企業に蓄積された膨大なデータ──
その“活かし方”が、これからの競争力を左右します。
AINextでは、AIによるデータ分析・予測モデルの構築を通じて、売上や需要の予測、業務改善の判断精度向上などを支援しています。
ただデータを可視化するだけではなく、「何を判断し、どう動くか」というビジネス視点を大切にした
“使える分析”を設計・実装いたします。
過去データと時系列要因をもとに、AIで将来の売上や需要変動を予測。
購入頻度や行動履歴をもとに、優良顧客の特定や離反リスクを予測。
業務ごとの数値をダッシュボード化し、どこに課題があるかを分析。
余剰・欠品を防ぐための最適在庫・発注タイミングをAIが提案。
日々更新されるデータを自動で分析・表示し、迅速な判断を支援。
直感や経験に頼った判断ではなく、事実ベースで素早く決断できる環境を整えます。
例えば、売上データや在庫の推移から自動で次のアクションを導くことで、「いつ」「どこに」「何をすべきか」の判断がタイムリーに行えるようになります。
経営層から現場担当者まで、判断の質と一貫性を高める効果が期待できます。
顧客データや購買履歴などをもとに、本当に響く施策やアプローチを導き出せます。
たとえば、離脱リスクの高い顧客を検出してフォローしたり、
パーソナライズしたキャンペーンをAIが自動で提案したりと、
データを活用した“次の一手”が見える化されるのが特長です。
人員配置や仕入れ数、広告費などのリソース配分を“勘”に頼らず、最適化できます。
過剰な在庫を防ぎ、欠品リスクを回避するなど、無駄を削減しながら精度の高い管理が可能になります。
また、異常値検知やトレンド変化の早期把握により、リスク回避のアラート機能としても役立ちます。
現状の課題や達成したい目標について詳しくヒアリングします。
「何のために分析するのか」「誰の意思決定に使うのか」を明確にします。
お手持ちのデータを確認し、分析に適した形式かどうかを確認。
必要に応じて、データの統合・整理・欠損補完などもサポートします。
目的に応じた分析手法を選定し、どのようなアウトプットが得られるか仮説を構築。
予測モデルやクラスタリングなど、最適なアルゴリズムを選定します。
実際にデータを用いた分析を行い、可視化・レポート化します。
継続的に使えるよう、ダッシュボード形式での納品も可能です。
分析結果をもとに改善提案を行い、実運用での活用方法をレクチャーします。
必要に応じて、継続的な改善や定期分析もサポートいたします。
