こんな課題や疑問、ありませんか？
売上や需要の予測、もっと正確にできたらいいのに…
競争に勝つために、データをどう活用すれば良い？
AIを導入したら、本当に業績が上がるの？
ドキュメント検索がもっと簡単になれば、仕事が楽になるのに…
AIなら、ここまでできる！
予測分析
データDXの基盤として、AIとERPデータを活用した未来のトレンド予測を実現。需要予測や売上予測を通じて、在庫管理や販売機会の最大化が可能。
クラスター分析
顧客セグメントだけでなく、製品や業務プロセスを最適化するためのクラスター分析を提供。ボトルネックの特定や最適な戦略策定を支援することで、業務効率化とDXの進展を促す。
業務の自動化
ERPから得られるデータを基に、リアルタイムで役立つ情報を提供するAIソリューション。自動レポート生成や請求書処理をはじめ、AIチャットボットを用いたドキュメント検索など、業務効率を向上させる幅広いソリューションを実現。
とはいえ、言葉だけだと、AIやデータの活用イメージが湧きづらいこともありますよね。
テクトラは、5年間以上もAIとデータの活用を支援してきました。蓄積したノウハウと事例をもとに、無料デモのご紹介が可能です。
まずは、無料でデモを見るところから始めると、活用イメージが湧きやすくなります。以下のボタンから、お気軽にご相談ください。
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テクトラのAI・自動化支援の実績
テクトラは、MicrosoftのERPおよびCRMコンピテンシーでMicrosoft Gold パートナー ステータスを取得しており、
これまで5年間以上にわたってAI・データ活用の支援をしてきました。以下で、3つの支援事例をご紹介します。
ご興味があるものから、ぜひご覧ください。
※クリックで飛べます
予測分析で顧客離脱を防いだ事例
課題だったこと
- 必要な情報の取得が困難
経営陣が必要な情報を迅速に取得できず、各店舗や従業員のパフォーマンスを正確に把握できなかった - 顧客の潜在的な需要を見逃す
適切な施策のタイミングを逸し、顧客喪失が大きな課題となっていた
テクトラが提供したソリューション
- Azure SQLとAzure Data Lakeの活用
CRM、ERP、POS、E-commerceの複数データソースを統合し、データ管理を効率化 - Power BIによるリアルタイム可視化
店舗ごとの売上や顧客ランク別売上をリアルタイムで可視化し、迅速な意思決定を支援
成果
- AI機械学習で顧客喪失予測
顧客喪失予測モデルを構築し、リスクの高い顧客を早期に特定できるように - 在庫管理と販売戦略の最適化
潜在的な需要を分析し、在庫管理や販売戦略を最適化することで顧客喪失を抑制 - データ活用で競争力を強化
AIと予測分析を活用し、顧客維持に直結する施策を講じ、競争力を強化する好例となった
AIと電子機器で予知保全を実現した事例
課題だったこと
- 無駄なプロセスや手作業が膨大 業界内の競争が激しく、顧客離れ防止の施策が必須であったこと
- 作業効率の向上とリソース配分の最適化が求められていたこと
テクトラが提供したソリューション
- Azure Data Factoryの活用
SQL ServerからAzure Data Lakeにデータを抽出し、データ管理を効率化 - Azure Machine Learningによるモデル開発
データを変換し、機械学習モデルとセンサーを組み合わせて、センサーの予知保全を実現 - Power BIを活用した予測モニタリング
メンテナンスが必要な機器をPower BIでリストとして表示、故障が起きる前にサポートサービスを実現
成果
- 高付加価値なサービス提供の実現
AIと電子機器を組み合わせたカスタマーサポートにより、他社との差別化を実現 - 顧客離脱防止と課題解決
予知保全や顧客離脱予測に基づき、迅速な課題対応が可能に - 業務プロセスの最適化
作業指示やスケジューリングの効率化に成功
AIチャットボットで書類検索を高速化させた事例
課題だったこと
- 教師の業務負担の増加 保護者からの問い合わせに対応するため、教師が大量の内部文書を検索する必要があり、1件あたり平均3分を費やしていた
- 業務が重なり、重要な業務（教育方針や準備など）に充てる時間の不足
- 本来の教育に必要な業務が削減され、事務作業に追われる状況が続いていた
テクトラが提供したソリューション
- AIチャットボットの導入
教師向けに、必要な書類を瞬時に検索・表示できるAIチャットボットを開発 - Azure OpenAIとAI Searchの活用
AI技術を利用し、数秒で問い合わせに適切な回答を生成
成果
- 業務負担の大幅削減
一人当たりの業務量を従来の80%削減し、教師が本来の教育業務に集中できる環境を構築 - 迅速な問い合わせ対応
問い合わせへの回答時間を数秒に短縮し、保護者の満足度向上に寄与 - 短期間適用での実現
1か月という短い期間で導入を完了し、即効性のある成果を実現
Power
Automateを活用するメリット
AIとデータ活用の融合で、未来予測と行動提案を可能にする統合的な分析を実現できます。
一方、BIツールのみやExcelだけでは、見える範囲や対応できる課題が制限されがちです。貴社のニーズに合わせた最適な分析ソリューションを選びましょう。
| AIとBIを併用したデータ分析 | BIでのデータ分析 | Excelだけでの分析 | |
|---|---|---|---|
| 主な目的 | ◎：データの予測・因果関係の発見、リアルタイム可視化、行動提案 | ◎：データの整理と現状の可視化 | △：手動でデータを整理し、簡易な集計と分析を行う |
| 適用シナリオ | 〇：需要予測、顧客喪失予測、販売予測、在庫補充提案、リアルタイムの在庫状況の把握 | ◎：売上トレンドの分析 | △：毎月の売上表作成、単純な集計やグラフ作成 |
| 技術の特長 | ◎：機械学習を活用したパターン発見、AIの自動分析結果をBIダッシュボードで活用 | 〇：ダッシュボードを活用した直感的な可視化を実現 | △：マクロや関数を駆使した手動のデータ管理 |
| 成果の範囲 | 〇：将来を見据えた戦略的な意思決定と現状把握を同時に支援 | 〇：現在の課題を迅速に発見し、短期的な解決に役立つ | 個人または小規模の課題解決が中心 |
| 分析の精度と効率 | 〇：高精度かつ効率的（大量データも瞬時に分析可能） | △：データが整っていれば効率的だが、予測や提案は難しい | 〇：手作業中心で非効率、ヒューマンエラーのリスクが高い |
AIとBIを併用したデータ分析
- 主な目的 ◎:
データの予測・因果関係の発見、リアルタイム可視化、行動提案 - 適用シナリオ 〇:
需要予測、顧客喪失予測、販売予測、在庫補充提案、リアルタイムの在庫状況の把握 - 技術の特長 ◎:
機械学習を活用したパターン発見、AIの自動分析結果をBIダッシュボードで活用 - 成果の範囲 〇:
将来を見据えた戦略的な意思決定と現状把握を同時に支援 - 分析の精度と効率 ◎:
高精度かつ効率的（大量データも瞬時に分析可能）
BIでのデータ分析
- 主な目的 〇:
データの整理と現状の可視化 - 適用シナリオ ◎:
売上トレンドの分析 - 技術の特長 〇:
ダッシュボードを活用した直感的な可視化を実現 - 成果の範囲 〇:
現在の課題を迅速に発見し、短期的な解決に役立つ - 分析の精度と効率 △:
データが整っていれば効率的だが、予測や提案は難しい
Excelだけでの分析
- 主な目的 〇:
手動でデータを整理し、簡易な集計と分析を行う - 適用シナリオ △:
毎月の売上表作成、単純な集計やグラフ作成 - 技術の特長 〇:
マクロや関数を駆使した手動のデータ管理 - 成果の範囲 △:
個人または小規模の課題解決が中心 - 分析の精度と効率 〇:
手作業中心で非効率、ヒューマンエラーのリスクが高い
無料デモをご準備します！
AIやデータ活用でDX化を進めないといけないとわかっていても、DXやAI・データを活用するイメージが湧かないこともありますよね。
弊社のAIとデータ活用に関する知見をもとに、無料でデモのご紹介が可能です。
デモをきっかけに、貴社でAIやデータをどのように使えるか、イメージを膨らませるきっかけを作ります！
＼1分でお問い合わせが完了！／
