データから未来を予測し、
最適な経営判断を。
AI分析で実現する次世代の意思決定
需要予測精度95%、故障予知で稼働率99%達成
180社以上の実績が証明する確かな分析力
✓予測精度95%以上
✓コスト削減30%達成
✓180社以上の導入実績
データ活用でこんな課題はありませんか？
実績に裏付けられた分析技術
予測アルゴリズム
- • Deep Belief Network
- • LSTM/GRU（時系列予測）
- • XGBoost（高速処理）
- • アンサンブル学習
ビッグデータ処理
- • リアルタイム分析
- • 分散処理基盤
- • 数TB規模のデータ対応
実績ある適用分野
- • 大手飲食チェーン需要予測
- • スマートメーター故障予測
- • 自動車メーカー不具合検知
- • 不動産価格最適化
独自の強み
- • 日本市場特有の季節性考慮
- • 少量データでも高精度
- • 説明可能なAI（XAI）実装
数値で実証された経営インパクト
在庫・需要管理の改善
📉
在庫コスト削減
在庫回転率
5回転→8回転
欠品率
5%→0.5%
廃棄ロス
50%削減
→ 年間3,000万円のコスト削減
🏭
設備稼働率向上
• 計画外停止：70%削減
• 稼働率：85%→99%
• メンテナンスコスト：30%削減
→ 年間5,000万円の損失回避
顧客関連指標の改善
📈
顧客価値向上
20%
離脱率削減
35%
LTV向上
2.5x
クロスセル率
🚚
物流効率化
25%
配送コスト削減
20%
CO2削減
30%
配送時間短縮
あらゆる業界で成果を創出
小売・飲食業
- • 日次・週次の需要予測
- • 商品別の売上予測
- • キャンペーン効果測定
- • 新商品の需要予測
製造業
- • 生産計画最適化
- • 設備の予防保全
- • 品質不良予測
- • サプライチェーン最適化
サービス業
- • コールセンター要員計画
- • 店舗来客数予測
- • 繁忙期の人員配置
- • サービス需要予測
インフラ・エネルギー
- • 電力需要予測
- • 設備故障予知
- • メンテナンス計画
- • エネルギー最適化
導入企業の成功ストーリー
事例1：大手飲食チェーン（500店舗）
課題：食材廃棄ロスが年間2億円
導入内容：AI需要予測システム
成果
- • 廃棄ロス50%削減（1億円削減）
- • 欠品による機会損失80%削減
- • 発注業務時間70%削減
- • 予測精度95%達成
"天候や曜日を考慮した高精度な予測で、収益が大幅改善しました"
事例2：自動車部品メーカー
課題：製造設備の突発故障による生産停止
導入内容：IoTセンサー＋AI故障予知
成果
- • 計画外停止70%削減
- • メンテナンスコスト30%削減
- • 稼働率99%達成
- • 年間5,000万円の損失回避
"故障の予兆を事前に検知し、計画的な保全が可能になりました"
事例3：EC通販企業
課題：顧客の離脱率が高く、LTVが低い
導入内容：顧客行動分析・離脱予測
成果
- • 離脱率25%削減
- • LTV40%向上
- • リピート率2倍
- • 年間売上10%増加
"離脱リスクの高い顧客を特定し、的確なアプローチができるようになりました"
データから価値創出までの流れ
01
Step 1：データ診断
（1週間）
- • 保有データの評価
- • 分析可能性の検証
- • 期待効果の試算
02
Step 2：PoC実施
（1-2ヶ月）
- • モデル構築
- • 精度検証
- • 効果測定
03
Step 3：システム実装
（2-3ヶ月）
- • 本番環境構築
- • 既存システム連携
- • 自動化設定
04
Step 4：運用・改善
- • モデル再学習
- • 精度モニタリング
- • 継続的改善
よくある質問
Q: どのくらいのデータ量が必要ですか？
A: 最低でも1年分のデータがあれば分析可能です。データ量が多いほど精度は向上します
Q: データの準備や前処理は必要ですか？
A: 弊社でデータクレンジングから対応します。生データのままでご相談ください
Q: 予測が外れた場合の責任は？
A: 予測精度を事前に検証し、期待精度を満たしてから本番運用を開始します
Q: 既存のBIツールと何が違いますか？
A: BIは過去の可視化、AIは未来の予測が可能。両者を組み合わせることで相乗効果が生まれます
データ分析の詳細資料をご用意
AI分析・予測の導入を検討される方向けに、
技術詳細や導入手順をまとめた資料をご用意しています。
データの可能性を、
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診断内容：
- ✓データの分析可能性評価
- ✓期待される効果の試算
- ✓最適な分析手法の提案
- ✓概算費用とROIの提示
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