Analytics

アナリティクスコンサルティング

実績あるデータ分析と企業の休眠データを活用して、
企業の課題を解決するプロフェッショナルパートナー

お客様の特定のビジネス課題を解決するために、データ分析及び機械学習モデルの構築を支援することで、アナリティクスを基礎としたコンサルティングを提供しております。企業課題、業界、構築モデルごとにセカンドサイトの提供するアナリティクスコンサルティングの取組事例を紹介します。

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課題 ： 需要予測・プライシングの高度化、 職人技術・ノウハウの伝承、 業務量削減、
業界 ： 金融・決済、
解析テーマ ： テーブルデータ解析、 画像/映像解析、 自然言語処理、

金融機関等の保有するデータやオープンデータ等や残価設定・落札価格予測担当者のノウハウを活用した建機のオークション落札価格予測モデルを構築

建機の落札価格や残価の予測においては、いろいろな情報を手作業で集め、担当者の経験・ノウハウ・カンに頼っている状況です。公表されているデータや金融機関等が保有するデータ（画像データ含む）やノウハウ等から、落札価格率や残価率を予測するAIを構築し、1年後から数年後の残価を算出する仕組みを構築。ある建機については検証した結果、約半数の建機の落札価格率が誤差3%未満に収まることがわかり、資産価値算定業務の効率化・機能強化を図ることが可能になりました

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課題 ： 職人技術・ノウハウの伝承、 業務量削減、
業界 ： 製造・その他、
解析テーマ ： テーブルデータ解析、 自然言語処理、 分析全般支援、

属人的だった熟練技術のナレッジAI。 見解書や技術報告書、工事作業書等を元に故障原因を推定するモデルを構築した事例。

熟練の技術者が長年の経験で培った故障原因特定の暗黙知と見解書や技術報告、工事作業書などのデータを基にAIに学習＆推論させることで、現場のノウハウと知見を伝承する仕組を構築しました。これにより個人の能力や経験に依存していた故障原因の推定を現場で全作業者が活用可能となります。

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課題 ： 需要予測・プライシングの高度化、 サプライチェーンの最適化、 職人技術・ノウハウの伝承、 業務量削減、
業界 ： 流通・小売、
解析テーマ ： テーブルデータ解析、 自然言語処理、

中古車販売事業者の収益を最大化。 車両ごとに販売時期、販売場所、販売価格を総合的に判断する中古車販売AIを活用した事例。

①過去の仕入・販売実績等を基に、最適な価格を推定するモデル、②車両が仕入日から一定期間内に売れる確率を推定するモデル、③店舗の地域や周辺住民情報等を基に車両販売ニーズを予測するモデルを組み合わせ、①②③のモデルと、物流拠点・各店舗のキャパシティ情報・配送経路情報等を用いて、車両毎に「いつ」「どこに」「いくらで」配置すべきかを総合的判定するモデルを構築し、リアルタイムで最適なアクションが可能となりました

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課題 ： 職人技術・ノウハウの伝承、 業務量削減、
業界 ： 流通・小売、
解析テーマ ： テーブルデータ解析、 画像/映像解析、 自然言語処理、 分析全般支援、

自然言語処理・画像解析技術を活用して、正確なタグ付けで正答率は90%超え。電子書籍タグ付けAIで、ミスの大幅削減とレコメンドによる業務効率の削減を実現した事例。

電子書籍のタグ付け業務の工数削減と品質安定化のために、自然言語処理技術を用いたタグ付けモデルを構築しました。本取組では、書誌情報や書籍属性だけでなく、表紙画像・他社タグ・口コミ情報等を活用し、タグに的確に反映できていることを確認しました。全体正解率は9割を超え、確定タグの精度に問題ないことが確認されました。また人的レビュー範囲を、モデルで予測したタグの確度に応じて限定することで、大幅な業務工数削減を可能としました。さらに既存タグに当てはまらない作品に対し、新たなタグを創出できるレコメンドタグモデルも構築しました。

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課題 ： 需要予測・プライシングの高度化、 サプライチェーンの最適化、 職人技術・ノウハウの伝承、 業務量削減、
業界 ： 流通・小売、
解析テーマ ： テーブルデータ解析、 自然言語処理、 分析全般支援、

食料品メーカーの欠品・不良在庫を削減するための需要予測モデルを構築し、欠品・不良在庫の予測誤差を20%～50%低減させた事例。

多種多様な品目を取り扱う食品メーカーにおいて、欠品・不良在庫を削減するための正確な需給予測が重要となります。本取組では、過去のSCMかく乱要因を網羅的に調査し、業務知見と照らしつつ幅広に関連データの収集・活用を行い要因分析を行いました。発生している各事象を需要または供給制約に仕分けし、需要変動に対して機械学習モデルを構築するアプローチをとりました。特定領域の簡易検証において、予測誤差を20％〜50％低減させる改善効果が見られました。

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