構想から実装まで、実案件で支援してきました
クライアント名は守秘のため匿名で記載しています。以下は「当社（X Play Studio）としての支援実績」と、「創業メンバーが前職・個人として手がけた実績」を分けて掲載しています。
支援先はいずれも売上数千億〜数兆円規模の大手企業
（計測機器・化学・総合電機・自動車部品 ほか）
戦略設計から実装・定着まで、全工程を支援
計測機器・化学・総合電機・自動車部品・タイヤなど、
製造業を中心に業界横断で支援
① 当社の支援実績
株式会社 X Play Studio として支援した案件です（一部はパートナー企業との協業）。
「技術を残す仕組み化」→「判断を再現できる組織をつくる」へ問いを再定義。ベテランの判断を「判断基準マップ＝AI教師データ」へ構造化。
VSMでボトルネックを特定し、研究開発リードタイム半年→約60日のTo-Beを共同設計。KGI逆算の3か年ロードマップと3施策へ落とし込み。
ツール研修で終わらせず、各部門が自ら変革テーマを描ける組織へ。4か月・4フェーズの実践伴走型プログラム。
提案・要件定義（PdM）から技術検証・アーキテクチャ設計・開発まで一貫。ツールの機能限界を見極め AWS+Snowflake 構成へ方針転換。F値等の精度評価基盤を設計。
12種のアプローチ×400超構成を網羅検証。環境要因が変動の72%を支配と特定し、前処理見直しで検査精度の相関指標を4.7倍改善（0.038→0.180）。
② 創業メンバーのこれまでの実績（前職・個人）
創業以前に、創業メンバーが前職・個人として手がけた実績です。
初期コアメンバー4名の1人として、自律型AIエージェント基盤をゼロからアーキテクチャ設計・開発し、エンタープライズ製品として製品化。
シャープレイ値で広告の購入寄与を定量化しコスト最適配分を提案。電力使用パターンを K-means++ でクラスタリングしプラン変更施策へ。私立大学の入試区分別成績分析からサポート施策を提案。
LightGBM で退会予測モデルを構築。因子分析・クラスタリングで顧客セグメントを設計し、閲覧履歴に基づくレコメンド施策を提案。
自社のケースに引きつけて相談したい方へ
「うちの業務・データだと何ができる？」の壁打ちから対応します。