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動画、ユースケース、ブログなど、企業におけるAIの活用と、AI自動化のインパクトについて学びましょう。

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米国卸売業者、1,500万ドルの売掛金をAIの力で回収

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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世界的な自動車メーカー、AIにより1000万ドルもの在庫コスト削減に成功

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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米国小売業者、AI予測分析で不正による損失を500万ドル削減

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。

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グローバル小売チェーン、AIの活用でクーポン利用率を15%増加

某大手グローバル小売チェーンはdotDataによるAI自動化を活用して、キャンペーンの精度を向上し、AIの活用でクーポン利用率を15%増加させることができました。

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Blog_Top-Industy-Part-2
三井住友海上火災保険はどのように保険特約の成約率を250%向上させたのか

グローバル損害保険会社である三井住友海上保険株式会社は、dotDataによるAI自動化を活用して、代理店支援システム「MS1 Brain」を構築し、保険特約の成約率を250%向上させることができました。

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銀行業にAutoML 2.0 ソリューションがもたらす価値

お客さまは自分の事が理解され、ニーズが把握され、個々の事情に合わせてカスタマイズされたソリューションが提供されることを期待しています。複数のチャネルを横断して、あらゆるコンタクトポイントからシームレスにサービスや金融商品を提供するためには、お客さまに関する全てのデータを活用して、ニーズの変化、最も有益な商品やサービス、お客さまが好む対話方法を予測する必要があります。銀行業においては、AIを業務に適用してデータサイエンスを加速することで、顧客ポートフォリオに応じてオファリングを最適化することができます。

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