By dotData
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。
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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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世界最大の銀行の1つである三井住友銀行は、AI開発をより実践的な形に変えたいと考えていました。そして、数千のベンダーから検討した結果、dotDataの採用に至りました。dotDataが選ばれた理由は、ユースケースからご確認いただけます。
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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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Forresterの機械学習に関するレポート (The Forrester New Wave™: Automation-Focused Machine Learning Solutions, Q2 2019)で「リーダー」として認定を受けました。
8割の企業でAI予測モデルの導入が失敗しているというのはご存じでしょうか？AI開発をテスト環境から本番環境へうまく移行させるには、どのようにすれば良いのでしょうか？ 無料のホワイトペーパーを読むことで、以下のことを学べます。