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データ分析・AI開発コンサルティング

はじめまして!
Anagraft は、代表の私が一人で運営している、まだまだ駆け出しの会社です。
当サービスも、私自身が直接関与させていただく形がメインになります。
長年にわたり、データサイエンスおよびコンサルティングの分野で経験を積んできた知見を活かし、お客様に最大限の貢献を提供できればと考えております。
(要するに、「フリーのデータサイエンティスト」っちゅーことです!)
どうぞ、よろしくお願いいたします!

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提供するサービス

データ分析コンサル
・データの収集・整理
・データの可視化とインサイトの抽出

AI開発コンサル
・機械学習モデルの設計・開発・導入
・モデルのチューニングと最適化

その他サービス
・可視化ダッシュボードの設計・構築
・AI技術に関するトレーニングやワークショップ

多様なデータ種類・分析テーマの経験あり

分析テーマの一例
・需要を予測したい
・売上を予測したい
・異常を検知したい
・最適化したい
・価格を予測したい
・購入者を予測したい
・画像認識したい
・テキスト分析したい

分析手法の一例
・決定木
・勾配ブースティング
・ディープラーニング
・数理最適化
・画像認識
・自然言語処理
・統計分析・可視化
・時系列分析

業界の一例
・製造
・金融
・エナジー
・食品
・物流
・公共
・アパレル
・エンタメ


私は誰?

大学・大学院で数学・統計学を専攻・修了し、その後データサイエンティストとして10年以上のキャリアを経験。
様々な業界におけるAIプロジェクトを多数経験。

経歴

  • 2013 – 2016 データリンクス (現 DTS)
    数々のデータ分析やデータビジュアライゼーションシステム開発の案件にて、要件定義から開発、運用保守まで経験。
  • 2016 – 2018 ALBERT (現 アクセンチュア)
    様々な業界における数々のAIプロジェクトや研究開発案件(BIダッシュボード、パーソナライゼーション、NLPやCVなど深層学習モデル開発など)にて、要件定義から開発まで経験。
  • 2018 – 2023 ボストン・コンサルティング・グループ
    様々な業界における数々のAIプロジェクト(パーソナライゼーション、需要予測、最適化の開発など)にて、AI活用の施策立案や顧客課題の抽出、要件定義、開発、導入テスト、導入後支援まで一貫して経験。
  • 2023 – pres. Anagraft
    データ分析やAI開発のコンサルティングや、ビッグデータを活用した各種サービスを展開するAnagraftを創業。
もっと詳しく知りたければ…
Linkedin にこれまでのキャリアパス、所有スキルや資格、執筆、掲載資料などまとめています。

エージェントの方へ…
最新版の履歴書[pdf|pptx]・職務経歴書[pdf|pptx]を用意してあります。お問い合わせよりご依頼ください。

ケーススタディ

これまでの経験を元に取り組みのプロジェクトテーマ例を整理しました。
貴社の中で似たような課題があるか探してみて下さい。

概要
ガソリンスタンドの顧客獲得とリテンションにおける値引きクーポン等のプロモーション手法は一般的であるが、その効果は顧客によって大きく異なる。ガソリンのクーポンをパーソナライズすることで、売上増加とコスト削減を同時に達成し、また長期的な顧客リテンションの確立を目指します。

課題ポイントや発展の可能性
・クーポンがあるところで給油したがる客、クーポンがなくても立地条件が良く離反しない客など、クーポンに対する反応率がユーザーによって異なる
・一律値引きのクーポン配布ではコストがかかる上に、効果的な顧客ターゲティングができていない

実施内容と成果物のイメージ
・顧客データとプロモーションログ、給油ログから、クーポンに対する反応率を予測するモデルの設計・開発
・A/Bテストを設計し、パーソナライズの効果を検証
・モデルを継続学習させ、定期的にパーソナライズを実行するシステムアーキテクチャの設計・開発
概要
多様なブランド・商品タイプを扱う大型アパレルECサイトのユーザー層は幅広く、多様なニーズに対して効果的な対応が求められます。配布する広告カタログをパーソナライズすることで、広告効率を改善し、配布コストを削減します。

課題ポイントや発展の可能性
・複数のブランドを取り扱っており、全ブランドのカタログをユーザーに送付すると配布コストが大きくかかってしまう
・一律に全ブランドのカタログを送るアプローチはユーザーにとっても情報過多であり、目的に合った商品を見つけにくく、高いROIが期待できない

実施内容と成果物のイメージ
・ユーザーの閲覧や購買の行動ログから、親和性の高いブランドを予測するAIアルゴリズムの設計・開発
・配信タイミングで自動的にユーザー別のブランドへの関心スコアを算出し、BIダッシュボードに可視化するクラウドデータ分析基盤を設計・開発
・既存の配信オペレーションとの広告効果の差分を検証
概要
複数センサーの統合による、自動車の安全性向上に関する技術が進展しているが、歩行者や車両以外の障害物に対する検知技術は不足しがち。ドライブレコーダーの画像データを用いて道路コンディションを推定するアルゴリズムの調査・研究開発を実施し、技術ナレッジの蓄積を支援します。

課題ポイントや発展の可能性
・既存センサー技術は主に人や車に焦点を当てており、その他の障害物に対する精度に向上余地あり
・同様に、天候や場所による道路コンディションの変化を検知する技術にも向上の余地がある
・その他、発生しうる運転コンディションに影響を与える障害パターンの可能性を洗い出したい

実施内容と成果物のイメージ
・車載カメラ画像からシーンや道路形状・状態などの予測を目的とした先進技術の調査および研究開発
・社内に蓄積されたデータへ適用し、期待効果を検証
・その他の障害パターンおよび教師データに活用できそうなオープンデータの調査
概要
多くの企業、特に小売業や飲食業などが新店舗を出店する際には、その立地での成功の予測は極めて重要です。多様なデータソースを活用して高度な商圏分析を行い、出店の意思決定をサポートします。

課題ポイントや発展の可能性
・重要な意思決定において、市場変化や競合動向など多角的な面からリスクや期待効果を明らかにしておきたい
・近年、人口動態データやSNSの口コミデータなど、多様なデータが利用可能となっているにも関わらず、これらをデータを十分に活用していなかった

実施内容と成果物のイメージ
・売上に影響を与えうるさまざまな要因の洗い出しと利用可能なデータソースの特定
・あらゆるデータを統合し、データに基づく客観的な商圏分析を実施し、レポート化
概要
製造工場や小売店舗など、人件費が大きなコストを占める業界やスキル育成が重要な業界において、スタッフの配置を効果的に行うことが求められます。
数理モデルを用いて、スタッフ配置をコスト面や育成面で最適化し、短期的なコスト削減と中長期的な組織強化を目指します。

課題ポイントや発展の可能性
・拠点レベルを超えて全社的に、各拠点需要やスタッフ能力を評価できておらず、非効率な配置が生じている可能性がある
・若手スタッフの育成が十分に行われず、中長期的な人材確保やスキルアップが難しくなることが予想される

実施内容と成果物のイメージ
・各拠点のスタッフの能力や適性、業務内容などの多様なデータを収集し、分析に向けて整備
・コスト面や育成面のバランスを考慮したスタッフ配置の最適化モデルの設計・開発
概要
物流企業は、日々の業務遂行の中で多くの外注配送業者やパートナーと取引を行っています。
外注パートナーの調達価格のばらつきを分析し、割高なパートナーを特定、調達コストの最適化を目指します。

課題ポイントや発展の可能性
・多くの外注パートナーとの取引が存在する中で、各パートナーの価格設定やサービス内容が一律ではなく、価格の透明性が欠けていた
・価格ばらつきがあることを認知しているにも関わらず、長年の取引関係があるなどを理由に、コスト効率の見直しに手をつけていなかった

実施内容と成果物のイメージ
・外注パートナーの価格や設計を詳細に調査・分析し、割高なパートナーを特定
・再交渉や代替パートナーの検討を通じて調達価格を最適化するプランを提示
概要
空港では毎日多くの航空機が発着し、運用効率性や利便性、安全性の確保のためにも、効率的な発着ゲートの割り当ては重要です。
空港の発着ゲート割り当てスケジュールを数理モデルを用いて最適化し、空港の運用効率の向上を目指します。

課題ポイントや発展の可能性
・航空機に対する適切な発着ゲートの割り当ては考慮すべき制約が数多く、最適解を求めることが難しい
・フライト数増加や大型機導入などによるゲート競争と運用課題の増加

実施内容と成果物のイメージ
・航空機サイズ、発着時刻、ターンアラウンド時間、乗り継ぎ、政府許可基準など多様なデータを整備し、様々な制約を考慮したゲート割り当て最適化モデルを設計・開発
・最適なスケジュール案のアウトプットおよびシミュレーション基盤の設計・構築
概要
ドラッグストアのような多様な商品を取り扱う小売店においては、その品揃えや陳列パターンは無限に考えられ、またそれにより顧客の工場行動や店舗売上に大きく影響を与えます。
数理最適化を活用して、その店舗の顧客層に最適な品揃えおよび陳列パターンを提案し、店舗売上の最大化を目指します。

課題ポイントや発展の可能性
・季節や流行、地域性などにより顧客の購買行動や需要が変動するが、人手による対応では限界がある
・店舗のスペースは限られており、どの商品をどれだけ陳列するかの読み外しは廃棄ロスや販売機会損失に繋がる

実施内容と成果物のイメージ
・過去の販売データや顧客行動、在庫データなどを収集し、品揃えと陳列パターンを最適化する数理モデルを設計・開発
・提案されたアウトプットを実際の店舗でテストし、効果を検証
概要
アパレル業界において消費者のニーズは多様かつ細やかであり、消費者が求める商品を迅速に見つけることは、購買体験の向上に直結します。
アパレル商品の画像を元に、類似する商品を画像認識技術を用いて検索し、ユーザーに提示するアルゴリズムを開発します。

課題ポイントや発展の可能性
・テキストベースの検索では、ユーザーが求める商品の特徴を正確にキャッチし、類似商品を見つけるのが難しい
・「近いけど少し違う」や「同じようなものでより安価なもの」など、もう少しのところで購買を離脱してしまっていた顧客に訴求

実施内容と成果物のイメージ
・よりアパレル商品画像に特化して、独自に次元圧縮や類似度計算をチューニングした画像認識モデルを開発
・A/Bテストの設計と効果検証
概要
コンビニエンスストアは24時間営業を前提とした小売り業態であり、顧客のニーズに迅速に対応するために商品供給が求められます。
コンビニ食品の需要予測を行い、予測結果を元に最適な在庫計画を策定する支援を行います。

課題ポイントや発展の可能性
・日持ちの短い食品商品は、需要を見込んで過剰に発注すると、販売期限を迎えてしまい廃棄になりがちであるし、また逆に需要を見誤り少なく発注すれば品切れとなり、コンビニの利便性が損なわれてしまう
・商品ラインナップも日々増加しており、あらゆる商品に対する需要と在庫の検討に手が回らない

実施内容と成果物のイメージ
・過去の販売データや外部要因(天候、イベントなど)から、食品商品の需要を予測するモデルの設計・開発
・予測された需要に基づき、最適な在庫量を計算するモデルの設計・開発
・日々の運用に耐えられるよう、上記らの実行の仕組み化を設計・構築
概要
Eコマースは、ユーザーの閲覧パターンや購買行動を把握し、パーソナライズされたショッピング体験を提供することで、コンバージョン率を向上させるチャンスを持っています。
閲覧ログや購買ログを機械学習モデルで学習させて、未だ購買に至っていないポテンシャルユーザーと、最も購入しそうな商品を特定し、広告推薦を行うアルゴリズムを実装し、売上の向上を図ります。

課題ポイントや発展の可能性
・多くのユーザーがサイトを訪問し商品を閲覧するものの、購買に至らないケースが多い
・顧客セグメントによるパーソナライズだけでなく、初回購入やリピートなどのタイミングも加味したパーソナライズによるCV率改善の可能性

実施内容と成果物のイメージ
・閲覧ログや購買ログから、ユーザーの嗜好やタイミングに基づき、最も購入確率が高い商品を推薦するアルゴリズムの設計・開発
・A/Bテストによる施策の効果検証の設計と実施
概要
あらゆる業界のさまざまな部署において、企業が蓄積したさまざまなデータを活用したデータドリブンな意思決定はますます重要になっています。
クラウドサービスを活用して、企業の業務システムやアプリケーションのデータを自動的に収集・分析し、可視化を行うBIダッシュボードシステムを開発し、迅速なビジネス判断をサポートします。

課題ポイントや発展の可能性
・業務システムやアプリケーションが蓄積する売上ログデータが分散しており、一元的な分析が難しい
・週次や月次など定期的なタイミングで、その時最新のKPI数値を、手軽かついつでもアクセスできる仕組みを利用したい

実施内容と成果物のイメージ
・意思決定をサポートできる分析アウトプットイメージの設計と分析アルゴリズムの開発
・オンプレスやAWS、GCP、Azure等マルチクラウドの異なるソースから週次で自動的にデータを抽出、分析、ダッシュボードに反映させるパイプラインの設計・開発
概要
保険業界などでは、カスタマーから日々大量の申請ドキュメントが送られてきており、多くの場合、手動で適切な部門や担当者に振り分けられ、後工程の処理へ進みます。
ディープラーニングを活用した文章分類AIを設計・構築し、申請書類の自動振り分けを実現し、捌ききれなかった書類の振り分けや、業務工数・人員の削減化を図ります。

課題ポイントや発展の可能性
・申請の増加により人手による振り分けが追い付かず、未分類の書類が一部発生していた
・人手によるオペレーションでは振り分けに作業者間の精度やばらつきがある

実施内容と成果物のイメージ
・ディープラーニングを用いた文章分類モデルの設計・構築
・分類性能をもとに、As-Isオペレーション効率化の期待効果を試算
・開発し文章分類AIを実際の業務フローに組み込み、実運用に耐えうるシステムを構築
概要
化粧品などの日用品はさまざまな広告媒体によるプロモーションが展開されており、プロモーション戦略を検討する上でそれらの広告効果を分析することは重要です。
マーケティング・ミックス・モデルなどの統計的手法により各媒体の広告効果を分析し、最適なプロモーション戦略策定のための支援を行います。

課題ポイントや発展の可能性
・どの広告媒体にどれだけの予算を配分すれば効果的なのかをデータによるエビデンスを元に明確化したい
・広告予算が限られている中で、最もROIが高い打ち手を模索したい
・さまざまな領域のデータを合わせて分析する必要があるが、担当が適切な部署・人材がいない

実施内容と成果物のイメージ
・オフラインとオンラインの広告データ、売上データ、顧客データなどを一元的に管理し、分析可能な形に整理
・マーケティング・ミックス・モデルなどの統計的分析の設計・実施を通じて、広告効果を分析
・異なる予算配分のシナリオが利益にどのように影響するか分析し、意思決定を支援
概要
物流拠点の運営では荷量の増減に柔軟に対応することが求められ、特にトラックの発注や人員配置は正確な荷量の予測に基づいた計画が必要です。
物流拠点における荷量を正確に予測するモデルを構築し、トラックの発注や人員配置の最適化を図ります。

課題ポイントや発展の可能性
・荷量の予測精度を高め、余分なトラックの発注や、人員配置、臨時のおかわり発注を減らしたい
・拠点間のリードタイムやサービスレベルなども考慮して、時間帯別にどのくらいのキャパを張っておけばよいか判断したい

実施内容と成果物のイメージ
・物流拠点の荷量を予測する機械学習モデルの設計・開発
・トラック発注や人員配置にかかるリードタイムを前提とした、前もった荷量予測の継続的実行アーキテクチャの設計・開発
・予測結果をもとに、トラック発注計画や人員配置計画の策定支援や、最適化アルゴリズムの設計・開発
概要
保険業界は、多様なリスクや顧客のライフステージ、ニーズをカバーする様々な商品ラインナップを展開し競争を繰り広げています。
顧客の契約ステータスや商談ログ、その他の属性を分析し、どの商品をどのようなアプローチで提案すればクロスセル・アップセルの成約率向上に繋がるか示唆を提供します。

課題ポイントや発展の可能性
・顧客のニーズや契約ステータスは多様であり、一律のクロスセル・アップセルのアプローチが効果を発揮しづらい
・顧客データや商談ログを活用したデータドリブンなアプローチが行われていない

実施内容と成果物のイメージ
・顧客情報や商談ログのデータを整形し、様々な仮説を検証する分析の設計・実施
・分析結果をもとにした、具体的なアプローチプランやセールスマンにとって価値のある示唆を提供
概要
油槽所への石油補給はエネルギー供給の安定性を保つ上で重要なプロセスである一方で、特に、内航船を用いた石油輸送では輸送コストが大きく、積載率の最適化と補給回数の効率化が求められます。
油槽所の安全在庫を確保しつつ、内航船による補給回数を最適化することを目的としたシミュレーションモデルを開発します。

課題ポイントや発展の可能性
・現行の補給プロセスでは、冗長に繰り返される細かい補給が多く、内航船の積載率が低く、また貯蔵タンクのキャパシティもフル活用しきれていない
・海域状況や、貯蔵設備のメンテナンススケジュールなど、最適な補給計画を検討する上で考慮すべき制約が多い

実施内容と成果物のイメージ
・石油の消費動向、内航船の運用状況、メンテナンス等による施設利用可否、天候など、多様な要因を考慮した補給シミュレーションモデルの設計・開発
・様々なシナリオ下での運航シミュレーションを比較分析し、実現可能性を探るため現場と議論
概要
近年、Eコマースの拡大や消費者ニーズの多様化により、物流の動向が大きく変化しており、需要が増加するエリアがある一方で、あるエリアでは荷量減により、過剰な物流センターが発生しているケースもある。
荷量減少により過剰となった物流センターの統廃合計画の策定を数理最適化モデルを用いて支援します。

課題ポイントや発展の可能性
・荷量の減少により、物流センターの運営コストが割高になり、企業の利益を圧迫している
・物流センターの統廃合には多くの要因(地理的な位置、施設の規模や機能など)を考慮する必要があり、複雑な判断が求められる

実施内容と成果物のイメージ
・物流コスト、施設コスト、サービスレベルなどの制約を考慮し、どの施設を廃止・統合すべきかを解析する数理最適化モデルを設計・開発
・統廃合による影響(サービスレベルの変動、コストの変動など)を評価し、意思決定を支援
概要
サプライチェーンのレジリエンスは企業の持続可能性と競争力に直結し、特にグローバルなサプライチェーンでは、様々なリスク(自然災害、地政学リスク、上流ネットワーク関係など)が存在し、それらがサプライチェーン全体に影響を与える可能性があります。
サプライチェーンネットワークを可視化し、レジリエンスリスクを分析・可視化することで、企業がプロアクティブなリスクマネジメントを行えるよう支援します。

課題ポイントや発展の可能性
・サプライチェーン全体のリスクを把握し、弱点やリスクを特定するための分析手法が確立されていない
・クライアント企業は一次サプライヤーまでの情報しか把握できておらず、サプライヤーのサプライヤー(二次サプライヤー以降)に関する情報が不足している

実施内容と成果物のイメージ
・クライアント企業の内部データと外部データベンダーから提供されるデータを統合し、一貫したサプライチェーンネットワークの可視化を実施
・サプライチェーンに存在する様々なリスク要因を把握し、それらがサプライチェーン全体に与える影響を定量化するモデルの設計・開発
概要
WEBマガジンアプリは、多種多様な雑誌コンテンツを提供しており、アクセスした雑誌を基にある程度のユーザー属性を推定できるが、雑誌のページごとの滞在ログまで使ったユーザーの好みのトピック推定は困難です。
雑誌画像データからOCRでテキストを抽出・トピック分析をし、閲覧ログと合わせることで、ユーザーがどのようなトピックを好むかの属性をさらに深く推定するアルゴリズムを開発します。

課題ポイントや発展の可能性
・雑誌タイトルやカテゴリだけでは、ユーザー属性の推定には粒度が大きすぎる
・雑誌コンテンツが画像データとして提供されており、テキスト情報の抽出が困難
・ページレベルでユーザーの好みが特定できれば、よりピンポイントなパーソナライズが提供可能

実施内容と成果物のイメージ
・高精度なOCR技術の開発や適用によるテキスト情報の抽出するアーキテクチャの設計・開発
・抽出されたテキストデータを基に、トピック分析を行い各コンテンツのトピックを推定
・行動ログと合わせて分析してユーザーの好みのトピックを推定し、パーソナライゼーションなどに活用
概要
政府統計データは、各省主導で広範かつ様々な調査が実施されるため、多くの企業や研究機関にとって有益な情報源となる一方で、調査内容や粒度、データ形式も多種多様です。
このようなデータの中からビジネス用途に適したデータを調査・分析し、活用しやすい形式に加工したり、クライアントデータと結合して分析し、有益な示唆を提供する分析支援を行います。

課題ポイントや発展の可能性
・政府統計データは、様々な種類・粒度で調査されており、データの形式が一定ではない
・どのようなデータが存在し、それが分析に使えるのか判断し、活用に適した形式に加工するためには、手間がかかる

実施内容と成果物のイメージ
・政府統計データを調査・取得し、ニーズに適した形式に加工
・クライアントデータと合わせて分析し、有益な示唆を導き出す
・APIなどを活用して、自動的にデータを取得し分析するパイプラインを設計・開発
概要
アパレル商品のマークダウン戦略において、適切な価格設定がなされないと、売れ残りや売上機会ロスが発生し、企業の利益に大きな影響を与えます。
需要予測モデルと数理最適化を用いて、アパレル商品の需要と価格弾力性を予測し、利益を最大化するマークダウンプランをアウトプットする仕組みを構築します。

課題ポイントや発展の可能性
・人手のオペレーションでは、需要や価格弾力性を正確に読み切れず、値下げしても販売が伸びず廃棄が発生してしまったり、値下げしすぎて逆に早期に売れ切れてしまったりする
・また、数多くの種類の商品すべてに対して、需要予測や値下げの実施ができず、売上機会ロスや売れ残り廃棄ロスが発生

実施内容と成果物のイメージ
・各アパレル商品の需要を予測する機械学習モデルの設計・開発
・価格弾力性を考慮した数理最適化モデルの設計・開発
・実運用における値下げリードタイムに合わせてMDに結果をアウトプットするシステムアーキテクチャの設計・開発
概要
食品業界では、原材料の調達、生産、販売に至るまでのプロセスにおいて、多くの要素・制約を考慮しながら最適な計画を立てる必要があります。
品番ごとの生産数や生産場所、販売先の計画を数理最適化モデルを用いて最適化し、利益率が高い生産販売計画のアウトプットを目指します。

課題ポイントや発展の可能性
・品番ごとに生産コストの違いにより利益率が異なり、どの製品に注力すべきか分からない
・また、販売先によっても需要や価格の差異により利益率が異なり、どの販売先へ注力すべきか分からない
・上記らを考慮した最適な生産販売計画がなされていない

実施内容と成果物のイメージ
・生産コスト、物流コスト、販売価格等のデータを収集
・需要や生産キャパ、リードタイムなどの制約を考慮し、利益を最大化する最適化モデルの設計・構築
・生産販売計画策定プロセスに準じるようモデル実行プロセスを整理し、実行可能なアクションに変換
概要
全国に配送拠点を持つ大手物流企業にとって、大規模で複雑な物流ネットワークにおける配車計画の最適化は極めて重要です。
数理最適化による物流トラックの配車計画を最適化し、物流コストを削減します。

課題ポイントや発展の可能性
・全国拠点間の荷量の偏在により、積載率が悪いトラックが発生してしまう
・拠点間の連携が不十分で、効率的なルート設計がされていない

実施内容と成果物のイメージ
・各拠点の荷量、距離、時間、コスト、サービスレベル、車両制約、拠点制約などを総合的に考慮した数理最適化モデルの設計・開発
・As-Isと比較した削減可能台数と効果額を試算
・強化すべき拠点やルートなど、最適化のボトルネックとなっている制約の示唆出し
・配車計画を策定するタイミングごとに計算を実行し、全国の拠点が確認できるよう結果をエクセルに出力するアーキテクチャの設計・開発
概要
スマホアプリゲーム市場は日々競争が激化しており、ユーザーの獲得とリテンション、そしてマネタイズのためには効果的な広告配信は重要な施策の一つです。
リアルタイムにゲーム状況を分析するクラウドデータ分析基盤を構築し、ゲームセッション中にもパーソナライズドな広告を打つことで、顧客エンゲージメントと広告収益の向上を目指します。

課題ポイントや発展の可能性
・一般的な広告配信システムは、リアルタイムのゲーム状況に対応していない
・ゲームセッション中に配信する広告の適切なタイミングやコンテンツがパーソナライズできていない

実施内容と成果物のイメージ
・ゲームプレイデータをリアルタイムに取得・処理するクラウドアーキテクチャを設計・開発
・プレイヤーの嗜好や行動、ゲーム内イベントに基づいた広告レコメンドアルゴリズムの設計・開発
・ゲームセッション中に広告を配信するシステムアーキテクチャの設計・開発
概要
MRによる医師への営業活動において、医師が今どの疾患や領域に関心があるのか、また、医師の時間は限られており、どの手段(メール、対面、電話など)で、どのタイミングでアプローチするのが効果的なのかを明確にすることは重要です。
過去実績から商談成立に繋がる最適な営業戦略を分析し、今後のMR営業に対し具体的な示唆・推奨をアウトプットします。

課題ポイントや発展の可能性
・MRによって営業手法はばらつきがあり、また医師によっても忙しさや興味に応じて営業効果にばらつきがある
・無駄な営業活動はMRの労力と時間を浪費し、医師にとっても負担となる

実施内容と成果物のイメージ
・医師とMRのインタラクションデータを収集し、分析可能な形に整理
・統計的な手法や機械学習を用いて商談成立に影響する要素を分析し、示唆を示す

強みは?

  • 要件定義・分析設計・プロトタイプ開発の精度の高さとスピードの速さ
  • 業界・データ形式・ソリューションの経験の幅広さ
顧客課題抽出や要件ヒアリングから入ることが多く、やりたいことを聞いて「こんな感じ?」とプロトタイプを出すまでが的確で速いとよく言われます。
現在は Anagraft を創業しましたが、ここでも強みを活かす形でサービスのプロトタイプを自らクイックに開発し、軌道に乗りそうなものをスタッフにお願いしながら拡大しています。
また、この強みにより未経験だった業界・ソリューションの依頼を受けることも多く、結果的にスキルの幅広さの拡大にも繋がりました。


料金

200万円~(相談可)/月
※ 100%稼働計算 / 23年度実績を参考


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    運営概要

       Anagraft
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    ・データ分析・AI開発コンサルティング
    ・ビッグデータを活用したサービス開発