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一般課題・経営課題から選ぶ

ビッグデータを分析・活用したい

テクノロジーの急速な進歩を背景に、ビッグデータやIoT(Internet of Things)の活用が企業の成長や競争力強化に不可欠といわれています。たとえば、コールセンターのお客様の声や購入履歴といった様々データを分析することで、顧客満足度の向上や業務改善につながる施策立案が可能になります。

また、IoTによって工場の製造機器のデータ収集が可能になった製造業では、分析結果を設計・開発や品質・生産管理、業務改善、需要予測などに活用することが期待されています。ここでは、ビッグデータの分析・活用に関するお客様の課題から、NECのビッグデータ分析やAI(人工知能)技術を利用した解決策などをご紹介します。

5つの課題から解決策をご覧いただけます。

よくある課題と解決策

課題 1:コールセンターに寄せられるお客様の声を経営に活かし、より良い関係を築きたい

解決

ビッグデータ技術を適用した会話解析でお客様の声の分析、経営に役立つ“宝”を抽出

コールセンターの業務効率化と顧客対応力アップはもとより、お客様の声(VOC)の中から経営に役立つ“宝”を抽出するのが、NECのコールセンター向けCRMソリューションです。コールセンター向けシステム・基盤により、オペレータの業務負荷を軽減しながら対応品質の向上を実現。さらに、ビッグデータ技術を適用した会話解析ソリューション(音声認識、感情認識、テキスト含意認識)が、お客様の声のより効果的な分析・活用を支援します。

課題 2:属人的なプラント保全業務を、データに基づくプロアクティブな業務にレベルアップしたい

解決

設備の状態・状況のデータ化、見える化で保全業務を効率化し、故障の予兆を事前に検知

プラント設備の老朽化に伴う故障リスク、保守作業の属人化や人手不足といった問題を、NECはAIやIoTなどのICT技術で解決します。

センサや画像・音声などの認識技術により、設備の状態・状況をデータ化、見える化。それらの設備データをビッグデータ技術で分析、予測することで、故障の予兆をいち早く発見し、事前のメンテナンスによる設備の停止時間を最小化。設備保全業務全体の大幅な効率化とサービスレベルの向上と安定化を支援します。

課題 3:信頼できるデータに裏打ちされた特売企画を提案し、小売との信頼関係を強化したい

解決

ビッグデータ分析に基づく「特売価格シミュレーション」で信頼性の高い企画提案が可能に

小売業は売上を最大化するため、さまざまなデータに裏打ちされた信頼できる企画提案を求めています。NECの特売価格シミュレーションを利用すれば、多種多様なデータに基づいた特売の企画提案が可能になります。

NEC独自技術の「異種混合学習技術」により、POSデータと販促企画、気温や曜日などの外部要因を機械学習し、販促企画の売上効果をシミュレーションによって予測。この予測結果を用いれば、小売向けにより説得性の高い企画提案が行えます。

課題 4:生産設備の膨大で多種多様なデータを活用し、製造品質や歩留を向上させたい

解決

機械学習エンジンによるビッグデータ分析で、迅速な要因の抽出と改善施策を実現

多品種少量化が進む食品業界では、製造品質のバラつきや歩留の改善が大きな課題になっています。

NEC独自のビックデータ分析技術は、製造装置や検査装置に設置されたセンサが収集する膨大かつ形式が異なるビッグデータから、品質に影響を及ぼすセンサ(装置)の特定と品質改善につながるデータ抽出を自動で実行します。品質向上や歩留改善といった課題は解決され、製造装置の状況のデータ化により、品質向上と歩留改善のノウハウの全社的な共有も図れます。

課題 5:精度の高い需要予測を効率的に行い、欠品や過剰在庫、廃棄ロスを抑制したい

解決

ビッグデータ分析技術による高精度かつ自動の需要予測で適切な需給調整が可能に

従来、熟練スタッフの経験と頼みだった食品メーカーの商品需要予測を、ビッグデータ分析技術の活用で大幅な精度アップと自動化するのがNEC独自の「異種混合学習技術」をベースとした「商品需要予測ソリューション」です。

出荷実績やカレンダー情報、POSデータ、天候情報など、多種多様なデータの分類、分析を自動で実行。精度の高い商品需要予測により、欠品・過剰在庫・廃棄ロスを低減します。クラウドサービスなので容易にスピーディに導入できます。

課題 6:増大するビッグデータを効率的に収集・分析できる基盤を構築し、コストを削減したい

解決

リアルタイムのデータ分析と帳票作成の自動化による、管理者/利用者の作業工数を削減

事業の成長にともない、日々「販売」「購買」「生産」「会計」といった基幹システムのデータが増加していきます。
増大するデータ分析基盤としてBIソリューションを導入することにより、システム管理者に頼ることなく、各ユーザ自身がビッグデータの集計・分析を実行できるようになります。
また、新たな分析ニーズに対応したデータ分析や帳票の作成も容易に可能となります。

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注目のトピックス これからのビジネス戦略に必要不可欠、IoT×ビッグデータ×AI連携

現代社会は、PCやスマートデバイスだけでなく、製造機器や設備機器、医療機器、クルマ、住宅の冷蔵庫やエアコンなど、さまざまな“モノ”がインターネットにつながり、膨大なデータが得られるIoT(Internet of Things)時代を迎えています。IoTをはじめ、収集された膨大なデータ、ビッグデータをビジネスに活用するために注目を集めているのがAI(人工知能)です。

ビッグデータは単にデータを集めるだけでは意味がありません、データを処理、分析し、有用な情報を引き出し、ビジネスや商品・サービスを改善するアクションをつなげる必要があります。

AI(人工知能)の解析手法の1つ、「Deep Learning(ディープラーニング)」はデータを読み込むことで、自動で傾向を学習していきます。つまり、IoT×ビッグデータ×AI技術を連携させることで、今まで人手と勘に頼っていた長期間の分析作業を大幅に短縮でき、膨大なデータに基づく高精度の予測結果を得ることが可能になります。

その効果には、製造業やサービス産業の生産性・業務効率アップや精度の高い需要予測などが期待できます。

このソリューション・製品がお客さまの課題を解決します

コールセンターの顧客満足度を向上させ、お客様の声を経営に活用したい

プラント設備の老朽化や保守業務の属人化などによる故障リスクを軽減したい

経験や勘頼みではなく、量販店にデータに基づく特売の企画提案を行いたい

  • 特売価格最適化シミュレーション
    可視性の高く自動化・システム化に適した機械学習技術により、商品カテゴリの売上を最大化する特売価格を予測し小売向けの企画提案に活用
    ※詳細については、お問い合わせください。

生産設備の膨大で多種多様なデータを活用し、製造品質や歩留を向上させたい

精度の高い需要予測を効率的に行い、欠品や過剰在庫、廃棄ロスを抑制したい

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