CASE
PREDICT
POINT
ビジネス上の課題
新規出店時の売上予測は重要。従来の手法では経験や直感に頼り、正確な予測が難しく、実績との乖離や撤退コストの問題が生じていた。
予測分析による解決
AIに過去の実績や競合データを学習させ、正確な売上予測モデルを構築。
必要データ
物件データ、商圏データ、季節性、競合データなど
効 果
従来より正確な予測を行うことができ、出店成功確率が向上。成功要因も見える化でき、データドリブンな意識決定が可能に
新規出店を行う際、事前の売上予測は非常に重要です。しかし、従来の手法では、経験則や直感に基づいたアプローチが主流であり、正確な予測を行うことが困難でした。これにより、売上予測が不正確で、出店後の実際の成績と乖離してしまうことが発生したり、撤退のコストが発生することがありました。
DeepPredictorに搭載されているAI（人工知能）の予測・最適化技術を活用することで、簡単に製造業の歩留まり最適化を行うことが可能です。機械学習アルゴリズムを用いた予測モデルにより、製造プロセスにおいて影響を及ぼす要因やパターンを洞察することが可能となり、歩留まりを改善するための原材料の投入量や機器設定の最適値をサジェストし、生産計画の最適化を実現します。
新規店舗における売上を予測するには、既存店舗における売上の実績データが必要です。また、キャンペーン情報などの売上に影響する情報を含めたり、当社が保有する人口統計データベースや競合情報と結合することで、高い売上予測精度を実現します。
データイメージ
AIを利用した歩留まり最適化により、不良品を削減でき、製品の品質向上も実現されます。また、製造プロセスがより効率的になり、原材料の無駄な消費が減り、結果として大幅なコスト削減に繋がります。
