単価100万円以上の案件一覧

データ分析 / AI開発の受託 / アドバイザリー事業にご協力いただきたいです。
今回お任せするPM・コンサルタントロールを現在担当しているのは2名。
参画初期はツーマンセルでのプロジェクト推進を想定していますが、将来的には単独での推進も期待しております。
トップクラスのデータサイエンティストを日本全国にネットワークしているため、フルリモートで適宜チームを組成して業務分担の上でプロジェクトを推進いただきます。

想定業務例：
・クライアントからの要件ヒヤリング
・PJTマイルストーン設計
・PJT進捗管理
・分析メンバーへの業務指示
・分析実務の遂行
・分析レポートをもとにクライアントへの提案書作成
など

・AI開発・データ分析プロジェクトのプロジェクトマネージャーのご経験（5年以上）
・データ分析・AI開発実務のご経験
・プロジェクトでのR, Python, SQLの利用経験
・プロジェクトでのAWS, GCP, Azureのいずれかの利用経験
・統計及び機械学習に関する基礎知識

オフィスレイアウトの平面図から、イスやデスクの数や種類を読み取りたい。
エンジニアを中心に 現在機械学習モデルの構築を進めているが、図面を読み取れる段階までのモデルが完成していない状況で（教師データとなる図面素材は既に数百種類あり、アノテーション済みのデータもかなりの数があるが）読み取り精度を上げるために、何をすれば良いかで行き詰まってしまっている状態。
こうした現状を改善できる、アドバイスやレビューいただける方を探しています。

[参考情報]

• 椅子や机などの数をある程度の種類に分けて把握（物体検出）したい（イメージ：ソファー * 2脚、椅子 * 3 脚、四角い机 * 3台、丸いテーブル * 1台）
• 将来的には、検出した物体のサイズ感も把握していきたいが、これは先の話
• （検出した机や椅子などの品番情報は図面になく、マスター情報を手作業で紐づけする）
  サンプルデータについて
• 基本的には AutoCAD のデータが PDF になったものを使う
  （多くのものが）Web からとってきたもの

上記の内容に対応できる方。

工場の業務改善を目指したPOC実施具体的には機械学習モデルを用いた将来予測を目指す

-製造業のプロジェクト経験あり
　-機械学習モデルの構築経験あり
　-コンサル経験あり(要件定義フェーズから参画)
　-説明資料や提案資料作成経験あり　

ECサイトにおける需要モデル構築

-需要予測モデル構築経験
　-SQL（特にBQ）によるデータ加工経験
　-Pythonによるデータ加工経験

■案件概要：Product Analyst業務支援
・Productチームにおいて各プログラムにおける製品の主要なKPI/Metricsに関するパフォーマンスレポートのAutomation化
・分析、BIツール(Power BIなど)/ダッシュボードの設計、BI tool作り込み、BI toolメンテナンスをリード
■役割・Product Analystとしてプロダクトマネージャー、UXデザイナー、エンジニア、ビジネスチームと連携し、KPIやメトリクス等のレポートプロセスを自動化し、ビジネスニーズを満たすためのデータインフラストラクチャの改善要件の策定を行います。
・テクニカルサポートサービスアプリのアクションログデータの取得（Bigdata）および、アプリのユーザー体験、アプリ内の診断機能状況データなどを集約し、それを要約して実用的な形式にコンパイルすることにより、実績データに基づいた課題抽出とデータ分析結果からの示唆から効果的なアプリ改善の意思決定をサポートします。
・KPIの状況と課題についてデータ分析の観点からプロダクトレビューの資料を準備し、エグゼクティブレベルへレポートを行います。
・KPI実績および製品のログデータを分析し、問題、傾向、洞察を特定します。
・プロダクトマネージャと共にプロダクトプランニングや戦略策定の議論に参加します。

・Excel / SQL/ Pyhon、およびPowerBIや類似のBIツールなどを用いたビッグデータ分析をスムーズに行え、チームメンバーにスキルトランスファーができる。
・プロダクト構築、オペレーションプロセス、サービス改善などに対して、定量的なアプローチにより改善点の発見を行い、要点を端的に視覚的に説明できる。
・実績と論理的な予測によるKPIの目標値設定が行える。
・定量的・定性的な観点で、データやグラフから変動要素が発見できる。
・ユーザー思考とビジネス思考の両面から改善の提案が行える。
・聞く力、信頼を得る力、関係者を巻き込む力がある。
・既存の考えに囚われず、ゲームチェンジャーとして新しい発想で積極的に課題解決に取り組める。
・多様性を大事にし、チームメンバーと円滑なコミュニケーションが行える。
・語学力
　英語：読み書き必須。会話ができることが望ましい

Tableauによるビジュアル化支援、アーキテクトの構築

・Tableauのスキルが高い（DataSaber相当というイメージ）
・コンサル的にビジネスやKPIの話ができ、顧客ファシリテーションが可能な方
・AIスキルは不要な一方、BIとデータエンジニアリングとコミュニケーションを重視

・サイトのアクセス解析、ヒートマップ解析
・競合他社のWebサイトを調査し、クライアントのWebサイトと比較及び改善案の提案
・メルマガの開封率、クリック率やオプトアウトの傾向分析
・検索広告、バナー広告、メール、記事広告など広告のトラッキングとその分析
・アンケート、CRMなどの分析、市場トレンドの分析
・オンラインキャンペーンの計画と実行とその評価
・オンラインマーケティングの戦略策定と最適化
・KPIの設計、戦略や戦術設計、ロードマップ設計
・ソーシャル、リスティング分析
・SEO、LPO、A/Bテスト

・GAやAAなどのWeb解析ツール ・Google Search Consoleなどのサイトの検索順位の監視・管理ツール

消費財メーカーのDX推進をコンサルタントと一緒に推進してもらいます。
社内の散財しているデータをCRMで一元化し、データ活用、アクション策定までを予定しております。
★現フェーズ
要件定義下記データをCRMで一元化
ECサイトWEBアクセスデータ顧客データ
お客様相談室のデータ会員サイトのデータ

・CRM構築プロジェクトの経験 ・BigQuery ・Python

音楽関連のマーケティング分析-基本的にはエンドからの要望にアドホック分析対応。
-分析が中心となるため、機械学習自体の知識はあった方が良いですが必須ではない
・かなり大きなデータを分析するため、田町で週に2-3日程度(音楽配信ログや人流データなど)
・一部データについては、リモートでの分析対応。

・データ前処理を自分で考えて実装することができる
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる（JupyterNotebook/Lab環境等）
・ある程度大きなデータを扱うことができる（数千万-数億レコードレベル

・顧客ビジネス上の課題及び要件を理解し達成に向けて仮説立案おおよびデータの収集・分析を実施
・顧客から提供されたデータの確認・分析および分析基盤の構築・運用
・機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング
・適切な機械学習モデルを選定・開発仮説検証を実施

・数理モデルと機械学習を用いた予測需要プロジェクトのへ従事経験
（データ収集から分析、モデル開発まで一通りご対応した経験）
・Pythonを使ってデータ分析や前処理を実施した経験
・データサイエンスプロジェクトの実務経験
　-scipy,pandas,seabornなどの統計ライブラリや可視化ツールを用いたデータ分析
　-データベースやDataFrameを使いこなせる方。
　 pandas,dask,modinなどのFWを用いて、小規模から大規模までのデータを扱うことができる。
・需要予測や最適化アルゴリズムの基本的な理解
・日本語力（ネイティブレベル）