製造業 設備予防保全分析

〔 お客様情報 〕

事業内容 電子機械メーカー (医療用機器事業部)
売上:約6,000億円
従業員数:約13,000名

〔 導入目的 〕

設備の故障予防保全
①納品した医療設備の故障予防保全に、過去の運転記録や故障情報を役立てたい。
②故障対応を充実させ、迅速なサービス体制の構築に  役立てたい。

〔 導入効果 〕

①データの可視化により、設備故障の起こりやすいタイミング、頻度の多い故障アラートの種類、故障の起こりやすい装置の設置エリアなどについての情報を取得、サービス体制に反映させることにより顧客満足が向上した。
②過去データから将来の故障を予測するモデルを構築、故障が起こる前兆を捉えて、実態の故障が起こる前に可能な対応策の立案に活用した。

導入期間:6ヶ月  | 工数:15人月

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金融業 貸倒リスク予測分析

〔 お客様情報 〕

金融 (個人向け融資業務)
従業員数 約1,000名

〔 導入目的 〕

新規・既存の融資申請者に対して、未来貸し倒れ、長期滞納などを起こす可能性を予測し、そのリスクを最小限に抑えたい。
既存のアルゴリズム(ロジスッテク回帰)よりも精度向上したかった。

〔 導入効果 〕

①予測されるリスクに応じた貸出判断や顧客別での金利設定ができ、不良債権比率が4ポイント減少、利益が増加した。
②融資の審査時間短縮により「機会損失」が減少し「顧客満足」が向上した。
➂新商品、キャンペーンを展開時に、収支シミュレーションが可能になった。

導入期間:3ヶ月  | 工数:4.8人月

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小売業 価格弾力性分析

〔 お客様情報 〕

小売業界 卸売
従業員数 約11,000名

〔 導入目的 〕

①各商品の価格弾力性を把握して、最適な割引率を見つけたい。
②廃棄ロスを減らしたい。

〔 導入効果 〕

最適な値引き率が分かったことにより、効率的な キャンペーンの取捨選択を行えるようになった。その結果、キャンペーンの効果(売上)が10%アップし、廃棄ロスを減らすことにも成功した。

導入期間:2ヶ月 | 工数:3人月

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保険業 R/Pythonのトレーニング

〔 お客様情報 〕

金融・保険業
従業員数 非公開

〔 導入目的 〕

AIが流行っているが何に使うのかがわからず、AIで何ができるようになるのかをやりたかった。

〔 導入効果 〕

①トレーニングを通して、R/Pythonの効率的な使い方が分かった。
② AIの使いどころや自分の持っているプロジェクトでデータ分析を進めれるようになった。
③AIプロジェクトを社内的に立ち上げる事になった

導入期間:2ヶ月 | 工数:2人月
(※)データ、教材の準備を含む

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医療・製薬業 患者の予測分析

〔 お客様情報 〕

医療・製薬業界
売上 8,000億円
従業員数 約20,000名

〔 導入目的 〕

① レセプトデータでは見えない実患者の病気を推定
② 地域・病院毎の患者を推定する事によって、MRのアクション効率を高める事

〔 導入効果 〕

① MRにとって訪問効率の良い病院をリサーチする事によって効率性が高まった。
② 患者データを個人情報を伏せながら可視化をする事によって、MRが医者と上手くコミュニケーションとれるようになった。

導入期間:2ヶ月 | 工数:1.5人月

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人材派遣業 Webマーケティングの分析

〔 お客様情報 〕

人材派遣業界
従業員数 約800名

〔 導入目的 〕

① Webの生データからCVに繋がる要因とその優先順位を明らかにしたい
② Web広告宣伝費を最適化したい。

〔 導入効果 〕

① 様々なオムニチャネルの広告からどの広告がどういった層に強いか実際の定量データから把握する事が可能になった。
② 広告宣伝費の強弱をつける事が可能になり、過去と変わらないCVではあるが、広告宣伝費が約14%節約になった。

導入期間: 4ヶ月 | 工数: 5.5人月

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食品業 最適な製造条件の洗出

〔 お客様情報 〕

食品業界
約12,000名(連結含む)
約5,000億(連結含む)

〔 導入目的 〕

① 最適な製造条件を求めたい。
② 良質な条件を見つける事及びバラつきが少ないデータ条件を洗い出したい。

〔 導入効果 〕

① 足りない所を予測モデルで補う事でだめな組み合わせを把握することが可能になった。
② 最適かつ安定的な条件を洗い出すことができた。
③ 安定的な条件を選びつつ従来よりも2.2倍程最大で
よい含有率のパターンを見つけられるケースもあった。

導入期間: 3ヶ月 | 工数: 3.5人月

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