ノーコードAI予測分析・意思決定支援サービス
専門知識がなくても、保有するデータを用いて高精度な予測分析と、データに基づいた意思決定を支援するサービスです。一般的な予測分析ツールでは、予測値を得られるだけに止まり、結果を実務に活用することが困難な場合が多いです。
Deep Predictorは一般的な予測分析サービスとは異なり、予測分析〜処方的分析までカバーしており、「最善の打ち手がわかる」「打ち手の根拠がわかる」「打ち手の効果がわかる」といった特徴があり、お客様の「データに基づいた意思決定の支援」を大切にしたサービスです。
販売量予測
来客数予測
在庫予測
売上予測
出荷量予測
発注量予測
過去データから、
すぐに・簡単に改善策を導出
で、4つの“分かる”
高度な予測
予測の根拠
次の打ち手
打ち手の効果
SERVICE
AI導入コンサル：経営課題を解決するAI、かつ実現性の高いテーマの選定
データ定義・加工
Deep Predictorを用いた初期AIモデル構築
AI導入から運用まで一連のスキル獲得のための講座
ご自身で運用するには不安がある…そんな場合は貴社専属のデータサイエンティストが、導入のサポートからお客様のビジネスに活かすところまで手厚くサポートします。
他にもお客様の目的に合わせて
多様な導入効果が期待できます
BENEFIT
新しく開店する店舗や事業の売上高をAIが予測し、新規出店の成功や将来のビジネス計画を立てる上で重要な情報を提供します。Deep Predictorを使うことで、売上予測結果の誤差が半分以下になり、精度が向上したという実績もあります。ベテランのノウハウのモデル化によるスキル継承や、新規出店の条件を変えた時のシナリオ別の売上高の予測が容易になります。
製造プロセスにおいて原材料や資源を効率的に利用し、より多くの製品を生産するために、AIが過去のデータから歩留まりを改善するための最適条件を計算し、提示します。
その結果を生産計画に反映することでベテランの数倍の改善効果を生み出し、生産性や利益率を向上、環境への負荷を軽減する効果が期待できます。
需要予測を使用して将来の需要を予測することで、過剰在庫リスクと欠品リスクを最小化する発注量を特定し、在庫レベルを最適化することができます。これにより、在庫のムダを減らし、商品の欠品や過剰在庫を防ぐことができます。
需要予測を使用して、倉庫スタッフのシフトスケジュールを計画することができます。需要予測を元に、過剰な人員による損失と人手不足による損失を最小化する適正値を特定します。これにより、ピーク時や閑散時に合わせてスタッフの人数を調整し、効率的な人員管理を行うことができます。
FUNCTION/OPTION
データのパターン、関連性、統計的な属性などを見える化するレポートを自動生成する機能です。
データの特徴を分かりやすく把握することで、AIを構築する前にデータに問題がないのか判断することができます。
複数のアルゴリズム（算法）を自動で選んで組み合わせ、お客様に最適な予測モデルを1クリックで生成します。
構築したAIモデルを用いて、シナリオ別のシミュレーションを行ったり、制約条件の中で最適な条件を抽出する機能。KPIの最大・最小化や、コストの最適化が可能です。
COMPARISON
CASE
PARTNER
FLOW
お客様の業務課題やお持ちのデータを確認させていただき、目指すべき最適な運用について整理いたします
お客様のデータをお借りし、初期AIモデルを構築します。データの調査や前処理が必要な場合は、必要に応じてデータサイエンティストがサポートさせていただきます（オプション）
AIモデルを運用いただく環境を納品いたします
納品後すぐにAIモデルをご活用いただけます
QUESTION
月額の費用はいくらですか？
お見積もりとさせていただいてます
申し込み後どのぐらいで利用開始できますか？初期導入で最短１ヶ月ほどいただいております。初期導入で、お客様のデータを用いた初期モデルの構築まで行い、モデルが利用できる状態でお渡しいたします。データの調査や前処理のオプションサービスをご利用される場合は、導入に必要な期間は変動いたしますので、詳細はお問い合わせください。
必要なPCのスペックや動作環境はありますか？SaaSサービスのため、お客様の環境には依存しません。Webブラウザがあれば大丈夫です
構築できるモデル数はいくつですか？1つの環境で構築できるモデルの数に上限はありません。
予測精度はどれくらいでしょうか？予測の精度はお客様のデータに依存するため、一概にお答えすることはできませんが、複数の優秀アルゴリズムを同時に学習し最適なアルゴリズムの組み合わせを行い、最高精度のモデルを構築できる機能を搭載しているので、与えられたデータセットにおいてデータサイエンティストが構築するモデルと、同等もしくはそれ以上の精度を出すことが可能です。
どのようなデータの準備が必要ですか？予測したい対象と、それに影響する変数が入力されたテーブルデータが必要です。
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