AI予測サービス:
SyncLect Forecast

機械学習とニューラルネットワークによる時系列予測と、
予測後のワークフロー自動化を提供します。

AI予測サービス:SyncLect Forecast

社内外データを利用した時系列予測

当社では、機械学習(LightGBMを利用した勾配ブースティング)やRNN(リカレントニューラルネットワーク)、別次元データを応用するハイブリッドフィルタリングによる予測のAI構築を行っています。

よく企業で陥りがちなのは、
データが揃わない
データを持っていない
予測してどんなベネフィットがあるのか不明
と言う課題に陥る事があります。

SyncLect Forecastは、 SynCrawlerによる外部データ収集、SyncLect Lamberjackによる内部データ収集、 SyncLect IoTによるセンシングデータ連携、SyncLect Automationによるワークフロー自動化を組み合わせる事で、様々な角度からのデータを利用した予測AIを提供する事ができ、予測精度向上に寄与する事ができます。

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SyncLect Forecastの特徴

ハイブリッドニューラルネットワーク

予測の精度を上げる為に必要なアプローチとして、関連度の高い別次元データを投入する方法論があります。SyncLect Forecastではハイブリッドニューラルネットワークを用いて、構造化されたデータだけではなく、非構造化データの投入を可能とし、精度向上を図る事を可能としています。
例えば、需要予測を行う際の構造化データは、天候データや過去販売データが考えられますが、非構造化データのSNSの口コミやトレンド情報であったり、オープンデータから算出されるエリア毎の流動人口データの類推から成る特性をミックスさせる事ができます。

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社内外データ収集

AI予測を行おうと検討する際、陥るのが「ちょうどよいデータを保有していない」という事です。
当社では、SynCrawlerを用いてWebクローリングにより用途に応じた独自のデータセットを作成可能としており、データ収集の煩わしさを解消します。

また、内部データで陥りがちなのは、部門間で情報がサイロ化されていると言う課題です。
そのような場合でも、SyncLect LamberjackのETLプロセスによりデータ収集と統合を行い、AIに必要なデータソースを用意する事ができます。

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予測後ワークフロー自動化

予測を行った後に何をするのでしょうか。今までの予測ツールは予測結果を教えてくれるのみでしたが、SyncLect Forecastは、予測結果をトリガーとしたシステムの自動実行までを兼ね備えます。
例えば、店舗における需要予測プロジェクトの場合、仕入の適正化やスタッフのシフト適正化に予測結果を適用する事になります。 各企業が利用しているデジタルツールや外部システムと連携を行い、予測結果を判別した上でワークフロー自動化を行う事ができます。

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ユースケース

集客予測&自動キャンペーン

ストアビジネス業界向けに、集客予測を行いました。

データは店舗売上データ、天候情報、人流データ、入店カウンターなどのデータを活用し、予測値が通常より悪い場合にLINEによる自動キャンペーンを行う仕組みを進めております。
SyncLectデータプラットフォーム上で予測結果を可視化し、どの集客キャンペーンをどう打つかの設定もお客様側で設定が可能となっています。

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スポーツ売上予測&アナリティクス

スポーツビジネス業向けに、売上予測を行いました。
過去の売上データや来場記録データなどから、いつどこでイベントを行うと、売上が良くなるかを予測し、ヒトの予測よりも良い結果を出す事ができました。

また、スポーツプレイヤーの過去記録から必要となるデータを対話インターフェースで表示を行う機械学習とAPI構築を行いました。

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医療統計予測&ナレッジシェア

医療品の副作用リスクの予測を行いました。
症例、患者属性、処方記録、臨床データなどからデータ同士の類似性分析を行い、リスクがどのようにあるか、どの程度起こり得るのかの予測を行いました。

この過去統計から成る予測結果を医者に参考データとして提供していくことで、膨大な過去症例を調査する時間を減らしたり、経験の浅い医療関係者への学習ナレッジとして利用する事ができます。

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企業業績予測&企業調査自動化

M&A事業者向けに企業の業績予測を行いました。
ファイナンシャルアドバイザリーの専門家が有する知見の一部をAI化させ、本来は人が行っていたニュースやSNSなど複数チャネルに渡る企業情報調査の収集・整理を自動的に行い、予測に基づいたレポート化を行いました。

これにより、与信管理やM&Aのリスト化、企業価値推定などに役立つ業績予測を可能とします。

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需要予測

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リテール業界やストアビジネスにおいて需要予測を行い、予測に応じたシフト最適化や自動発注を行います。店舗売上データだけではなく、天候データ、周辺の人流データを応用しています。

入出荷予測/在庫予測

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製造業や物流業などで入出荷予測を行い、在庫リスクの早期発見や、配車予約手続きを行う事で、ビジネスロスを最小限に留め、サプライチェーンの円滑化に貢献する事ができます。

株価予測/市場予測

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過去の市場データの傾向から特徴的な推移を捉え、次に何が起こるかを予測したり、 市場データと企業データと組み合わせる事で、企業業績予測のインサイト提供を行う事ができます。

駐車場予測

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駐車場IoTデータ、カメラデータ、車体位置データを利用して、駐車場予測を行います。
空き予測による事前アナウンスで誘導を行ったり、車体位置データから駐車難度の予測を行う事ができます。

渋滞/運転傾向予測

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公共交通データを利用して渋滞傾向予測を行い、交通手段を横断したナビゲーションを提供するMaaSアプリに適用する事ができます。社内カメラデータや運転データからドライバーの危険行動予測を行い、事前事故防止施策などを行う事ができます。

停電予測/災害予測

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ハザードマップや降雨量データ、電力供給水準データを用いて停電リスク予測や自然災害予測を行う事ができます。
自然災害リスクを事前予測する事で、クルーの動員や周辺の電力会社の支援など必要なリソースをより迅速に調達する事ができます。

チャーン予測

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SaaS、WebサービスやECサイトなどにおいて、Web行動データログとログインデータから重要指標となる離脱や解約の予測を行います。
解約までに至る行動の特徴や傾向を捉え、類似行動を取っているユーザーがいた場合アラートを出し、未然に解約を防ぐ施策に繋げる事ができます。

人材パフォーマンス予測

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従業員の退職リスクの予測、最適人員配置、上司と部下の相性の紐づけ、適性に合わせた異動、周囲に悪影響のある問題児の発見、リモートワークのパフォーマンス影響度などを過去の事実データに紐づいてインサイトを提供します。

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