データ活用とは
ビジネス上の様々な意思決定を行うためにデータを用いることを指します。
様々なデータから必要な情報を抽出し、正確な状況把握・原因の説明・将来予測などを行い最適な判断をサポートします。
また意思決定をした結果を評価して改善していくことでよりよいデータ活用が可能となります。
データ活用の重要性
昨今インターネットやスマートフォン・IoT デバイスの普及やコンピュータ性能の向上などにより、扱えるデータの種類や数が爆発的に増えています。
これらの情報を利用することでビジネスの自動化・効率化を図ったり、多様化する顧客ニーズを捉えきめ細かいニーズに対応することを可能にします。
データを活用することは自社サービス品質向上やコスト競争力を高め、競合他社との優位性を確保するための源泉となるため、ますます重要度を増してきています。
データ活用で解決できること
ビジネス課題
将来予測をしたい
機械類の故障予知、売上・需要予測、コールセンターの架電予測。
既存顧客の解約予兆予測、退職者予測など様々な予測を行うことが可能です。
異常を検知したい
金融取引やクレジットカードの不正取引検知や製造業などの工場において不良品を作成した場合に検知することによって、詐欺やサービス品質の低下といった問題が起きるリスクを低減することが可能です。
顧客にレコメンドをしたい
webサイトを訪れる顧客や既存顧客に対して、web行動履歴・デモグラ情報などをもとにした顧客属性や購入する商品属性などをもとにして購入確率の高いおすすめ商品を提案します。
業務効率化
画像からの自動文字認識、人や物などの必要情報の自動抽出。
会議などの音声情報を自動書き起こし、テキスト情報処理を自動化。
配送ルートの最適化など様々な業務を自動化効率化することが可能です。
単純作業をAIにより自動化し、より重要な業務を人が対応することが可能となります。
技術
ディープラーニング（深層学習）
機械学習の一種であり、従来の機械学習との違いは有用な特徴量を自動的に学習できることにあり、非常に注目されている技術となります。
画像認識や自然言語処理など幅広く応用されています。
テキスト解析（自然言語処理）
チャットボットによるコールセンターの対応省力化やWebサイトでの対応自動化を行います。
またSNS上のテキスト解析を行い消費者行動の傾向把握などが行なえます。
音声認識
人間の音声を自動的にテキスト化することが可能で議事録作成などのテキスト化作業を効率化します。
話していた内容をデータベース化することが可能となり、テキストを自然言語処理する際のデータ作成に寄与します。
最適化
とある条件を設定しその中で最適な解を導きます。配送ルートの最適化を例にすると距離、積載量、ガソリン代、配送人数、高速道路利用の有無など様々な条件を考慮した上で効率的なルートを導きます。
その他にもシフトやプロジェクトのスケジュール最適化や店舗の最適配置など様々な問題に応用可能な技術になります。
生成技術
画像生成技術が目覚ましい進歩をとげており、人間の顔や表情を生成したり、動作を生成することも可能です。
画像の他にも文章生成などが注目されています。
プロダクト
AI導入サービス
ディープラーニング（深層学習）や機械学習の技術を応用し、主に画像認識、自然言語処理、音声解析、といったソリューションを提供します。
データ分析サービス
データより、状況可視化・原因説明・将来予測最適化・システム化・まで一貫して対応します。
また、フェーズごとのご支援も可能です。
分析基盤構築サービス
クラウドやオンプレ上にDWHの構築やデータ取得の自動化（ ETL ）を行います。
常にデータを分析できる状態にすることによって迅速な意思決定を行うことが可能となります。