Global Fujitsu Distinguished Engineer

山田　智偉 (Tomoyuki Yamada)

メッセージ

データドリブンな価値創出の最前線で、企業のビジネス課題を深く理解し、データ収集・加工から特徴量エンジニアリング、統計学・AI機械学習を活用した高度な予測モデリング、評価までの一連のデータ分析プロセスの構築・最適化をリード。業界を問わずお客様の実ビジネスへのAI適用を成功に導いてきました。現在は、AI機械学習の利活用にとどまらず、データエンジニアとデータサイエンティストの混合チームをリードして、データの収集・蓄積・加工・最適化・意思決定支援までを包括するデータ活用基盤の構築を推進し、グローバル規模でのデータドリブンな経営革新や業務変革を支援し、最先端技術を駆使して様々な業界の進化を加速させています。

活動実績

NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）で最優秀賞を連続受賞

講演・情報発信

官公庁教育機関における中級幹部向けDX科目の講師
某官公庁の教育機関にて、中級幹部課程向けのData & AI関連講義を毎年担当し、DX推進を支援。組織の意思決定層に対し、データ活用の重要性やAIの最新動向、実務への適用方法を解説し、実践的なDXスキルの向上に貢献
データサイエンティストとしてのキャリアや取り組みを紹介
- 【富士通株式会社】私はこうしてデータサイエンティストになった

価値創造

1. お客様向け
Data & AIを活用し、業務効率化、コスト削減、売上向上を実現。専門知識に基づく仮説立案と実ビジネス課題への迅速な技術適用を強みに、圧倒的なスピード感でビジネス変革をリードしながら、複雑なお客様課題を解決、確かな成果を創出。

＜代表的な成功事例＞

(小売業）客数予測にAIを活用し、人的予測比で精度2倍向上
全160店舗の特性に応じた1カ月先の客数予測モデルを構築。店長の負担を軽減し、自動発注システムとの連携により、廃棄ロス・機会ロス削減、シフト最適化を実現
（小売業）生鮮品の自動推奨発注予測モデルで売上向上
生鮮品の発注を最適化。クラスタリング、回帰予測等様々なAI機械学習を組み合わせ、優秀店舗の発注、売上データ等を学習し、予算枠に基づく最適発注数をレコメンド。担当者の負荷を軽減し、売上向上を実現
（食品卸業）AIを活用した出荷数予測モデルで在庫最適化
時系列機械学習による定常品の出荷数予測モデルと、商品情報・テキストデータを活用した新商品出荷数予測モデルを構築。業務負荷の軽減、欠品リスクの低減、在庫の適正化を実現
（大手製造業）グローバル生産管理の可視化と最適化
2カ月で国内外の基幹システムおよびExcelデータを自動構造化し、海外生産計画の変動をリアルタイム可視化。日本工場において影響分析と対策の自動提示を可能にし、グローバル規模の生産調整を効率化。
航空業界向けトレーサビリティ基盤で品質向上と業務効率化
ERP・PLM・MESシステムに跨る製品素材のロット番号、製造工程、検査結果などのデータを統合し、追跡可能なシステムを構築することで、作業工数を90％削減。出荷先からの差し戻し対応ゼロを実現するとともに、工場ラインの生産停止を未然に防止
（官公庁）EBPM基盤構築による政策立案の高度化
我が国の経営体における「競争力強化」「生産性向上」「経営改善」などに向け、分散していた経営体情報や申請情報を統合し、データドリブンな政策立案を支援
（官公庁）在庫最適化シミュレーションでコスト削減
1970年代に確立した在庫管理の制度に対して、約30万品目の在庫、輸送、調達、予算データを統合し、在庫最適化・輸送最適化シミュレーションを開発。コスト削減効果を定量化し、最適な配置戦略を実現