相談

AI SOLUTION — 需要予測・データ分析AI

勘と経験に、データの裏づけを

需要予測・異常検知・顧客分析。眠っているデータをAIで活かし、意思決定の精度を高めます。

OVERVIEW

サービス概要

蓄積したデータは、活かして初めて価値になります。需要予測・異常検知・顧客分析など、データを意思決定に変えるAIを構築します。分析の前提となるデータ基盤の整備から、結果を活かすダッシュボードまで一貫して支援します。

VALUE

提供する価値

01

需要・売上予測

過去実績や季節性・天候などをもとに需要を予測。在庫・発注・人員計画の最適化に活かします。

02

異常検知

設備の振動・売上・アクセスなどの時系列から「いつもと違う」を自動検出。予兆の早期発見に役立ちます。

03

顧客分析・セグメンテーション

購買データから顧客をグループ分けし、離反予兆やおすすめの最適化に活用します。

04

データ基盤の整備

散在するデータの収集・前処理・可視化まで。分析の前提となる土台から整えます。

05

ダッシュボードでの可視化

予測や分析の結果を、経営層にも分かるダッシュボードで可視化。継続的な活用を支えます。

PROCESS

進め方

01

相談・課題整理

業務とデータを把握し、AIで解くべき課題を見極めます。

02

PoC・検証

小さく試し、精度と効果を数字で確認してから本格化します。

03

開発・実装

実務で動くシステムへ。品質を担保して作りきります。

04

運用・改善

使いながら育て、社内で回せる状態まで伴走します。

PLANS

サービス・料金

要件により変動します。まずはPoCから始める進め方を推奨しています。

PoC・検証

¥1,000,000〜

保有データでの予測・検知の実現可能性検証、精度評価、技術レポート。

分析AIの構築

¥3,000,000〜

予測・検知モデルの開発、データ基盤の整備、ダッシュボード構築。

運用・改善(月次)

¥150,000〜/月

精度モニタリング、モデルの再学習、分析テーマの拡張。

CASES

導入イメージ

小売・EC

需要予測による在庫最適化

季節性を加味した需要予測で発注を最適化。欠品と過剰在庫の両方を減らしました。

需要予測在庫小売
製造業

設備異常の予兆検知

設備の振動データから異常の予兆を自動検出。突発停止の予防保全につなげました。

異常検知予兆保全製造業

FAQ

よくある質問

Q. どのくらいデータが必要ですか?

テーマによりますが、まずは保有データを評価し、実現可能性をPoCで確かめてから本格開発に進みます。

Q. データがバラバラに散らばっています。

データの収集・前処理・整備から支援します。分析の前提となる基盤づくりも含めてご相談ください。

Q. 予測は必ず当たりますか?

予測に絶対はありません。精度の見込みをPoCで示し、外れ方の傾向も含めて意思決定に使える形でお渡しします。

需要予測・データ分析AIを、はじめてみませんか。

PoCの可否確認だけでも歓迎です。お見積もり無料、しつこい営業はしません。

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