業務効率化
商品点数が多く、店舗も多数展開する製造小売業の店別・商品別の需要予測モデルを構築。従来の計画値と比べ精度を大幅に上回るモデルを構築することで過剰発注や欠品の軽減や発注業務の負荷軽減を実現
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幅広い商品を取り扱っている証券会社様にて、顧客ごと×商品ごとの購買確率モデルを作成。顧客ごとのお勧め商品レコメンドを行うとともに営業スタッフの効率化を実現
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過去の人事データに基づいて、新卒採用時に不採用者や将来活躍する人材を予測するモデルを構築し、採用工数の削減やリクルーター間の偏りを軽減。
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将来のエネルギー消費予測とHEMS機器の特性、電力単価などの外部因子に基づき、最適な機器制御を算出し、コスト削減に貢献。
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コールセンターにおいて架電効率を向上するための予測モデルを構築。予測をもとにシフトを最適化することにより、業務効率化に貢献。
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蓄積されたデータから顧客の嗜好性に合った銘柄を予測し、費用対効果を改善。また、データ分析のプロセスを自動化し、継続的な運用システムを提供。
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多種多様な制約条件がある人員配置計画の立案業務を、将来予測と数理最適化技術を用いて自動化。
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機器の蓄積ログデータを整備・分析し、故障を予知。メンテナンス効率が改善し、営業活動の効率化や売上にも貢献。
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店舗シフト管理システムへ数理最適化技術を活用し、熟練者と遜色ない高精度な勤務シフト作成の自動化を実現。
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これまで人手で行っていた施設の維持管理業務を、ドローンによる空撮撮影、空撮画像へのディープラーニング適用により自動化。
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製造ラインに流れる食品を撮影した動画を題材に、コンピュータが良品・不良品を見分けるルールを自ら学び不良品を判別できるアルゴリズムを開発。
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過去の販売実績に基づいた需要予測を行い、さらにシミュレーションによって利益が最大化する在庫量の決定を支援。
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