AI・データ分析サービス
- TISのAI・データ分析がビジネスに新しい選択肢を創ります。
- データを用いてお客様のビジネス課題を解決するために、TISと、TISインテックグループの分析専門ファームである澪標アナリティクスのノウハウを合わせ、課題の洗い出しからAIモデルの構築、本番AIシステム構築までを一気通貫でご支援いたします。
データ活用にかかわる課題
TIS×澪標が提供するAI・データ分析の強み
サービス提供範囲
データ基盤構築～保守・運用まで、AI・データ分析に必要な全ての工程をTIS×澪標アナリティクスが一気通貫でご支援いたします。
| 提供サービス | 概要 | アウトプット | テーマ | 製品 | 価格 |
|---|---|---|---|---|---|
| データ分析/モデル開発PoC | データをお預かりし、分析を実行 ビジネス目的を達成できる分析結果（予測精度、納得感のある分類etc）になるか検証 |
分析結果報告書、ソースコード（システムに組み込めるレベルでない） | 数値系データ、自然言語、画像、音声 | - | 個別見積 |
| AIモデル開発 | PoCで作成した分析（AI）モデルが十分な精度であれば、実際にシステムに搭載するためのソースコードへ変更・APIを作成 | システムで利用するモジュール | 数値系データ、自然言語、画像、音声 | - | 個別見積 |
| AI基盤（MLOps） | データ分析基盤構築（DWH、ETL、DataLake、カタログetc）及びAIを開発/運用するための基盤（MLOps）を構築 | システム | - | AWS、GCP、DataRobot AI Platform | 個別見積 |
| BI構築/運用 | アドホック系の開発から運用まで （重厚なエンタープライズBIは対象外） |
システム | - | Qlik Sense、Tableau、QuickSight、Looker、PowerBI | 個別見積 |
| 生成AI導入支援サービス | Azure OpenAI Service（ChatGPT）やVertex AI（PaLM2）をビジネスで活用するための技術支援を実施 | テストレポート | - | Azure OpenAI Service（ChatGPT） Vertex AI（PaLM2） |
個別見積 |
| 定常分析 | 都度ニーズが変わる分析要件にアドホックに対応する柔軟性のある契約体制 （AI化（自動化）できないテーマが散在している企業様向け） |
分析結果報告書 | キャンペーン施策の効果測定、研究開発（論文から副反応抽出etc） | - | 個別見積 |
| 内製化支援（人材育成） | AIを活用する事業部門、PJ管理者向け及びデータサイエンティストを目指す人向けの教育サービス 主に初級～中級向け |
E-Learning、ワークショップ、OJT | - | - | E-Learning：5万円、15万円 ワークショップ：300万円～500万円 OJT：個別見積（PoCを回しながら指導） |
ラインナップ
製造
製造業のバリューチェーンの各工程でのTIS×澪標アナリティクスの取り組み例をご紹介します。
需要予測に基づく生産計画最適化
過去の出荷量や制約条件から最適な生産計画を求め、欠品・余剰在庫を削減
収率最適化
製品の生産性（収率）が最大となるパラメーターの組合せを特定
異常検知
閾値を超えた値を検知し、点検の効率化・迅速な対処を実現
生成AIによる社内文書検索の高度化
膨大な量の社内文書の中からChatGPTなどの生成AIを駆使して情報の抽出を自動化
検査自動化
製品の画像データに基づき不良品の検知を行い、目視検査の効率化・省人化
物流ルート最適化
大量の組み合わせの中から各種条件に合致した最も効率的なルートを導出
金融
金融業の業務領域でのTIS×澪標アナリティクスの取り組み例をご紹介します。
与信審査の省力化
申込者のデフォルト予測に機械学習モデルを用いることで審査を省力化
コールセンター効率化
トークスクリプトの提案、コールセンターログからのニーズ分析など
マーケティング効率化
サイトログ分析やメールマガジンのクリック履歴等から有望な顧客を予測
重要顧客識別
取引履歴などから、今後注力すべき重要顧客を抽出
来店客数予測
店舗ごとの来店客数を予測することで最適な人員配置を実現
AML報告資料作成
AML/CFTに関する疑わしい取引の監視と、発見時のレポート作成自動化
エンターテインメント
エンターテインメント業界（メディア含む）でのTIS×澪標アナリティクスの取り組み例をご紹介します。
顧客離反予測
顧客の行動ログからサービスを利用しなくなる確率をユーザー単位で予測
継続/離脱要因特定
顧客の行動ログからサービスを継続または離脱する要因を特定し対策
チラシ・クーポンの最適化
値引きクーポン発行タイミングの最適化、クーポン発行対象の最適化など
OMO分析
オンラインサービスを利用している顧客がリアルイベントに来訪する確率をユーザー単位で予測
広告/バナー最適化
行動ログやメールマガジンのクリック履歴等からコストメリットの高い顧客セグメントを特定
レコメンデーション
過去の履歴や属性に基づき、ユーザーごとのおすすめ商品を自動的に選択。アップセル・クロスセルにも対応
共同研究・事業創出
新規事業の共同立ち上げ・共同研究についても積極的に取り組んでいます(関連リンク)。貴社保有データの活用・収益化の方法についてお悩みでしたらご相談ください。
