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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。

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。

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。

顧客サービス、製品推奨、問い合わせ対応など多くの用途で活用されるチャットボットサービスは、外部のAIチャットボットツールやAPIを利用して開発されることが多い。対話AIやメッセージ分類AIの研究開発を行い、内製化することでコストを削減し、技術ナレッジの蓄積を目指します。

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。

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。

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。

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。

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。

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。