データを分析し、経営の意思決定を支援する
研究開発されたAIモデル
最先端のAI技術を駆使して研究開発されたモデルを搭載。膨大なデータを迅速かつ正確に分析し、経営判断に必要なインサイトを提供します。
経営情報の統合基盤
Webデータはもちろん、動画像解析や、IoTデータの分析など、リアルワールドのデータ分析のノウハウと情報基盤を活かして、経営情報を統合したデータ利活用が特徴です。
経営情報のレポーティング
分析結果を分かりやすく可視化し、レポーティング機能で経営層への迅速な報告を実現。データに基づく確実な経営戦略立案をサポートします。
サービスの特徴
データ分析から業務を改善していくためには、「ビジネス力」、「データサイエンス力」、「エンジニアリング力」が必要です。
Present Squareにはそれぞれの専門家がいますので、企画から開発、業務改善まで一貫して対応が可能です。
ビジネス力
戦略・経営コンサルタントがデータサイエンス、エンジニアチームと一体となって課題解決のご提案を致します。
データサイエンス力
人工知能技術（ディープラーニング）や機械学習、統計学を駆使して、データの分析・解析ができる人材を揃えています。
エンジニアリング力
数億のデータ処理を行う大規模法人向けのシステム開発の経験者や、インフラ設計技術に優れたエンジニアを揃えています。
サービスの流れ
データを活かすために
データを活かしていくためには、以下のプロセスを経る必要があります。
自社がどの位置にいるのかによって取るべき対応は変わってきますので、各企業の状態に応じて適切な支援を行っていきます。
社内データの整備
まず、社内データの見える化が必要です。売上や顧客データ、キャンペーンや広告の顧客獲得コストなど、過去のデータを集約し、一元管理することで、自社の過去から現在までの動向を可視化しましょう。
社内・社外データの統合
データの整備が完了したら、それらを統合するステップへと進む必要があります。
例えば、「売上はどの顧客層から主に成り立っているのか？」や「どのアクションが売上向上に寄与するのか？」といった洞察は、データの統合を通じて初めて明らかになります。
さらに、外部の要因、例えば天気やネットランキングなども売上に影響を及ぼす要素として考慮すべきです。これらの社外データも効果的に収集し、社内データとの統合を進めることが求められます。
予測・意思決定に活用
データの統合が完了した後は、そのデータを最大限に活用する段階に移行します。統計手法、例えば相関や回帰分析を活用し、経営指標の予測やシミュレーションを進めていきましょう。
さらに、現状の改善を目指す際には、原因と結果の明確な関連性を理解することが不可欠です。
例えば、「リピートする顧客とリピートしない顧客の違いは何か？」という問いに対する答えが、「その違いをどのように解消するか？」という具体的なアクションへと導きます。
そのため、予測や因果関係の分析を迅速に実施できる仕組みの構築が求められます。
データ取得・解析インフラのシステム
「データ収集」、「データ加工・蓄積」、「データ解析・活用」まで一貫したシステムを開発します。
Analyticsツールのご紹介
Webダッシュボード
Pythonのライブラリを中心としたフルスクラッチの開発に対応しております。当社の分析ノウハウを搭載した画面にや、独自の機械学習や深層学習を利用した予測を行いたい場合などに適しています。ご要望に合わせてカスタマイズが可能です。
BigQuery
GCP(Google Cloud Platform)の環境を中心にデータ分析環境を構築します。データの一元化やGoogle データポータルなどのツールと合わせてデータの可視化対応も可能です。
ChatGPT
ChatGPTはチャットを中心としたツールだと思われがちですが、データ分析にも活用できます。特に当社では、データ分析のレポーティングに活用しています。これにより、データを人が読み取ったり解釈せずに、データを活用することが可能です。
事例のご紹介
マーケティング情報分析（Web、アプリマーケティングを含む）、医療データ分析を中心に様々な情報分析に携わっております。
- Webサイト、Webサービスの各コンバージョンの分析
- スマホアプリの利用状況の分析、利用予測、成長シミュレーション
- 入力コメントに対する自然言語処理 （形態素分析、ポジ・ネガの判定）
- 売上データ、利用プラン（価格帯）の分析と最適化シミュレーション
- 顧客のデモグラフィック属性の情報と利用頻度の分析
- 医療系サービスの患者情報、薬剤利用状況の分析 など
サービス例
利用シーン
売上予測
収益の最大化には、欠品の低減、売れ筋商品の入れ替えなど、売上拡大とコスト低減の両立を目指すことが必要です。そのためには、正確な売り上げ予測が欠かせません。
過去の販売データと在庫データなどを軸にAIが高精度で需要量を予測・モデル化し、各商品ごとの想定需要量、在庫や棚割りの最適な状況などをご提案します。
来店者・利用者予測
研究によると実に９割以上の時間で人員が過剰もしく不足状態にあるといわれています。適切な人員のシフト管理は、コスト削減になるだけでなく労働環境の改善などにもつながります。
過去の売上データや来店記録データなどをベースに、天候情報やカレンダー情報、周辺イベント情報など様々な外部データを組み合わせ、AIが利用者数を高精度で予測します。入電予測なども可能です。予測をもとに最適な人員シフトモデルなどをご提案します。
駐車数予測
過去の駐車場利用量や周辺環境情報から将来的な利用量を予測します。また駐車場IoTデータ、カメラデータ、車体位置データを利用して、駐車場の利用量や潜在的利用者数などを適切に計測し、予測に反映させます。
空車満車予測から事前アナウンスでの満足度の高い誘導、車体位置データから駐車難度測定し快適な駐車空間の創出など、最適な形での駐車場ご利用モデルをご提案します。
資料請求、お見積りのご相談、システム化のご相談など御座いましたら、 お問い合わせフォームよりお問い合わせください。