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2023.4.26
AI CROSS株式会社(本社:東京都港区、代表取締役CEO:原田典子、以下「AI CROSS」)は、ノーコードAI分析サービス「Deep Predictor」(以下、「本サービス」)を5月8日より提供開始します。本サービスはデータ分析だけでなく、最適な施策とその根拠、定量的な効果もAIを利用して簡単に導き出せます。これにより、経営層や現場担当者によるAIを活用した意思決定が容易になります。
ビジネス環境の予測が難しくなる中、業務効率や顧客価値の向上のため、AI技術へのニーズが高まっています。一方でデータサイエンティストは不足しており、既存のAI分析ツールはAIモデルの構築
や分析結果の提示までに留まり、分析結果の根拠や意思決定、施策の提案に至らず、経営層や現場担当者のニーズに応えられていないことが課題となっています。
こうした課題に対し、AI CROSSはAIによる意思決定を支援するSaaSサービス「Deep Predictor」(以下、本サービス)を5月8日から提供開始します。AI CROSSは2022年にデータサイエンティストやコンサルタントからなる専門組織を設置し、独自AIを用いたシステム開発やお客さまのAI活用企画・運用設計支援を行っています。こうした支援により得た知見が本サービスの開発に活かされています。
本サービスは、従来データサイエンティストが行っていたAI分析を、直感的なユーザーインターフェースで誰でも簡単に実行できます。高精度な予測分析や最適な施策、その効果や根拠を得ることで、マーケティング、営業、顧客サポート、生産管理など多くの分野で効率的に活用できます。
独自のAIシミュレーションにより、どの施策をいつ実行し、どのような効果が期待できるかを根拠とともに予測できます。これにより、データに基づく意思決定を支援し、経営層や現場担当者への説明がスムーズで納得感のあるものになります。例えば、優良顧客を特定し、営業活動によってLTVが向上する可能性を根拠とともに示すことで、現場の納得感を得て営業活動の効果を最大化できます。
本サービスでは、数値データだけでなく、お客さまアンケートなどのテキストデータも機械学習のデータとして利用できるため、離脱率や購買意欲の分析精度が高まります。オプションのAI活用支援サービスでは、AI導入の相談からデータ定義・加工、初期モデル構築、運用のためのスキル習得講座まで、一貫したサービスを提供します。これにより、シームレスなAI活用とAIスキル獲得が可能です。
今後は、予測データの精度を向上させるとともに、AIシミュレーションの機能強化により施策パターンの提示を増やすことで、利便性を一層高めることを目指します。さらにAI CROSSの主力サービスであるSMS送信サービス「絶対リーチ!SMS」にも本サービスを活用し、配信タイミングやテキストの最適化によって、効果的なコミュニケーションを提案していきます。
サービス名 | 価格(税別) | 提供開始日 |
Deep Predictor | 導入費用:100万円 年額費用:96万円~ | 2023年5月8日 |
1.打ち手と効果、根拠がわかる
AIシミュレーションによって最適な施策が導き出されるため、具体的な改善方法が明確になります。改善方法を実行した場合の定量的な効果やその根拠もわかります。
2.数字、テキストなど多様なデータが利用可能
テキスト、カテゴリ、数値データなど、多様なデータ(マルチモーダルデータ)を利用し、学習・予測することができます。
3.高精度なAIモデル構築を専門知識なしで実現
データに合わせて複数のアルゴリズムで学習し、各々のアルゴリズムの長所を活かして組み合わせるオリジナルのAIモデルを構築するため、高精度な予測が可能です。専門知識を必要とするアルゴリズム選定やチューニングを自動で行うので、データサイエンスの専門家でなくても容易に利用できます。
1.金融業界における督促業務
過去の督促実績データを用いて、誰にいつ、どのチャネルで連絡すれば返答が得られるかを予測するAIモデルを構築します。このAIモデルを活用し、顧客の属性や債務状況に基づいてアプローチ条件を見直した場合のコスト削減効果をレポート化できます。効果的なアプローチ方法を示すリストを作成することで、すぐに業務改善効果を得ることができます。
2.人材業界における求人広告の最適化
求人結果のデータを用いて、求人条件や文言、外部環境が応募数にどのように影響するかを予測するAIモデルを構築します。将来の外部環境や必要な応募者数などの制約条件をAIモデルに入力することで、求人広告を効果的に改善する方法を提案できます。
3.製造業における歩留まり改善
生産実績データを用いて、不純物が増える条件を予測するAIモデルを構築します。添加物の投入量や設備の設定値を再検討し、制約条件を守った上で生産計画を改善できます。改善策の経済的な効果やその根拠を報告することで、現場や経営層が納得し、すぐに実行に移すことができます。