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2020.07.30

組織内の既存データとSNSなどの外部情報をもとに経営施策を提案する 『DATAFLUCT business-analytics.』 提供開始

最終更新日:

データサイエンスで企業の課題を解決する株式会社DATAFLUCTは、企業や施設などで組織の各部門が作成する売上データ、帳簿、 エクセル資料などのあらゆる内部データと、SNS や口コミサイトの投稿、天候などリアルタイムの 外部データを組み合わせて分析し、未来予測を行うことで、「将来の売上アップに必要な要素」や 「需要の予測」「適切な人員配置」などを提示するビッグデータ分析サービス『DATAFLUCT business-analytics.』の提供を開始します。

『DATAFLUCT business-analytics.』とは

物流・製造・飲食・宿泊業など幅広い企業・施設の 経営の未来予測を可能にするデータレイク経営管理 BI/BA ソリューションです。

「DATAFLUCT business-analytics.」では、以下により近い未来の経営予測が可能です。

  1. 組織内外の既存データの統合によって経営の実態を把握
  2. 環境変化や顧客の声などを瞬時に 把握できるリアルタイム分析

新型コロナウィルスなどの影響による、この変化の著しい時代において、効率的な経営を行うた めには、あらゆるデータを集め、現状をいち早く把握し未来を予測した計画・対策を立てることが 重要です。

一方で、企業や施設では、各部門が独自の営業ツールを使用しているケースや、電子化が 進まず紙ベースでの情報管理を続けているケースも未だ多々存在します。

情報が各ツール内に点在 している状態は、経営の実態把握を妨げるほか、テレワークを取り入れる今後の新しい働き方において情報共有の壁を生み、効率的なビジネス環境とは言えません。

「DATAFLUCT business-analytics.」は、各部門が使用しているツールを継続利用したままデータを分析に活用でき、ツール を一新するよりも安価に組織の情報統合が可能です。また、データ分析から得た現状分析や未来予 測は、チャットボットにより各コミュニケーションツール(LINE など)にアウトプットでき、テレ ワーク等コミュニケーションの取りづらい環境でも、チーム内でのスムーズな報告を実現します。

経営にすぐに活かせる、「アクションファーストボット」

「DATAFLUCT business-analytics.」は、AI が多様な既存データやリアルタイムデータから導き出した結果を提示する「ア クションに直結する」ボットサービスです。

Slack などのチャットボットに『今月投稿された口コ ミのうち、悪い評価は?』『SNS での投稿は何件ある?』『○○工場の稼働状況に何か問題はあ るか?』という直感的な質問を投げることで、チャットボットが必要な情報を収集し即座にレポートします。従来は人間が大量の時間をかけて行っていた情報収集や考察を AI が行うことで、よりスピーディーに、より効率的に対策を実行することができます。

現場のツールはそのまま、クラウド化していないあらゆるデータを統合し分析

クラウド上に保存されていない古い帳簿データや、各部門が使用している営業ツール、紙ベー スの請求書など、あらゆる状態のデータをクラウドベースのデータ基盤で統合し、分析対象にす ることができます。

コストなどの理由で電子化が進まない企業・施設でも、「DATAFLUCT business-analytics.」を導入する ことで、これまでのデータを統合し分析が可能になるほか、BI ツールなどを利用して効率的に社内で情報共有することができます。使用していた各ツールはそのまま継続利用できるため、全社 的にサービスを一新するよりも安価に、かつスピーディーに導入が可能です。

自動発注や自動レポートで業務を効率化 新しい時代の働き方をサポート

「DATAFLUCT business-analytics.」では、データ分析の結果を、経営判断だけではなく日々の業務の効率化にも活用可能です。具体的には、資材や食材の自動発注、散在するデータを統合した要約AIによるレポートの自動作成など、現場の負担となる業務を代替し、働き方改革やテレワークの推進にも貢献します。

【想定利用業態等サービス概要】

想定ユーザー 想定利用事案
ホテル・旅館 店舗 売り上げデータ(宿泊データ、POS データなど)、従業員の声(社内チャットなど)などの内部データとSNS などの外部データを基に、
  1. 将来のトレンド、需要を予測し、在庫計画・人員配置の最適化、効果的な特典の作成を実現
  2. 低評価の口コミを分析し、改善点を発見
製造業
  1. 工場設備の回転数や電圧などのセンサーデータを分析し、故障の予兆を解析
  2. リアルタイムの解析を基に工場の稼働率を最大化
  3. コールセンターへの問い合わせ内容やクレームを分析し、将来品質問題となる事象を予測
物流

過去データと外部データを組み合わせて将来の需要予測を行い、適切な人員配置、利益を最大 化させる新規拠点の開設地を決定。

【サービス画面】売り上げや顧客データを集約

【サービス画面】社内データ・外部データを基に経営状態 を分析し、チャットボットが自動で報告

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