大塚商会のPoCサービス事例

店舗の売り上げや製品カテゴリー別の需要量を予測するモデルを作成し精度を検証します。PoC後は商品構成の最適化やローカルプロモーションの最適化に着手することが可能です。

来店されるお客様の性別・年齢・感情などの情報を、AI画像認識技術を用いてどの程度判別できるか検証します。来店者の店舗内動線を把握して、より効率的な購買活動へ誘導します。

ベテラン職人や特定の業務における専門性を身に付けている従業員の、属人的なノウハウを形式知にできるかどうか、その実現可能性をAIで検証します。

画像診断技術を活用し、製造工程で発生した不良品の検知の精度を検証します。

コールセンターや社内ヘルプデスクなど問い合わせが多い業務に対し、AIによる自動応答の可能性を検証します。テキストでの問い合わせに限らず、音声で受け付けた質問をテキストに変換し、回答精度を評価する検証も可能です。

需要や来場者などの数値予測、故障／異常の検知、顧客の購買パターン抽出や離脱予測など、企業内外の膨大なデータを学習し、企業活動に有効な各種予測、分類、検知を実現する仕組みを構築可能か検証します。

効率がよくないと思われる業務や高度な意思決定を必要としない定型業務を洗い出し、あるべき業務フローを描くとともに、RPAを活用した場合の投資対効果を検証します。

膨大なマニュアルや技術資料などの文書を、テキストマイニングの技術を活用して効果的に検索できるようになるかどうか、そのような仕組みの構築が可能か検証します。

各種センサーの情報をAIが学習し、障害が発生する前に異常が検知できるようになるかどうかを検証します。

AIを導入して、業務の改善や売り上げの向上を検討しているが、効果が不透明で思い切った投資ができないなど、AI・IoTに関するお困りごとがありましたらお気軽にお問い合わせください。