【本記事はPwCあらた監査法人様からのプレスリリースです】
国内企業とのパイロットプロジェクトを実施
2016年2月25日
プライスウォーターハウスクーパース株式会社
プライスウォーターハウスクーパース株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役：鹿島 章、鈴木 保晴、以下、プライスウォーターハウスクーパース）は、マシンラーニング（機械学習）による企業の業務改革、イノベーションを支援するコンサルティングサービスの提供を開始します。
マシンラーニングは、人工知能の一分野でパターン認識などに応用されてきましたが、最近のコンピュータ技術の進歩に伴い、今まで難しいとされていたビッグデータ解析の分野に取り入れられ、さまざまな分野で成果を挙げています。特にDeep LearningやGraph Analysisといった手法は、自動学習の精度を格段に上げています。
当社はPwCのグローバルネットワークで積み重ねた実績を生かし、金融、製造といった業界を中心に、ビジネスモデルに応じたマシンラーニングを活用したコンサルティングサービスを提供します。
マシンラーニングのシステムデザイン（戦略策定や既存システムの最適化、ビッグデータを使ったシミュレーションなど）から、業務改革の実行、定着化までを一貫して支援します。
このサービスを活用し、以下のような領域で、企業のコスト削減や品質向上のサポートに取り組んでいきたいと考えております。
金融業界
- 不正検知・AML（Anti-Money Laundering）：Deep LearningやGraph Analysisを活用することにより検知精度を高め、作業工数を削減
- 信用リスク管理・マーケティング戦略開発：毎日入ってくる大量のトランザクションデータを高速に、かつ効率よく抽出、変換し、リアルタイムでの与信判断やEDM（Event Driven Marketing）を可能に
製造業
- 工場内の機器に設置されたセンサーやビーコンから入ってくるストリームデータを解析し、品質向上に貢献
- 自動車エンジンの製造過程にある作業をコンポーネント化し、モデル化することにより、マルコフ連鎖モデルに当てはめ故障率、交換タイミングなどを予測可能に
- 自動車に装着しているセンサーから入ってくるデータを解析し、事故予兆や部品故障予兆の把握を可能に
その他
- 航空会社でメンテナンス箇所を予測し計画外整備を排除することにより、作業プロセスが効率化
- 中核病院でカルテ情報を精査しモデル化することにより、症状の再発確率を算出し、確率に応じて入院期間を調整することで再入院件数を削減
- オンライン行動分析において購買行動モデル化のための変数の標準化を可能にし、説明変数やKPI生成を迅速かつ容易に
本サービスの提供にあたり、国内企業との協業によるパイロットプロジェクトを実施します。現在、企業選定の最終段階にあり、まもなくプロジェクトを開始します。
以上
プライスウォーターハウスクーパース株式会社は、コンサルティングサービスとディールアドバイザリーを提供する国内最大規模のコンサルティングファームです。M&Aや事業再生・再編、インフラの専門家であるディールアドバイザリー部門と経営戦略の策定から実行まで総合的に取り組むコンサルティング部門が連携し、クライアントにとって最適なソリューションを提供しています。世界157カ国、208,000人以上のスタッフを有するPwCのネットワークを活かし、国内約1,700名のプロフェッショナルが企業の経営課題の解決を支援しています。
PwCは、社会における信頼を築き、重要な課題を解決することをPurpose（存在意義）としています。私たちは、世界157カ国に及ぶグローバルネットワークに208,000人以上のスタッフを有し、高品質な監査、税務、アドバイザリーサービスを提供しています。詳細はwww.pwc.comをご覧ください。
