サービス内容

• AIモデルの設計とアルゴリズム選定
  企業のニーズに応じた最適なAIモデルを設計し、適切なアルゴリズムを選定・調整することで、データの特徴を捉えた効率的なモデルを構築します。

• データの学習とモデル生成
  大量のデータをAIに学習させ、必要なパターンやトレンドを見つけ出すための予測モデルを生成。これにより、データの活用を通じたビジネスの効率化をサポートします。

• 業務活用向けのアプリケーション開発
  構築したAIモデルを実際の業務に活用できるよう、ユーザーフレンドリーなアプリケーションを開発し、AIの効果を最大限に引き出します。

• 運用サポート
  導入後のAIモデルが安定して稼働するよう、継続的な運用サポートを提供。

メリット

• 迅速で正確な意思決定のサポート
  AIモデルによるリアルタイム分析で、大量のデータを効率的に活用し、迅速かつ正確な意思決定を支援します。これにより、ビジネスチャンスを逃さず、競争力の強化につながります。

• 業務効率と分析スピードの向上
  人力によるデータ分析に比べ、機械学習モデルの活用で分析が格段にスピーディーに行われ、業務全体の効率が大幅に改善します。

• 複雑な分析の自動化
  売上や需要予測、顧客行動の解析などの高度で複雑な分析を自動化し、深いインサイトの獲得を促進します。

• 大規模データの高精度な分析
  AIを活用して、大規模なデータセットや複雑なパターンを自動で解析し、従来の手法では得られない精度でのデータ分析が可能になります。

一般的なケーススタディ

ケーススタディ1：売上予測モデルの導入で精度が40％向上

売上予測が外れやすく、在庫過多や機会損失が発生していました。

• 施策後:
  機械学習モデルを活用した売上予測モデルを導入。データを基に予測を自動生成することで、精度が40％向上しました。

• 理由:
  Forresterの調査によると、AIモデルを導入した売上予測は従来の手法と比較して、予測精度が平均35〜45％向上するとされています。これにより、在庫管理の効率が高まり、コスト削減に寄与しました。

ケーススタディ2：顧客行動分析の自動化でマーケティングROIが50％向上

顧客の行動パターンがつかめず、効果的なマーケティング施策が立てられていませんでした。

• 施策後:
  顧客行動の機械学習モデルを活用し、パターンを分析。これにより、ターゲティング精度が上がり、マーケティング施策のROIが50％向上しました。

• 理由:
  Gartnerの調査では、機械学習による行動分析を取り入れた企業の多くが、マーケティングのROIが最大40〜60％向上していると報告されています。

ケーススタディ3：需要予測の精度向上で在庫コストを30％削減

需要予測の精度が低く、在庫過多や欠品が発生していました。

• 施策後:
  機械学習を用いた需要予測モデルを導入し、シーズンごとに需要をより正確に予測。これにより、在庫コストを30％削減しました。

• 理由:
  McKinseyの報告によると、AIベースの需要予測モデルを導入することで、在庫管理コストが20〜30％削減され、供給チェーンの効率化が実現します。

導入プロセス

• Step1

  

  ヒアリング

  まずは課題、お客様のビジネスについてヒアリングさせてください

• Step2

  

  ご提案/お見積り

  ヒアリング内容をもとにご提案書・お見積りをお出しします

• Step3

  

  契約締結

  もろもろすり合わせさせていただきご契約

• Step4

  

  サービス開始

  お客様のニーズにぴったり合わせたサービスをご提供

お問い合わせ・ご相談

サービスに関するお問い合わせや、詳細なご相談は、以下のフォームからご連絡ください。企業ごとのニーズに応じて、最適なデータ活用サポートをご提供いたします。