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AI予測さくらさん

Chat GPT搭載
特許取得

AIで需要予測やリスクを発見

需要予測、リスク予見、来店数予測、在庫や人員配置まで、
ビジネスの意思決定にAIを活用

生成AI搭載
特許取得
JR東日本 最高裁判所 セブン&アイ 成田空港 南海電鉄 イオンモール 西川 ダイエー 富山県 四日市市 ららぽーと 関西大学 横浜高速鉄道 岡三オンライン 奈良市 粕屋町 糸魚川市 ホテルメトロポリタン 羽田エアポートガーデン 商船三井さんふらわあ さんいん中央テレビ 迫田 東京エアトラベル・ホテル専門学校 シャポー小岩 amiami 日本総合住生活 ビジネスガイド社 UTグループ 旭化成ファーマ LIXIL
物産ロジスティクスソリューションズ 徳島県 alfresa しばやま整形外科 ジョイナステラス 高松トライアスロン SBY 高陽自動車学校 幕張総合高等学校 NIKKEN 横浜観光コンベンションビューロー 有明ガーデン 鴻池組 JR東日本クロスステーション 藤沢市 那須塩原市 イオンアイビス POMMEFOOD マックスバリュ西日本 ジョイナス 羽田ロボティクスラボ 佐賀県 旭化成 バンダイナムコ 資生堂 近畿日本鉄道 阪神ステーションネット セブンイレブンジャパン 国土交通省 JR東日本商事

AI予測さくらさんできること

需要や適正在庫がわかるのでロスを排除できます。その他、来店客数の予測や、人員配置・シフト組み、故障の予測まで、さまざまな分野で利用可能です。

EC

AI予測 需要予測 リスク予見 EC

商品が売れる数がわかり
過剰在庫を抱えなくていい!

サービス

AI予測 需要予測 リスク予見 サービス

お客様の声の自動分類
お客様の為に使える時間が増える

飲食

AI予測 需要予測 リスク予見 飲食

フードロスの解消でエコな経営

物流・配送

AI予測 需要予測 リスク予見 物流・配送

各倉庫の在庫最適化
配送効率UP

小売

AI予測 需要予測 リスク予見 小売

無駄のない効率的な人員配置

採用

AI予測 需要予測 リスク予見 採用

離職率の改善

貿易

AI予測 需要予測 リスク予見 貿易

売れる商材がわかり
利益拡大

製造

AI予測 需要予測 リスク予見 製造

故障が予測でき歩留まり改善

AI予測さくらさんでできることを詳しく見る

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AI予測さくらさんが
他社と違う3つの理由

AI予測で重要なのは、「運用が楽であること」です。AI予測さくらさんは難しい専門知識が必要なく、お客様の手を煩わせることなく運用可能。
データの収集・整形からAIの学習、レポーティングまで全てお任せできるAI予測サービスです。

ChatGPTを搭載しています

大量のデータを分析し、そこから何が
言えるのかを見える化します

AIの難しい専門知識不要

専門知識不要すぐに始められる
AIの勉強に時間を使う必要なし

面倒なデータ整理・整形もなし

需要予測、事故予測、適正在庫予測 
歩留まり改善など幅広く活用

他社と違う3つの理由を詳しく見る

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ChatGPTAI予測さくらさんの連携

ChatGPTと連携

AI予測によって出力したデータを元に、ChatGPTのAdvanced Data Analysisでデータ分析を行わせることで、Webサイトの今後のSEO対策と、将来の流入数予測が同時に行えます。

その他にも、予測に利用するデータ整理のアドバイスや、予測精度の上げ方、予測結果に対する具体的な今後の対策など、さまざまな場面での利用が可能です。

こんなお悩みありませんか?

来週のイベント
在庫どれだけ
必要かな?

退会しそうな
会員さんが
分かれば良いのに・・・

来月混むのかな
店舗の人員配置
どうしよう

需要が分かれば
仕入れ数調整
出来るのに

こんなお悩みありませんか?

AI予測でこんなお悩みありませんか?

来週のイベント
商品在庫どれだけ必要?

来週のイベント商品在庫どれだけ必要?

退会しそうな会員さんが
分かればいいのに…

退会しそうな会員さんが分かればいいのに…

店舗の人員配置どうしよう
来月の混むかな?

店舗の人員配置どうしよう来月の混むかな?

DMは買ってくれる人にだけ送りたい

DMは買ってくれる人にだけ送りたい

ChatGPT利用時
セキュリティ万全

AIさくらさんシリーズは、新しいAI技術の普及に寄与すべく、ChatGPTを安全にご活用いただくための対策を実施しています。

リスクのない範囲でのみ学習

質問(入力)された内容などを勝手に
学習することはありません

個人情報入力時はアラート

個人情報などが誤って入力された場合は
警告が表示されます

入力情報にマスキング処理

入力された情報をマスキング処理
される機能も搭載


なぜAIで予測できるの?

過去の実績データをAIに学習させる

‍(小売実店舗の例)

過去の実績に応じた予測ができる。
データ数が多ければ多いほど、予測精度が上がるが、古すぎるデータは予測に悪影響を及ぼす場合もあるので、予測精度を見ながら調整する。

過去の実績データをAIに学習させる(小売実店舗の例)

数値に影響を与えるデータをAIに学習させる

売上げ実績数字だけで、未来の売上を予測するには限界がある。
そのため、売上に大きな影響を与えている条件を割り出し、データを追加学習させていく。
例えば、気象条件が商品の売上げに影響を与えている場合は、気象データをAIに学習させる。
これにより実績数字だけの時よりも予測精度が高まる。

数値に影響を与えるデータをAIに学習させる

予測に寄与するデータをAIで自動算出

雨が降った日の次の休日、晴れたら売上げはどうなるか?
来店客の属性が売上げにどう影響を与えているか?
など、各データが実績数値へどのように寄与するのかをAIが算出。
寄与率の高いデータを割り出して、さらに予測精度を向上させてゆく。

予測に寄与するデータをAIで自動算出

精度の高い需要予測を行うには

精度の高い需要予測をしたい場合、一般的に以下のガイドラインを用います。

データの品質向上

データクレンジング:
欠損値や外れ値を処理し、データの整合性を保つ。
特徴量エンジニアリング:
データの特徴を洞察し、予測に役立つ特徴量を作成する。

適切なモデルの選択

複数のモデルを試し、予測に最適なものを選ぶ。例えば、時系列データにはARIMAやLSTM、属するカテゴリーを予測したければ、ランダムフォレストやSVM、ロジスティック回帰など。

ハイパーパラメータの
チューニング

モデルのパフォーマンスを最適化するために、ハイパーパラメータ(モデルの設定値)の調整を行う。

クロスバリデーション

データの異なるサブセットでモデルを訓練・評価し、一般化能力を確認する。

アンサンブル手法

複数のモデルの予測を組み合わせることで、精度を向上させる。

リアルタイムデータの活用

現実の環境に近いデータを使用してモデルを訓練する。
豆知識

これらを行うには、経験豊富なデータサイエンティストの知見が必要です。

さらにこれらを、特定の予測タスクに応じてカスタマイズする必要があり、また、データの性質やビジネスの要件によって最適なアプローチが変わるため、需要予測の精度を高めるには専門的な知識が必要です。

AI予測のアプリで、データを入力し必要項目を選択して予測ボタンを押すと結果が出るというものもありますが、それはあくまでも簡易的な予測に過ぎず、精度の高い予測はのぞめません。

「AI予測さくらさん」はそれらを弊社データサイエンティストが御社の代わりに行う物で、精度の高い予測を可能にします。

最新ニュース


ビッグデータ解析とAI予測

ビックデータ解析にAI予測を利用する最大のメリットは、データドリブンによる素早い意思決定が可能になることです。
通常ビックデータ解析を行うには時間がかかります。
解析結果が出た頃、市場はもう既に次のフェーズに移ってしまい解析結果が役に立たなくなる…ということが起こります。
現代の流れの速いビジネス環境では、ビッグデータの解析とAI予測の組み合わせが、意思決定の効率と精度、スピードを飛躍的に向上させます。
大量のデータから有用な情報を抽出し、将来のトレンドやパターンをリアルタイムに予測し、判断材料としてすぐに用いることができます。

メリット1

精度の高い予測

AI予測モデルは、過去のデータから学習し、未来の出来事や市場の動向を予測します。これにより、企業は市場の変化に迅速に対応し、リスクを最小限に抑えることができます。
メリット2

パーソナライズによる、
顧客満足度の向上

ビッグデータ解析を活用することで、顧客の行動パターンや好みを理解し、それに基づいたパーソナライズされた製品やサービスを提供することができます。これにより、顧客満足度の向上と長期的な顧客関係の構築が期待できます。
メリット3

新しいビジネス機会の発見

データ分析とAI予測は、隠れた市場の機会や未開拓のニーズを発見する手助けとなります。これにより、新しいビジネスモデルの開発やイノベーションの推進が可能になります。

導入効果

AI予測を導入することで、事故を未然に防止でき、適切な仕入れ量を判断できることから、ロスや過剰在庫を防げます。

具体例1

AIで事故が起こる予兆を察知

事前に対策を打てるようになったことで、事故率が62%に軽減。機器異常の警報も3分の1に。

詳しく見る

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AI予測 需要予測 リスク予見 AIで事故が起こる予兆を察知
具体例2

AIで大量廃棄問題を解決

食材の仕入れ量、販売量、季節の影響などの情報から、適正な仕入れ量を予測。適正仕入れにより、廃棄量が元の22%に激減。

詳しく見る

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AI予測 需要予測 リスク予見 IAで理想的な在庫管理が可能

導入事例

  • AI予測 需要予測 リスク予見 大手機械機器製造メーカー
    大手機械機器製造メーカー
    交通インフラで使用する機械のメンテナンスに利用。動作回数や現場の環境から故障時期を割り出し、事前にメンテナンスを行う事で、事故や故障の回避に役立てている。
  • AI予測 需要予測 リスク予見 大手コスメブランドオンラインショップ
    大手コスメブランドオンラインショップ
    需要予測、売上予測、適正在庫予測の他、ユーザーごとのロイヤリティや購買率を予測。キャンペーンの企画や、売上アップに繋げている。

サービス紹介・
料金プラン


資料ダウンロード

AI予測 需要予測 リスク予見 AI予測さくらさんの料金プラン
AIに詳しくなくても、データアナリストがいなくても大丈夫。
全てお任せで運用できるAI予測は「AI予測さくらさん」だけです。
具体的な運用フローと、AI予測を利用して、実際に利益を上げている企業の事例をまとめました。
"AI予測の活用で利益を上げられるかどうかがすぐに分かるチェックリスト"付き!
料金表・資料ダウンロード

お客様の声

お客様の声

実績が豊富で安心して
お勧めできる

レビューレビューレビューレビューレビュー

大手保険会社

チャットボットAIの性能を画一的に比較することは、なかなか難しいですし、AIへの学習のさせ方にもよるので、IT人材のいないクライアント企業には、学習のほかチューニングなどのメンテナンスも一括でお任せできるAIさくらさんをお勧めしています。

お客様の声

サービスの使い勝手は
もちろんご担当者の
レスポンスも良い。

レビューレビューレビューレビューレビュー

大手寝具メーカー

担当営業の方のレスポンスが早く、不具合や問題点が見つかった際も迅速に対応してくださいます。季節ごとでさくらさんの衣装が変わったり、歌ってみた動画を出してみたりと新たな試みや発想もユニークで素晴らしいと思います。

お客様の声

画面が見やすく、
シンプルで操作しやすい

レビューレビューレビューレビューレビュー

インテリア専門店

社内における「知らない」「誰に聞けばいいかわからない」がまずは総合的に検索できるようになったこと、「スタッフの教育に活用していこう」という雰囲気が生まれたことは非常に良かったと思います。

導入の流れ

STEP
01

ご相談・御見積もり

まずは、「料金表・資料ダウンロード」からお問い合わせください。
予測したい内容に合わせて、既存データの確認や、予測に必要なデータの
洗い出しを行い、どのような予測ができるかをご説明します。

STEP
02

お申し込み

ご説明内容、ご利用規約に同意いただき、サービスのお申し込みが完了となります。

STEP
03

データ収集・整形

AI予測に必要なデータの収集と、AIに読み込ませるためのデータ整形を行い
ティファナがAIに学習させます。

STEP
04

AI予測のアウトプット

予測結果をレポートさせて頂き、御社に納品いたします。
継続的な予測や、別の内容で予測したい場合はいつでもご相談ください。

よくある質問

Q.

何が予測できるのですか?

A.

商品需要や適正在庫、売上げや機械の故障時期など、多岐にわたります。離職の可能性が高い人を予測するなんて事も可能です。

Q.

AIの知識がなくても利用できますか?

A.

ティファナの専任担当者が就きますので、AIの専門知識がなくてもご利用頂けます。

Q.

予測するにはどんなデータが必要ですか?

A.

予測する数字によって変わりますので、ご相談ください。例えば特定商品の売上げを予測したい場合、その商品が過去に売れたデータと、売上げに影響を与えるデータを入力する事で予測します。詳しく知りたい方はお問い合わせください。

Q.

導入に際して気をつけるべき所はありますか?

A.

予測しやすい物と、予測に向かないものがありますので、事前に何を予測したいかご相談ください。

自治体でも活躍するAI予測さくらさん

AIさくらさんシリーズの「AI予測さくらさん」は、自治体でもさまざまな場面で活躍できます。
税収予測、窓口の繁忙予測、施設の故障・老朽化予測、人員配置や住民の声の自動分類など、
自治体の業務を楽にするお手伝いができます。

来期予算編成への活用

来期の予算編成どうしよう?

過去のデータと来期に予定されている
事業から適正な予算を予測

イベントの来場者数を把握

イベントの混雑度合いは?

来場者数を予測し、人員配置の最適化や事前準備を無駄なく実施。

災害の被害想定から予防措置

災害の被害想定をしたい

災害による被害予測で、
優先順位を決めて予防措置を実施

AI予測さくらさん
お問い合せ

お客様が登録・チューニング作業を一切することなく利用できる超高性能AI企業の成長に合わせて独自カスタマイズ可能で、DX推進を目指す多くの企業が採用しています

お問い合わせ
AI予測 需要予測 リスク予見 AI予測さくらさんのお問い合せ

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売上予測のおかげでシフト調整に困ったことはありません

アルバイトをしていた頃、客数の予測が出来ず人手不足に陥ってしまう苦い経験がありました。その経験があったからこそ、従業員に不便をかけないように売上予測を導入しようと決めました。

AI予測を活用し、コンビニの利益を大幅に上げよう

コンビニで売上・利益を得るためには適切な判断が必要になります。そのため、お客様の需要を予測し、最適な仕入れ数を考える必要があります。自分一人では判断できなかった需要予測をAIが手助けしてくれます。

シフト管理はAIにお任せ! AI予測で無駄のない人員配置を実現

客数を予測してシフトを調整するのが難しい…。こんなお悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか?

需要予測をAIに丸投げして商品開発をしてみた結果!

必要なデータを集めて分析して…。時間がかかることは全てAIの需要予測に任せてみました。

AIさくらさんシリーズの紹介

AIさくらさんシリーズは、DX実現に必要なサービスを取り揃えています。Web制作25年以上のノウハウや経験を学習したAIが自己学習するため、お客様による学習・チューニングをすることなく稼働できます。企業の成長に伴う業務フローの変化に合わせて独自カスタマイズも可能です。

AIさくらさんが約束すること

選ばれる理由
01

解析・改善実行もAIさくらで
完全自動化します

導入や運用もAIさくらがすべて行いますので、
メンテナンスの手間も一切不要です

選ばれる理由
02

御社業務の成長に合わせて
独自カスタマイズします

御社業務の成長や変革に合わせて
AIさくらさんを独自にカスタマイズできます

選ばれる理由
03

時間も回数も無制限で
サポートします

導入から運用まで、毎日でも無料・無制限で
対応しますので、いくらでもご相談ください

選ばれる理由
04

国際基準の品質のサービスを
ご提供します

特許や国際基準のISOを取得しており、
安心してご利用いただけます

さくらさん開発ストーリー

ブランドストーリー

AIさくらさんが生まれた理由

池尻にある一軒の蕎麦屋さん(芥川賞受賞「火花」の舞台になった)で、誰からも慕われる存在の“お母さん”がいましたが結局、お母さんのお店はうまくいかずオープンから1年後の春に閉店することになってしまいました。

AIさくらさんはこの「助けることができなかった」という悲しみが、きっかけで生まれてきました。お母さんのお店を毎日手伝うことはできないけれど、お母さんを助けてくれるような娘がいたら良かったんじゃないか。そして、その女の子が、お店を経営するための様々なことに詳しければ、分からないことがあったときに質問すると教えてあげられる。

そしたら、お母さんのお店を守れて誰一人悲しむことはなかったかもしれませんよね。そんな想いのもと、 世の中の多くの人を笑顔にすることを実現するために生まれたのがAIさくらでした。

AIさくらさんとは?

「AIさくらさん」は持ち前のAIの能力を活かして、24時間365日さまざまな企業で働いています。
駅や商業施設など、さまざまな場所に私はいます。いろいろな場面で皆さんの役に立てると嬉しいです。