AI・データ活用の取り組み

「MAGELLAN BLOCKS」は、
モデルの定義・作成や
パラメータのチューニングなど、
AI技術の手間を自動化。
手軽に予測モデルを作成できます。
AI活用に欠かせないステップ
「データ作成→モデル作成→予測実行→
精度確認・データ見直し」を
繰り返し容易に行え、
高精度の AI を作ることができます。

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  商品の需要予測 商品の需要を予測し、受発注計画や出荷計画、生産計画の策定に活用。
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  製造工程の品質予測 温度や圧力など時間ごとの品質値を予測し、異常兆候を早期検知。
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  見込み顧客の予測 販売実績や顧客属性等をもとに成約の見込みが高い顧客リストを作成。
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  新商品の売れ行き予測 新商品の初期出荷後の売れ行きを予測。廃棄ロスや機会損失の防止へ。
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  新店舗の売上予測 新規店舗の日商を予測し、出店審査に活用。
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  ATMの利用頻度予測 ATMの利用頻度や入出金を予測し、ATM装填計画の策定に活用。
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  来店者数予測 店舗への来店者数の予測結果を、人員配置や仕入れ計画の策定に活用。
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  発電機器の異常検知 機器の運転状況を解析し、異常を事前に予測・検知。
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  上下水道の被害予測 災害発生時における被害状況を予測し、復旧計画の策定に活用。
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  FAQの文書検索 商品や事務手続きに関する社内問い合わせに適切な回答を提示。
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  ベクトル解析 関係や特徴等が類似する商品、顧客、拠点など、新たな視点を発見。
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  先物相場の予測 過去の取引データを学習し、先物取引の売買プロセスに活用。
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  コールセンター入電数予測 日々変動する入電数を予測し、人員配置計画の策定に活用。
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  広告の効果予測 投資対効果の見込める広告枠を予測。
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  不動産の賃料予測 立地や物件条件など過去契約状況をもとに適正賃料を予測。