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ユースケース
データドリブンDXソリューション・dotDataが導きだす結果は、さまざまな業種・役割・領域で価値を発揮します急激に変化するビジネス環境においては、経験や勘に依存するのではなく、蓄積した“データ”を価値に変換して、ビジネス成果を生み出すことが重要です。dotDataによる「AI・データ活用」は、様々な業種の業務プロセスに広がりを見せています。
dotData活用領域
dotDataは予測分析の目的であるターゲティング（アクションをとるべき対象者を抽出）、回帰（見えない値を明確にする）、判別（対象をカテゴリへと分類する）のいずれにも対応します。特徴量を明らかにすることで、最終的な成果だけでなく、今後の施策展開に生かすための気付きを得られます。
高精度に未来を予測する
過去の出荷実績をベースに需要予測をしているせいで、マーケットの変化に追従できない
dotDataなら、さまざまなデータを元にする正確な予測分析を、常に最新のデータで実現できます。高精度な予測モデルの構築や、精度悪化時のモデル再学習をアジャイルで実現でき、現場（LoB）が肌感覚で持っている、予測に効きそうな外部データもかんたんに扱えます。dotDataの自動化技術により、人のスキルに依存した予測・モデル構築から解放され、業務の継続性が担保されます。
- 業績管理における売上金額・数量予測
- 営業における商談成約予測
- SCMにおける商品・原材料の需要数予測や取引価格の予測
- サービスにおける市場設置機器の故障予測 など
ビジネス課題発生の要因を深く探索する
BIツールや統計解析ツールだけでは、顧客の離反要因、売上の不調要因、製造品質の悪化要因の発見などが難しい
dotDataなら、AIにより数万～数百万の仮説を自動立案。すでに形式知化された要因だけでなく、これまで人が気づかなかったインサイトを探索できます。テキストや位置データも扱えるため、多様なデータからインサイトを発見できます。
- 業績管理における売上悪化要因探索
- 営業における顧客離反要因や失注要因探索
- 工場における製造品質不良要因探索 など
商品・顧客インサイト発見とマーケティング施策の高度化を図る
市場にあった商品・サービス提供や顧客のニーズにあった情報提供が難しい
商品・サービスの数があふれ、消費者のライフスタイルが多様化している現代において、既存のCRM/MAシステムやDMP（CDP）だけでは、効果的なマーケティング施策成果があげづらくなっています。商品・サービスや顧客に関する多様なデータをdotDataで分析することで、深いインサイトが得られ、業務施策の企画にも生かせます。
- 1to1マーケティング
- コミュニケーションシナリオ立案の高度化
- 顧客育成戦略立案
- 新たなデータビジネスによる新収益化
- 新商品・サービスの企画 など
保有データをマネタイズする
蓄積している顧客の消費行動や、顧客に納品した機器の活動ログ・操業ログを、具体的な収益につなげられない
dotDataにより、今まで人では気づけなかった顧客のプロファイリングや層別基準、機器の適切な運転条件などを明らかにできます。保有するデータを知識や価値に変えることで、クライアントに対するコンサルティングを行うなど、新たなデータの収益化が実現できます。
- データに基づくコンサルティング
- 新商品・サービス企画の支援
- 操業の業務代行支援
業務プロセスでの活用ユースケース
実際の業務プロセスのなかに「AI・データ活用」がどのように組み込まれているのか。また、プロセスに組み込まれたことによってどれだけ成果が得られたのか。業務プロセス別のユースケースをご紹介します。
製造業 AIによるデータ分析ユースケース
- 生産管理：生産プロセスの改善
- 生産管理：製造条件の探索
- 設備管理：設備不具合予兆・
歩留まりの改善 - 設備管理：故障予兆
- 生産計画：需要予測の精度向上
- 営業推進：営業活動の
効率化と高度化