データ分析AI「Deep Analytics」
概要
世界最高クラスのデータ分析専門チームが、ものづくりを変える
AIのプロフェッショナルがオーダーメードでシステムを開発。
お客さまとの二人三脚で、製造現場の課題解決や生産性向上を実現します。
データ分析をご検討のお客さまへ
-
データ分析を一度は導入したけれど、いまいち効果がわからない。
導入したデータ分析の結果がよくない。
そもそも何から始めて、どう役立つのかわからない。
-
あらゆるデータ分析を専門とするデータサイエンティスト
収集したデータの意味を理解して適切に分類することが、データ分析の精度を飛躍的に高めます。データサイエンティストは、深い知見と経験を持つAI開発のプロフェッショナル。柔軟な発想と高度な分析力で"予測の手がかり"を導き出します。
KCCSグループでは、世界最高クラスの称号を持つデータサイエンティストが、データの意味からAIシステムに至る工程を丁寧に説明しながら、現場と一緒に進めます。安心してお任せください。
特長
データ分析を担うのは世界最高クラスの精鋭チーム
最近日本でKaggle（カグル）という単語が浸透してきました。
Kaggleは、世界中のデータサイエンティストがAIの精度を競うコミュニティーです。
最高クラスのデータサイエンティストには「Kaggle Grandmaster」の称号が与えられます。
KCCSグループのデータ分析専門チームは、Kaggle Grandmasterが率いる世界最高クラスのチームです。
Kaggleとは
Googleが開催しているデータ分析の最適解を競い合う500万人以上が集まるコミュニティーです。
その中のコンペティションでは、企業や政府がコンペティション形式（競争形式）で課題を提示し、賞金と引き換えに最も精度の高い分析モデルを買い取るという仕組みもあります。
導入の流れ
01.課題整理・データ確認
ご相談内容から課題を整理し、お客さまのビジネスで収集されたデータを確認します。
02.データの分類（特徴量エンジニアリング）・アルゴリズムの構築
分析結果から予測モデルをつくり、お客さまのビジネス・現場での運用を行います。
AIシステムを組み込んだアプリケーションの開発などのご相談もお受けしています。
03.予測モデル・AIシステム開発
分析結果から予測モデルをつくり、お客さまのビジネス・現場での運用を行います。
活用例
生産製造業で活躍するデータ分析の例
予知保全
機器や設備の劣化や故障を予知し、最適なタイミングで点検や部品交換を行うことで、コストとダウンタイムの削減が可能です。
需要予測
販売量と出荷量を予測することで生産量を調整し、在庫の最適化を図ります。これにより、調達最適化と価格最適化を行うことができます。
歩溜まり改善・ロス削減
製造ラインの不良原因を分析することで、歩留まりを改善。製造コストのロスを削減し、生産性の向上を図ります。
製造業以外で活躍するデータ分析の例
ECサイトにおける次回購入品予測モデル
インターネット上での商品販売ビジネスにおいて、過去の販売データを用いて、ある属性の顧客が次にどのような商品を購入するのかを予測します。
店舗における販売・需要予測モデル
POSレジデータ等の過去の販売データを用いて、店舗の将来（例えば、明日や次月）の売り上げ・需要を予測します。
不動産の販売価格予測モデル
土地そのものの特性、周辺環境、利便性などの情報と過去の販売実績データから、ある土地の販売価格を予測します。
クレジットカードの不正利用検知モデル
クレジットカードの使い方（何をどれくらいの期間でどれくらい買ったか）を過去の使い方と比較し、不正か、適正かで分類し、不正利用を検知します。
「Deep Analytics」は株式会社Ristの商標または登録商標です。株式会社RistはKCCSのグループ会社です。
