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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。

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。

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。

人材業界において、多様なスキルや経験を持つ求職者と、それに適するポジションを求める企業との間の適切なマッチングは重要です。求職者のスキルシートや企業の職務内容を自然言語処理技術を活用して解析し、最適な人材をマッチング・提案するアルゴリズムを開発します。

不動産業界は、多くの取引や業務処理に関する帳票を書類で扱っており、その種類は物件詳細、顧客情報、契約書、請求書など様々です。OCR技術と自然言語処理を活用して、これらの帳票の情報を自動でデータベース化する仕組みの開発を行います。

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。

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。

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。

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。

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。