AI分析サービスをユースケース別で探す

倉庫の在庫数を最適化できれば、在庫切れや余剰在庫を抱えることなく、コストを抑えた効率的な運営を行うことができます。AI分析を活用し、導き出した倉庫ごとの出荷予測に合わせて、最適な在庫管理ができれば、在庫切れや余剰在庫を抱える心配を軽減できます。担当者の経験や勘に頼らず、属人化を防ぐこともできます。

商社や小売業などにおいて、売上予測ができれば、必要個数の商品の準備や最適な人員の配置を行うことができます。品切れやオペレーションのオーバーフローによる機会損失や過剰供給による物流コストを削減することができます。

店舗での平日・週末や季節といったカレンダーからの来店者数やプロモーション実施時の来店者数が分かれば適切な人員配置を考えることができます。また、イベントでの来場者数がわかれば、人員配置のほか、必要なイベント会場の収容人数なども把握でき、密を避けた新型コロナウイルス感染症対策を施すことも可能です。

平均的な故障のタイミング、故障の原因、使用環境などの情報から機器の故障するタイミングを予測することができる可能性があります。使用方法の改善・指導や故障する前に修理や部品交換などができれば、業務への支障を最低限にして、事業の継続ができます。

AI分析で離反候補を絞り込むことができます。離職候補の場合、パソコンに残っているログや行動履歴などから、離職者の傾向と照らし合わせて、離職する可能性のある従業員を洗い出すことができます。離職の意志が固まる前にターゲットがわかるため、離職を思いとどめさせるための対策や離職予防策などを講じることができます。

AI分析は営業にも活用することができます。営業といえば、得意先と関係を濃厚にし、内部状況や課題などを会話などから把握して、経験や勘などから提案を行う属人的なところが多い職種でもあります。今まで時間をかけて行ってきた営業活動をAI分析が代わって、さまざまな情報から導き出すことができるようになります。

ある商品のキャンペーン対象となるターゲット顧客を自社顧客リストから絞り込むのは手間や時間がかかります。顧客リストや過去のキャンペーン対象者リスト、反響情報などのデータからAI分析することで、最適なターゲット顧客を絞り込むことができます。

AI分析はマーケティングに活用することができます。商品のペルソナを決める場合、会議を重ね、社内にある売上情報や顧客層といったデータと比べながら、方向性を人手をかけて決めていました。これをAI分析によって、情報から最適なペルソナを導き出すことができるようになります。

商品の売れ行きは天候やシーズン、平日・週末、時間帯によって変わります。これを担当者の経験や勘に頼っていては属人化してしまい、精度も人によりばらつきが出てしまいます。AI分析で売り上げや在庫、天候やカレンダーなどさまざまな情報から店頭の品ぞろえを最適化することができます。

ヒヤリハットは起きやすい事象や場所など、傾向が現れてきやすいものがあります。原因や発生条件、事象などの情報をAI分析することで、ヒヤリハットの分類や傾向などを把握でき、予防対策などを施すことができます。