データサイエンス活用事例

課題 現行の各フランチャイズ店でのキャンペーン施策は各店舗のオーナーが独自の判断で行っており、営業効果にばらつきがありました。各店舗の過去のキャンペーンデータを利用し、店舗ごとに効率的なキャンペーンの時期や種類をシミュレートしたい。 施策 過去3年分の店舗別×月別のデータをもとに、キャンペーン効果予測モデルを作成。モデルを利用して、最適なキャンペーンの種類や時期についてのシミュレーションも実施。 効果 店舗別のキャンペーン効果が算出された 店舗ごとに最適なキャンペーン施策の提案が可…

課題 当該サービスの利用者は、専用アプリを用いるユーザ（以下、アプリ利用者）とブラウザ上のみで利用するユーザ（以下、アプリ非利用者）に分かれる。このとき、アプリ非利用者に対してアプリ利用者の方がLTVが高くなるのかを明らかにしたい。また、アプリ非利用者に対してアプリインストールを促す施策を打つべきか否かも判断したい。 施策 アプリ利用群と非利用群を単純比較すると、アプリ利用の可否以外の属性効果が混入してしまい、アプリ利用の効果を過小/過大評価してしまう危険性がある。そこで、この偏りを…

課題 既存のECサイトに加えて新規アプリを導入することで、顧客のWEBサイトへの来訪率(以下、CV率）が向上するかを把握したい。（※適用地域が決められておりABテストは適用不可という前提あり） 施策 CVデータと属性情報（業種、エリアなど）を用いて、因果推論の手法から施策の前後での効果を推定。 効果 新規アプリを導入することでCV率向上が示唆された …

課題 新規出店行いたいがどの地域に出店すればどの程度の売り上げが見込めるかを事前に明らかにし、最適な出店を行いたいという課題を、今までの出店実績と各出店店舗の売上履歴を元に解決したい。 施策 過去3年分の地域別の店舗経営データを元に売上額予測モデルを作成し、地域ごとの営業利益のシミュレーションを実施。 効果 出店実績と店舗売上から地域ごとの予測営業利益額が算出された 予測営業利益額から新規出店計画の策定が可能になった …

課題 顧客に対し商品のキャンペーンDMを送付しているがDM送付対象者は営業担当が選定しており、属人性を解消したい。また、商品に興味を持っていた顧客には効果があるが、そうでない顧客はDMの開封率が低く、次第にどの商品のDMも開封しなくなるという課題も抱えていた。 施策 顧客の商品購入可能性をスコアリングするロジックを実装し、購入可能性の高い顧客にDMを送付する運用とした。 効果 営業担当者のDM送付者選定のための工数が削減された スコアリングロジックにより、属人性が排除された DMの…

課題 売上に寄与する広告戦略を打つために手元のデータの中から効果的な訴求変数を探索したい。（※広告代理店が取り扱うことのできる訴求変数は手元のデータに現れる変数すべてではない。） 施策 売上に最も寄与する変数とこの変数に寄与する変数の間の効果構造を共分散構造分析を用いて可視化。売上に最も寄与する変数が訴求変数になるとは限らないので、この変数に寄与する変数の中から訴求変数を探索。 効果 売上に寄与する変数の効果構造を広告代理店の訴求可/不可の観点で可視化された 売上に寄与する訴求変数…

課題 配送拠点の物流量によって担当者が運送トラックの配備をしているが、配備計画は1か月前に行う必要があることから、これまでは担当者の経験に基づき配備しており、ばらつきが生じることがあった。過去のデータから物流量を事前に予測することで、属人性のない効率的なトラックの配備を行いたい。 施策 配送拠点間の物流量データ（取得期間:1年半）と曜日・休日・年末年始などのイベント要因を考慮してAIによる時系列モデルを構築し、起点日から1ヶ月後までの物流量を予測。 効果 物流量予測値を利用し、効率…

課題 これまでは商品の需要予測を属人性を含む手法を用いていた。生産や供給の効率化を図るため、商品別×支店別の数百規模の予測対象に対して、自動で需要予測指数を算出するAIを構築したい。 施策 商品別×支店別の数百規模の予測対象に対して、出荷実績データを複数のモデルで学習・予測を行う。モデル構築にはAutoML（DataRobot）を利用。 効果 需要予測AIモデルを用いて、実運用可能なレベルの自動システムが構築された 定番商品や季節商品は従来の担当者と比肩する予測精度が得られた 属人…

課題 荷主から送られてきた受領書の種類仕分け、内容(住所、電話番号、商品番号など)の入力を人力で行っている。AIによる自動化によって省人化を行いたい。 施策 ロボットアームでピックアップした受領書が撮影され画像として得られる。画像の文字情報をOCRエンジンから取得し、文字情報を入力として受領書種類/各項目に該当する文字を出力するモデルを作成した。 効果 自動で受領書内の項目(会社名、住所、商品番号など)を取得できるシステムの構築したことにより、伝票仕訳の業務効率の向上を実現 …

課題 日々更新される環境法規に関する情報について、自然言語処理（Natural Language Processing）を用いて、業務に影響の有る情報の抽出を省力化したい。 施策 過去の情報整理有識者会議の分類事例をAIに学習させる事により、更新情報のうち、明らかに不要と判断できる文書を除去。残りの文書のみを従来方法で判断する運用を提案。 効果 文書分類判断に必要な工数の削減 属人性排除による文書分類品質の向上 …

課題 自社製品の保守員が、交換時に必要な部品がなく、再度同じ顧客への訪問が多発していた。保守員の部品補充は属人化しており、誰がどの部品を何個持ち出しているか把握しきれない。 施策 ①保守部品在庫、②過去の使用実績、の2つを可視化。保守員は在庫データを確認・補充。現場責任者が部下の保有在庫状況に基づくマネジメントを実施し、保守部品補充の徹底を行う。 効果 訪問回数削減による保守員の業務効率の向上 …

課題 設置部品が推奨施工条件通りに施工されているかどうか、推奨施工条件とは異なる場合はどこに異常個所があるのかを把握したい。 施策 DataRobotを用いることで、センサーデータから、部品の施工状況での異常個所部分を推測するモデルを開発 効果 保守点検時、異常発生時の対応工数削減