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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。

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。

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。

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。

道路や橋、水道管など、公共インフラの建造物は、多くの市民に利用されるためその安全性を確保することが極めて重要であり、設備に対する損傷を早期に発見するためのメンテナンスなどの維持管理コストは必要不可欠です。建造物の表面画像からディープラーニングによる異常を検知するモデルを開発し、外観検査の効率化を支援します。

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。

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。

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。

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。

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。