AIを活用したデータ分析がデータドリブン経営をサポート

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求められるAIの活用とデータドリブン経営

DXを推進する際に、データを活用した「データドリブン経営」という考え方が広まりつつあります。これからは、AIの活用度が企業の競争力に大きな影響を与える時代になると言っても過言ではありません。

企業はAIの活用を検討する際に、自社のビジネス課題に対して

1.どのAI技術が活用可能か
2.それに必要なデータは利用可能か

を見極める必要があります。

AI を利活用することで自社のどの領域が
「強化できるのか」「改善ができるのか」を検討しましょう

AI活用は「業務領域」と「テーマ設定」の理解が重要

AI活用は、「自社のビジネスにおいて、どの領域で何を実現するのか」という点を明確にし、解決したい課題の洗い出しをすることがポイントとなります。

AIデータ分析における活用のイメージ例

業務領域とテーマに合わせたAI活用の具体例

管理部門の活用例

働きがいのある組織への風土改革を目指して
「目指すべき目標と現在地のギャップを知りたい」「目標予算のために何をすべきか？」といった従業員や部門が抱えている課題に対して、AIが解決への示唆を提示します。

適切な予算の策定

目指すべき目標と現在地のギャップを顕在化
目標予算に近づく為に何をすべきかの示唆を取得
継続的な分析により経営指針をブラッシュアップ

需要予測の高度化や適正発注の推進

勘や経験に頼らない計画策定を支援
数多くある業務データの前処理工数を削減
対応人員配置の最適化を実現

小売りサービス分野の活用例

小売り業、サービス業においては、顧客に対して効果的な販促施策の策定や、購買トレンドの把握もAIで実現できる可能性があります。

勘や経験に頼りがちな需要予測、適正発注についても、AIが高度な予測をたてて解決につなげます。

顧客の離反防止や受注率の向上

会員顧客に対して効果的な販促施策の策定
お客様属性別の購買トレンドを把握

顧客対応品質の向上

予測入電数と実績入電数の比較やよくある問い合わせへの回答の共有
必要人員の見直し・シフトの最適化
オペレーターの対応ノウハウ標準化

製造・建設・物流分野でのAIデータ分析

研究開発、製造工程からAIを活用し品質向上、設備故障予知保全、過去の売上や顧客の属性、稼働情報などの膨大なデータを活用して精度の高い分析が可能です。

現場の人員の稼働率や管理データを可視化し、原価予測や収益予測、安全管理をなどの課題解決につなげます。

サプライチェーン・マネジメントの最適化

需要予測精度の維持・向上
欠品時間の削減及び過剰在庫の抑制
緊急出荷リスクを減らし費用削減

品質管理（予兆・予知保全）

原材料の配合情報の見直しの高度化
品質のバラツキを未然に防止
熟練者の知見に依存しない品質維持を実現
故障の予知保全を恒常的に実施しQCD改善

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AI・IoTの導入は実証実験「PoC」をお勧めします

「PoC」（Proof Of Concept）とは

想定するIoT機器や保有するデータ群によって期待通りのAIモデルが作れそうかを事前に検証する工程のことを「PoC」と呼びます。PoCが済んだ後には、AIを現場の業務／システムヘ実装する方法や運用までの道筋を本格的に計画することが可能になります。
大塚商会は数多くのお取引から得られた知見を基に最適なAlの活用に向けて具体的に寄り添い、お客様のお悩みの解決と企業の成長を支援いたします。