By dotData
ローソンは、購買者に合わせた商品の販促システムを構築する為にdotDataを導入しました。Cookieレス時代に向け、ID-POSデータおよび購買者の価値観分類から特徴量を抽出し、購買者の価値観に合わせて広告デザインを最適化することで購入率が12倍も向上しました。
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JALエンジニアリングは、JALグループが保有する航空機の整備業務を担っています。航空機の不具合によるフライトの遅延や欠航をできるだけ抑制すべく、ビッグデータ分析を用いた航空機の故障予測に取り組んでおり、その取り組みをさらに強化すべく2019年にdotDataを導入。従来、整備士の五感で検知していた不具合の予兆に加えて、フライトデータや整備データの中からより多くの予兆を見いだせるようになりました。こうした取り組みを今後も継続的に強化していくことで「航空機の不具合に起因する遅延・欠航ゼロ」を目指しています。
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デジタル技術を積極活用し業務変革に取り組んでいる三井住友信託銀行では、個人のお客さまターゲティングの精度向上を目的にdotDataを導入。金融商品の成約率が高いと思われるお客さまをAIが導き出すことで、成約率向上を実現しました。
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キリンビールは、ビール醸造計画の自動化AIツールを開発するなど、省力化や品質向上、技能継承を目的にAIを積極的に活用しています。その一環として実施されたのが、dotDataによる「ビールの品質予測」「排水計画自動化」「冷凍機の故障予知」に関する実証実験です。
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三井住友海上火災保険は、全国の保険代理店支援のため「MS1 Brain」をリリースしました。限られたデータサイエンティストでも高精度なAIモデルを構築可能にするdotDataを活用し、ビジネス効果を拡大しています。
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dotDataは、大塚商会様に「AI分析サービス」を提供し、コールセンターでの受注件数が７倍増、受注予測の高精度化を実現し、データドリブン経営を支援しています。
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大塚商会は、dotDataによるAI自動化を活用して、営業担当者のスケジュールに落とし込んで商談先を提案する「AI行き先案内」を開発。AIが半年で7万件以上の商談を提案。商談数が3倍増と生産性も上がり大きな効果を獲得。
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横浜ゴムは、長年のものづくり技術にdotDataを導入し、製品設計・製造データを活用し、タイヤ性能とプロセス改善を実現しました。特性と説明変数の関連性把握と、ゴム混合プロセスの理解を深め、全体的な開発効率向上を図っています。
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三菱電機ビルソリューションズが現場でも使いやすいAIと伴走型の支援を得て、全社を挙げたデータ利活用プロジェクトを進めている。次期基幹システムにおいて、データの積極的な利活用を見据えている。基幹システムのリニューアルと並行して、データ利活用スキルの習得、データ利活用文化の醸成に取り組んでいる。
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製造業者にとって大きな課題の一つになっている在庫の最適化。通常、在庫数は需要予測で決まりますが、従来の需要予測は人の経験や勘に頼ることが多く、予測は往々にして不正確で在庫の過不足を生じさせ、コスト増・収益減少につながっています。
そこで、AIによる需要予測が注目されています。このユースケースでは、AIによる需要予測の自動化で、需要の予測誤差を半減し1000万ドルものコスト削減を実現した自動車メーカーの事例をご紹介します。製造業に限らず、在庫管理に悩む多くの企業におすすめです。
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製造業者にとって大きな課題の一つになっている在庫の最適化。通常、在庫数は需要予測で決まりますが、従来の需要予測は人の経験や勘に頼ることが多く、予測は往々にして不正確で在庫の過不足を生じさせ、コスト増・収益減少につながっています。
そこで、AIによる需要予測が注目されています。このユースケースでは、AIによる需要予測の自動化で、需要の予測誤差を半減し1000万ドルものコスト削減を実現した自動車メーカーの事例をご紹介します。製造業に限らず、在庫管理に悩む多くの企業におすすめです。
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小売業における不正損失額が世界で最も高い米国では、万引き、従業員窃盗などの不正行為により年間617億ドルもの損失が発生し、小売業界における重要な経営課題の一つとなっています。このユースケースでは、米国でコンビニエンスストアを多店舗展開する企業が、AIによる予測分析で不正検知・防止対策を講じることで、年間で500万ドルもの不正損失を削減した事例を紹介します。