Our Services
小売現場の最適化から、D2Cマーケティングの高度化まで。数理モデルでビジネスを加速させます。
Workflow
導入までの流れと費用感
ヒアリング
事業課題、KPI、保有データの状況を詳しくヒアリング。AI導入の目的とゴールを明確化します。
データ分析
受領データを解析(EDA)し、データの質・量・特徴を診断、レポートを作成。AI活用の可能性を算出します。
データ整備
名寄せ、欠損値補完、外れ値処理などを行い、AIが学習可能な状態へデータを整備・加工します。
PoC (概念実証)
スモールスタートで初期モデルを構築。実際のデータを用いて精度検証を行い、ROIを試算します。
AIモデル本開発
本番環境で稼働する高精度モデルを開発し、貴社システムやオペレーションへの組み込みを行います。
保守運用・改善
導入後の精度監視を実施。データの変化に合わせてモデルを再学習させ、精度を維持・向上させます。
※ プロジェクトの規模やデータ量、難易度により費用は変動します。まずはお気軽にご相談ください。
Retail DX
実店舗・流通向けソリューション
店舗オペレーションの自動化と利益最大化
割引・廃棄ロス最適化AI
「いつ、いくら割引するか」をAIが判断。賞味期限や在庫状況に基づき、利益を最大化しつつ廃棄ロスを最小化する最適な割引タイミングと割引率を算出します。
Use Case
スーパーマーケットでの活用イメージ
従来は店員の勘で「一律半額」シールを貼っていた運用を、AIによる動的な判断へ移行。商品ごとの売れ行き予測に基づき、「在庫過多なら早めに20%OFF」「まだ売れるなら定価維持」といった指示を出し、廃棄ロスの削減と粗利額の最大化の両立を目指します。
来客予測型シフト管理
過去の売上や天候データから高精度に来客数を予測。必要な人員を適正に配置することで、人件費の無駄を削減しつつ、機会損失も防ぐ最適なシフトを作成します。
Use Case
多店舗展開の飲食店での活用イメージ
店長の経験則に依存していたシフト作成をAIで自動化。天気予報や近隣イベント情報を取り込み、30分単位での必要人員数を算出します。「暇な時間の人員過多」や「繁忙時の人員不足」といったミスマッチを解消し、適正な人件費コントロールを可能にします。
D2C DX
EC・通販・メーカー向けソリューション
マーケティング投資の最適化とLTV向上
広告予算配分最適化 (MMM)
TVCM、Web広告、SNSなど、複数のチャネルにおける広告効果を統計的に分析。年商10億〜100億円規模の事業における最適な予算配分をシミュレーションします。
Use Case
D2Cブランドでの活用イメージ
Web広告のCPAが高騰する中、投資判断が難しいTVCMや交通広告の効果を可視化します。MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）により、各施策の貢献度を数値化し、全体の獲得効率（CPA）が最も良くなる最適な予算ポートフォリオを導き出します。
解約予測・防止CRM
ユーザーの行動ログから解約リスクのある顧客を早期に検知。最適なタイミングでクーポン配布やフォローを行うことで、LTV（顧客生涯価値）を維持します。
Use Case
サブスクリプションサービスでの活用イメージ
「解約ボタン」が押される前に、ログイン頻度の低下などの予兆行動をAIが検知。解約リスクが高いユーザーに対してのみ、自動的に特別プランをオファーするなどの対策が可能になります。無駄なバラマキを防ぎつつ、顧客の定着率向上を図ります。
需要予測・在庫最適化
マーケティング施策と連動した需要予測モデルを構築。キャンペーンによる販売増を正確に予測し、在庫切れや過剰在庫のリスクを低減します。
Use Case
アパレルECサイトでの活用イメージ
新作発売やセール時の発注数をAIが予測し、担当者の感覚による「過剰な安全在庫」や「機会損失」を是正します。シーズン末の在庫処分セールを減らすことでプロパー消化率を高め、キャッシュフローの健全化に貢献します。
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