活用事例１

データドリブンな基盤づくり

要望・課題
・国内外の工場で改善策を横展開することが難しい。
・競争の激化に向け、ビジネスのスピードを上げる必要がある。
・経験と勘に頼ったものづくりからの脱却が必要。

導入の決め手
・収集するデータは2～3万種類に及ぶため大量なデータをリアルタイムに分析できる処理能力が求められた。
・単一のプラットフォームで全ての処理を完結できること。データクレンジング前処理のためのシステムを別に導入しなくて良い。

導入後の成果
・機械学習などを活用したデータ分析によって製造工程における不良品の発生の要因や影響を把握できるようになった。
・データ分析に関するスキルが大きく向上し、グローバル展開へ向けたベースが整った。
・生産現場の社員でも分析作業ができるプラットフォームで経験や勘だけに頼らず、意思決定を下す文化が根付いた。


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活用事例２

流通業での顧客育成パス分析

要望・課題
・注力商品のロイヤルカスタマーを増やしたい。
・適切なタイミングでキャンペーンを実施し、効率的に売り上げを拡大させたい。

分析内容
・顧客の行動を特徴づける行動因子を整理してデータ化する。
・準備した因子のうち、優良顧客に特徴的な行動因子を抽出する。
・初回購入時からの時間経過による優良顧客の行動変化を分析する。

導入後の成果
・優良顧客の行動を基に顧客の育成パスを作成。
・育成パスに登場する行動因子を動かすための施策（キャンペーン内容や実施タイミングなど）提案。

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