、関係者間の認識のズレやコミュニケーションの問題を解決し、円滑なシステム開発や業務改善を実現します。
(業務の再定義に合わせて用語も再定義する必要が有ります。社内慣用句など既存の発想で定義された用語はアップデートが必要です。)

【4 - 業務知識】
業務知識に基づく顧客の業務内容の再定義は、顧客が行っている業務のプロセスや手順を見直し、改善や効率化のために業務内容を再定義する作業です。顧客の業務知識に基づいて、より効率的で効果的な業務の方法を見つけ出し、それをシステム化することで業務の品質や生産性を向上させることが目的です。
(業務/技術/コストの整合が取れた内容を決めるために、業務の本質を理解し、既存の冗長な業務を取り除く必要が有ります。)

【5 - 正常系と異常系の再定義】
AI/デジタル時代には手作業の延長上にある正常系と異常系の再定義が必要になります。システム開発や業務改善において、想定される正常な業務の流れと、それに対する異常なケースやエラー処理の流れを再定義する作業です。正常系では、業務が予定通りに進む場合の流れや処理を定義し、異常系では、予期せぬエラーや問題が発生した場合の対応策や手順を定義します。これにより、システムや業務の安定性や信頼性を高めることができます。
(既存の業務では正常系に組み込まれている可能性のある異常系の処理を切り分け、技術に合わせた業務フローを再定義します。)

 【自己紹介】
通信会社向けコンテンツ開発を1990年頃から開始。携帯向けコンテンツを2000年頃から開始。
当初からコンテンツのアクセスログを対象にEDA(多変量解析)を行い、体内時計を応用した行動分析の特許を2件取得。(特許第5110324号/特許第5788870号)
AI/機械学習やデータ分析は全工程を経験しています。業務のプロセスや手順を見直し、効率化や自動化のために必要な変更や要件を明確にするお手伝いをしています。また、ユビキタス言語の定義や業務知識に基づく顧客の業務内容の再定義も得意としています。顧客の業務に対して、より効率的で効果的な方法を見つけ出し、DX対応することで業務の品質や生産性を向上させることが目標です。
さらに、正常系と異常系の再定義や顧客の持つ業務に対する既存観念の転換も行います。
顧客の業務を時代に合わせて発展/安定させるために、新たなビジネスチャンスを見つけたり、予期せぬエラーに対応したり、するお手伝いをいたします。
データセット(メタ解析/データ設計)や目的(精度/速度/データサイズ効率/メモリ使用効率向上)に応じたアルゴリズム改良(座標変換、次元圧縮、セグメント分割、AIモデル組合わせ、バイアス低減、ノイズ低減、パラメータ調整、欠損値補間、閾値調整、外れ値調整、キャリブレーション、時系列データ解析、相関関係解析、因果関係解析、EDA、仮説立案/検証/理論構築等、特許技術参照)。
風力発電データ解析、バッテリー劣化診断、画像解析、周波数解析、音声解析、時系列解析、テキストマイニング、バイオ系AI/機械学習、医療系データ解析、AIモデル作成ツール開発。統計/データ解析30年以上ですが、現在もAIサイエンティストとしてAI/データ分析の新規技術開発に特に興味が有り、ベンチャー志向です。

私の経験と知識を活かして、お客様の業務をより効率的かつ競争力のあるものにするお手伝いをさせていただきます。どうぞよろしくお願いいたします。

メンタープロフィール

period2017_biologyAI

契約実績:26
評価: 4.5

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