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。

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 流通・小売
解析テーマ テーブルデータ解析 画像/映像解析

アパレル商品の収益を最大化。 受発注、売上、季節・気候など様々な情報から高精度のダイナミックプライシングモデルを構築・活用して、最適なディスカウント率を算出している事例。

商品の収益を最大化するのための適正なディスカウント率を算出するモデルを構築しました。商品・受発注・売上等の内部情報と季節・気候などの外部情報から収益を最大化する最適ディスカウント率を算出するモデルとなっています。予実がほぼ完全に一致し、高精度なモデルの運用に成功しました。さらに、商品カテゴリ毎に画像と売れ筋の関係性を分析し、人間の感覚ではわからない“売れる商品画像”の評価も行い「画像のみ」で売れ筋を予測するモデルを構築しました。

課題 マーケティングの高度化 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 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

高精度の来店人数予測モデル。 大手スーパーでの店舗ごとで活用、予測値よりも大幅に誤差を抑えた事例。

来店情報や店舗情報、競合情報、天候情報や各種統計情報を活用し、来店者数の周期性に強いモデルやピンポイントでの予測に強いモデルなど、100以上の予測モデルを合成して、来店者数予測モデルを構築。それにより、過去に無かったような長期祝日やコロナによる影響もほぼ受けない高精度な店舗毎の来店者数を予測することに成功。将来的には、「需要・在庫予測」「必要人員予測」「シフト最適化」等を支援するソリューションと連携することも想定

課題 職人技術・ノウハウの伝承 業務量削減
業界 建設・不動産
解析テーマ 画像/映像解析

画像解析AIを用いた、建設企業の現場の安全点検業務をリアルタイム、自動解析するモデルを活用した事例。

建設作業において作業者の安全確保は重要ですが、安全に工事ができるか否かを確認する工数・リードタイムが課題となっていました。本取組では作業者が設置した安全柵や工事車両のタイヤ輪止め等の安全対策に漏れや不備がないかをリアルタイム検知する「物体識別モデル」・「物体位置推定モデル」・「安全判定モデル」の構築を行いました。これにより、安全確認のための業務負荷が低減され、リアルタイムで作業者にフィードバックされることによりリードタイムの短縮にもつながりました

課題 職人技術・ノウハウの伝承 業務量削減
業界 建設・不動産
解析テーマ 画像/映像解析 分析全般支援

高速通信技術(5G)と高解像度(4K)を活用したAI映像解析エンジンを活用した、線路上の障害物や列車検査の目視点検業務の遠隔化、自動化の事例。

目視点検業務の遠隔化・自動化を目的として、線路上の障害物の検知、鉄道車両のブレーキパッドの厚さの推定、台車のクラックの検知、車軸や台車の異常熱の検知等を行うモデルを構築。更には①画像サイズを変更せず学習・予測に活用することで検出性能を改善し4Kの強みを最大限活かし、②モデルを非同期に分散処理させることで通常の数倍のFPSの検出処理を実現させ、③鮮明/不鮮明・大/小様々な大きさの物体を検出するために複数の検出レイヤに分かれたニューラルネットを構築することで、5G・4Kの特性を活かした低遅延かつ高精度な映像解析エンジン実現と目視点検業務の遠隔化・自動化を実現

課題 与信・審査の高度化 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

自動車リース会社の収益最大化を目的として構築、運用された3種類のモデル事例。 リアルタイム与信モデル/残価・売約価格予測モデル/メンテナンス料金算出モデル

自動車リース会社の収益最大化を目的とし、AIを活用した与信モデル、残価・売約価格予測モデル、メンテナンス料金算出モデルを構築・運用しました。顧客の未収リスク度合いに応じて審査ステップ数を変更し、低リスクではスピードを優先、高リスクでは追加の審査を行うことにより全体の審査効率の向上と審査基準のバラつき防止を推進しました。残価予測モデルでは、車両情報だけではなく顧客・メンテ履歴・車両オークション等の外部データを活用し、実績値との誤差を現象させることに成功しています。

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