過去のデータがあれば、そのデータを元にして未来の数値を予測することができます。
売上予測、需要予測、人員配置のシフト組み、適正在庫、離職率改善、機械の故障予測、製造ラインの歩留まり改善まで
その用途は多岐にわたります。
お客様からの問い合わせやアンケートなど、その内容を分類するのは、大変な労力がかかります。
ポジティブな内容なのか、ネガティブな内容なのか。
サービスに対する不満なのか、機器の故障に対するクレームなのか・・・。AI予測ではこれらを自動的にラベル付けし、どこに問題があるかを瞬時に分析して対策を打つことが可能になります。
『仕分け』に時間をかけるよりも、『改善』に時間をかける方が生産的です。
カスタマーボイスのラベル付けは、過去に人間がラベル付けしたカスタマーボイスをAIに学習させることで実現できます。
学習するデータは多ければ多いほど、ラベル付けも正確になります。
ラベルは確率で表され、一つのカスタマーボイスに複数のラベルをつけて、それぞれの確率で表示することも可能です。
膨大な時間と費用をかけて採用した社員。
できるだけ長く働いてもらいたいのは、全ての企業の命題です。
では、離職しそうな社員が予め分かるとしたらどうでしょう。
事前にケアすることができれば、離職率を下げることができます。
AI予測で社員の離職する確率がわかります。
離職確率を予測するに必要なのは、大きく2つ。社員の属性データと、入社後のデータです。
年齢、性別、出身地、最終学歴などの基本的なデータ、入社してからの部署、上司、成績等々、社員のモチベーションに影響を与えていそうなデータを全て入力することで、より精度の高い予測が可能になります。
これは、離職率のみならず、部署、マネジメント上の問題も浮き彫りになり、社内の環境改善に役立てることが可能になります。
小売業では、在庫の問題がついて回ります。
売れる商品は最大限売りたいので在庫を用意したい。
でも、売れ残ってしまったら損になる。
あらかじめ売れる数が分かっていたら、損をせずに利益を効率よく残せるのに。そう思ったことはありませんか？
AI予測さくらさんなら実現できます。
AI予測で過剰在庫、在庫不足両方防げれば、大きく利益が残ります
需要予測をする為には、過去の売上データとその売上に影響を与えているデータが必要です。
小売店の実店舗で良く言われるのは天気の影響です。天気により客足に影響が出てそれがそのまま売上に影響を与えているパターン。
想像に難くないことだと思います。
しかし、AI予測を利用することで、いままで売上に影響を与えているとは思っていなかったような隠れたデータを見つけることもできます。
人間には関連性を見いだすことができないようなデータのつながりを、AI予測は見つけ出します。
