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Case study
人工知能（AI）の導入事例・実績
最新導入事例
従来熟練された技術が必要だったコンクリート護岸の点検・改修業務において、画像認識による劣化の有無を自動で判断できるアルゴリズムを開発。
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担当者の経験に大きく依存した需要予測について、過去データから高精度の予測値を算出するモデルを構築し、計画立案のための意志決定を支援。
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バレーボールチームへのスポーツアナリティクス支援。
機械学習を活用してリアルタイムにセッターの配球を予測。
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データドリブンな顧客アプローチを実現するために、プロモーション活動の特徴を洗い出し、効率化のためのデータ活用の可能性を探索。
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社内外に埋没しているテキストデータ（非構造化データ）の解析結果から、作成中のドキュメントに対して必要なナレッジを自動的にレコメンドする機能の開発を支援。
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SNS投稿画像から、商品の利用実態を把握。商品ロゴの掲載画像抽出し、商品の映った背景・物体・人物を解析。
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リアル・Webの来場者の位置情報をフル活用した統合マーケティング基盤を導入。
地磁気センシングデータを用いた、パーソナライズドコミュニケーションにより収益を拡大。
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属人化していた配車計画の立案業務を、数理最適化技術を用いて自動化し、ルートや配車台数などの最適化によりコスト削減を実現。
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化学プラントから発生する蒸気量の近未来を機械学習を用いて予測し、プラントの運転に必要な電力、水、空気、燃料などを最適化。
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担当者依存であった売上/来店客数予測業務についてデータに基づいて高精度の予測モデル・予実レポートを提供。計画立案のための意志決定支援を実現。
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化粧品メーカー様にて、顧客データから購入の可能性が高い顧客を分析し、最適な商品をレコメンドすることで、販売員の業務を効率化。
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燃費改善によるコスト削減を目指し、運転履歴データから燃費が悪い運転を自動的に特定し、燃費の良い運転をするように適切な指導を行うしくみを実現。
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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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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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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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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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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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ブレインパッドのAI技術が、 Google のイベントに採用。
人間の発話内容をもとに、ロボットがおすすめのキャンディをピックアップするAIを短期間で構築。
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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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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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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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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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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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ゲーム開発において、ゲームバランス調整をはじめとする検証作業は重要である一方で多大な時間とコストがかかっていました。そこでゲーム開発の検証作業を自動化するAIシステムを深層強化学習を用いて構築しました。
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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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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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SCM領域における課題整理からテーマ決定、分析基盤構築から予測モデル構築、効果検証まで伴走支援
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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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「データ分析の民主化」に向けて、ビジネス部門にデータ活用人材を増やすため全行員向けにeラーニングを実施。
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百貨店のOne to Oneマーケティングを高度化するマーケティングデータ基盤を「Microsoft Azure」でスピーディに構築
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リスクを抑えて収益を最大化する、金融機関の保有ポジションにおける最適なブック管理・カバー戦略を立案
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機械学習を活用した売上予測モデルの構築と、過去実績データに売上予測データを付加した新サービス提供の支援
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