更新日： 集計期間:2025年11月05日～2025年12月02日
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製造・販売データや外部要因を基に需要を精緻に予測し、在庫適正化や欠品削減を実現！
当社にて、「需要予測最適化システム」の開発を行った事例をご紹介します。 従来の在庫管理では過剰在庫や欠品が発生しやすく、経営に損失を与えて いました。また、開発にあたっては、外部データ(天候、キャンペーン等)の 統合によるモデルの複雑化対応、などの課題に直面しました。 これらに対し、当社では特長量エンジニアリングとアンサンブル学習、 可視化ダッシュボードの整備を実施し、業務対応力を高めました。 【技術的課題】 ■外部データ(天候、キャンペーン等)の統合によるモデルの複雑化対応 ■少数事象(急激な需要変動)への過学習防止と柔軟性確保 ■学習結果を業務担当者が理解・活用しやすい形で提供する インターフェース設計 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
顧客行動データをリアルタイムに分析し、パーソナライズされた施策を自動実行！
当社にて、「マーケティング最適化システム」の開発を行った事例を ご紹介いたします。 開発にあたっては、データサイロ化の解消と顧客統合IDの設計などの 課題に直面しました。 これらに対し、CDP(Customer Data Platform)とストリーム分析基盤 (Kafka＋Spark)を導入し、AIによるスコアリングと自動最適化ロジックを 構築しました。 【技術的課題】 ■データサイロ化の解消と顧客統合IDの設計 ■リアルタイム解析基盤のスケーラビリティ確保 ■PDCAサイクルを高速で回すための自動評価設計 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
