人工知能・機械学習で将来を予測する

従来、属人的・感覚的に実施されがちであった、営業・マーケティング上の重要な経営指標（売上・客数等）の将来の予測を、機械学習を用いて精度高く算出できます。結果を用いることで、精緻な状況把握に基づいて適切な販売計画の立案やその他業務の高度化を行うことができます。

導入後の見込み成果 関連する事例

計画立案のための需要予測と生産振り分けの最適化

売上・客数予測による販促計画策定

需要予測による在庫最適化

社内外のあらゆる場面での需要の予測を通じて、対応に必要なリソースを算出することで、これまで発生していたリソースの余剰や不足となる状況を最小化することを支援します。コールセンター、ロジスティクス、電力など幅広い業種・業態に対応することが可能です。

導入後の見込み成果 関連する事例

計画立案のための需要予測と生産振り分けの最適化

バッチプラントにおける蒸気量需要予測

売上・客数予測による販促計画策定

要員配置最適化

購買、閲覧、離反・休眠など、マーケティング上把握したいアクションが起こる可能性を、セグメント（グループ）毎ではなくひとりひとりに対して予測することで、施策のターゲティングを高度化できます。また、可能性だけでなく、その要因も把握できるため、誰に対してどのような施策を行うべきかの判断精度を向上することが可能です。

導入後の見込み成果 関連する事例

リアル・デジタル統合型のマーケティングプラットフォーム構築

データに基づく顧客ターゲティングによる営業活動効率化

過去の故障情報やそれに関連するログに基づいて、近い将来に故障する可能性がある機器・部品を予測できます。故障する可能性が高いものについては、事前に修理や交換等の対策を行うことで、サービスへの影響を最小化します。また、緊急での対応頻度が下がることで、対応経費を抑制することも可能です。

導入後の見込み成果 関連する事例

機器のログデータ活用

機械学習を用いてスポーツの戦況を示すデータから戦況の予測を行います。 バレーボールチームへの支援では、相手チームのアタックがどこから飛んでくるか、セッターによるトスの位置を予測しました。バレーボール以外のスポーツでも戦況の予測を行えます。

導入後の見込み成果 関連する事例

バレーボールのリアルタイム分析への機械学習の活用