提供内容
需要・売上予測
在庫、販売、キャパシティ計画の時系列モデルと信頼区間。
異常検知
取引、センサー、ユーザー行動の異常パターンを早期検出。
分類・スコアリング
解約、不正、リード品質、故障確率などの予測。
意思決定ダッシュボード
予測値と履歴トレンドを計画担当者向けに表示。
進め方
- 01発見
- 試作
- 導入
- 改善(カイゼン)
概要
スプレッドシートや勘に頼る判断から、最新データで更新されるモデルへ。ダッシュボード、アラート、計画サイクルに組み込める実践的MLに注力します。
提供内容
需要・売上予測
異常検知
分類・スコアリング
01 · スコープ
つくるもの、残すもの
スプレッドシートや勘に頼る判断から、最新データで更新されるモデルへ。ダッシュボード、アラート、計画サイクルに組み込める実践的MLに注力します。
引き渡すもの
- 専門家が上書きできる検証済みモデル。
- ドリフトが見える再学習と監視。
- 履歴の隣に出る判断ビュー。ブラックボックスではない。
- モデルが必要とするデータの契約書。
主な技術
- ML
- MLOps
- BI
02 · システム全体像
仕組みのつながり
現行業務から、チームが運用できるワークフローまでの道筋です。
01
データ評価
品質、ラベル有無、ベースライン指標を確認。
02
モデル開発
再現可能な実験で学習・検証・比較。
03
業務検証
バックテストとシャドーモードで本番前に専門家と確認。
04
デプロイ・再学習
バッチ/リアルタイム推論とドリフト監視。
03 · 効果
取り除く課題
現状の課題
計画が表計算と先月実績に依存し、損失のあとで気づくことが残っています。
導入する解決
予測・異常検知・リスクスコアを、担当者が既に開くダッシュボードとアラートへ載せます。
目指す変化
計画
前期プラス勘幅のある見通し
例外
事後に発見流れの中で検知
確認
無作為抽出リスク順のキュー
04 · 活用シーン
このソリューションが効く場面
需要計画
在庫と生産計画の精度向上。
05 · 進め方
導入の方法
発見から改善までの4段階。週数のテンプレートではありません。
- 01
発見
課題とデータの現状を整理します。
- 02
試作
小規模なPoCで効果を検証します。
- 03
導入
既存システムに組み込み、本番運用へ。
- 04
改善(カイゼン)
運用データを見ながら継続的に改善します。
06 · よくある質問
このソリューションについて
用途がまだはっきりしていません。どこから始めますか？
短いディスカバリーで、課題・関係システム・パイロットか本構築かを整理します。
既存のツールに載りますか？
はい。既に使っているERP、CRM、社内アプリへ統合します。切り離されたデモではなく、チームが使い続けるワークフローが目的です。
日本語と英語で対応できますか？
はい。コンサルティング、日常のやり取り、引き渡しまで日英で対応します。
終了後、何を受け取れますか？
本番ワークフロー、連携ポイント、日常使う運用ビュー、ドキュメント、そして導入後の改善パスです。