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AI研修・AI人材採用支援

貴社のニーズに応じ、最新のAI技術と実践的なスキルを習得する、

カスタマイズ可能なAI研修プログラムを提供いたします。

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弊社の強み

柔軟な研修内容

貴社ニーズに応じ、柔軟に、研修内容のカスタム・オーダーメイドも承ります。

経験豊富な人材

人材育成・研修経験の豊富な専門家が対応。

AI人材のスキルアップに向けた高度な研修も対応できます。

スピーディーできめ細やかな対応

スピーディーに柔軟に、きめ細やかなサポートをさせて頂きます。

業種を問わない対応力

それぞれの分野毎に、信頼できる専門家が対応いたします。

プロフィール

AIマネージャープロフィール

中屋貴寛

・東京大学工学部卒

・フリーランスとして、複数のAI導入支援プロジェクトで実績多数

・論文を読み込むため、最新技術の他、技術の深い理解による最適な提案を強みとしている。

・得意領域は、Python、機械学習（大量のデータから規則性を見出し、画像認識や自然言語処理など多様な分野で応用できる）、数学や統計を用いたアルゴリズムの使用、大量のデータを扱った予測(在庫管理や需要予測)や、異常検知(品質管理)、決定など。

・AI人材教育にも力を入れており、ブログやツイッターで積極的に情報発信を行なっている。

ブログ＞

研修実例

顧客サポートの自動化・効率化

具体例:

Eコマース企業: 購入前の質問や注文状況の確認などをチャットボットで対応し、顧客満足度と対応速度を向上。顧客満足度が20%向上。
小売業：AIチャットボットを利用した顧客対応システムを導入。パーソナライズされたアドバイスを提供し、オンライン販売を30%増加
大手金融業: 口座残高の確認や取引履歴の提供など、基本的なサポートを自動化。コールセンターの応答の70%を自動化。

需要予測と在庫管理の最適化

概要: AIを用いた需要予測モデルを構築し、在庫管理を最適化する。

具体例:

大手小売企業: 過去の販売データと外部データ（天気、季節、イベントなど）を分析し、需要を予測。過剰在庫が25%削減され、欠品が15%減少。

大手小売企業：商品発注にAIを活用し、天候や曜日、客数を分析して発注を最適化。発注作業時間30%削減、欠品27%減少。これにより売上の改善と人件費の削減に成功。

製造企業: 生産スケジュールを需要予測に基づいて最適化し、在庫コストを削減。生産コストが20%削減。

醸造会社：在庫過多や欠品を需要予測によって改善

大手スーパー：値引き率を決めるシステムを導入。業務効率化や商品の廃棄率低減これまでの販売実績、天候、客数といった膨大なデータを解析、従業員用端末で商品のバーコードをスキャンし、その時の陳列数を入力すると、端末に割引率が表示される仕組み。ロス率が1割以上低減、売れにくい商品が客観的に可視化され、商品の製造数を減らしたり、品ぞろえを見直したりといった改善がよりスムーズに。

パーソナライズドマーケティング

概要: 顧客データを分析し、個別にカスタマイズされたマーケティングメッセージを提供する。

具体例:

Eコマース会社: 購買履歴や閲覧履歴を基に、個別に最適な商品のリコメンデーションを行う。コンバージョン率が18%向上。
サブスクリプションサービス: 顧客の利用状況を分析し、退会防止のためのパーソナライズドオファーを提供。顧客保持率が15%向上。

製造業

製造業: 各種機械に取り付けられたIoTセンサーから得られるデータを用いて、機械の稼働状況をリアルタイムでモニタリングし、予防保全を実施。生産効率が15%向上。

製造ラインのモニタリング: 自動車製造工場で、各種機械に取り付けられたセンサーがリアルタイムで稼働状況を監視し、異常が検知された場合に自動的にラインを停止して安全性を確保。

エネルギープラント: 発電所で、ボイラーやタービンの温度や圧力をリアルタイムで監視し、異常が検知された場合には自動的にアラートを発してメンテナンスを促進

風力発電会社：以上検知で風力発電機の故障回避

プラスチック加工業：図面から見積もりを自動作成するAIシステムを導入し、業務の属人化を解消。見積もり作成時間が最大1/3に短縮され、業務効率が大幅に改善。

大手素材メーカー：生産計画の自動化システムで工数を1/10に削減

大手自動車メーカー：製造現場で内製AIを簡単に構築できるプラットフォームの整備

ソフトウェア会社：VR空間での自動運転シミュレーション

顧客離脱予測と防止

概要: 顧客データを分析して離脱リスクの高い顧客を特定し、離脱防止のための施策を講じる。

具体例:

通信会社: 契約履歴と利用データを分析し、離脱リスクの高い顧客に特別オファーを提供。離脱率が12%低減。
某サブスクリプションサービスでの活用: 顧客の利用頻度の低下を早期に察知し、ターゲット広告や特典を提供。顧客保持率が18%向上。

財務リスク管理と不正検知

概要: AIを活用して金融取引データをリアルタイムで監視し、不正行為を検知する。

具体例:

金融会社: 取引データを解析し、不正取引のパターンを検出。詐欺被害額が40%削減。
保険会社: 保険申請データをAIで分析し、不正申請を早期に発見。保険詐欺の発見率が30%向上。

プロジェクト管理とリソース最適化

概要: AIを活用してプロジェクト管理を効率化し、リソースの最適な配分を実現する。

具体例:

建設会社: プロジェクト進行状況をリアルタイムでモニタリングし、スケジュールの遅延やコスト超過のリスクを予測。プロジェクト管理システムと連携してリソースを最適配分し、プロジェクトの完了率を20%向上。
某ITプロジェクト: タスクの進捗状況を分析し、リソースの不足や過剰を予測。タスク割り当てを動的に調整することで、プロジェクトの生産性が15%向上。

マーケティング効果の測定と最適化

概要: マーケティングキャンペーンのデータを分析し、ROIを評価して最適なマーケティング戦略を立案。

具体例

広告会社: 広告クリック率やコンバージョン率を分析し、効果的な広告配信を実現。広告費用対効果（ROAS）が25%向上。
イベント運営会社: イベント参加者のデータを基に、次回のイベントの最適なプロモーション戦略を策定。参加者数が20%増加。

サプライチェーン最適化

概要: サプライチェーン全体のデータを統合し、最適な供給計画を策定。

具体例:

物流企業: 輸送データを解析し、最適なルートと輸送手段を選定。輸送コストが20%削減。
小売企業: サプライチェーン全体のデータを用いて、需給バランスを最適化。納期遵守率が25%向上。
大手物流会社：AIの画像認識技術を利用し、倉庫内の在庫量をカメラで測定。必要な数量を算出して搬入計画に反映。業務の効率化、人手不足の解消、配送ルートの最適化により労力やコストの削減を実現。
物流会社：配達ルートを最適化するAIシステムを開発。燃料消費を年間600万ガロン以上削減し、配送効率を大幅に向上

人事管理業務のサポート

具体例:

企業：人材獲得・人材評価・従業員管理・社員教育・イベントの管理などのサポートにより、生産性向上40%を実現
コンサル企業：AIを利用した採用支援ツールを開発し、履歴書のスクリーニングを自動化。履歴書の解析速度が50%向上し、採用プロセスの効率化とコスト削減を実現。

研究開発

具体例:

新薬開発：数百万の化合物を解析し、新薬の候補を迅速に発見。候補物質の特性を予測し、従来の手法よりも早く有望な化合物を見つける事で、開発プロセスを効率化。新薬開発の期間を大幅に短縮し、研究費用の削減を実現。
材料化学: IBMのAI「Watson」は、材料科学のデータベースを解析し、新しい高性能材料を特定。材料の組成やプロパティを基に、最適な用途や加工方法を予測。新材料の開発サイクルを短縮し、製品の性能向上やコスト削減を実現。
自然言語処理と文献レビュー：大量の研究文献を自動でレビューし、関連性の高い情報や研究者が必要とする関連文献を自動的に特定し、研究の効率化を促進。
環境モデリングと気候変動予測：環境データを解析し、気候変動の影響を予測するモデルを構築。気候政策の策定や環境保護活動の計画に役立っている。

観光業

概要: サプライチェーン全体のデータを統合し、最適な供給計画を策定。

具体例:

大手旅行会社：パーソナライズド旅行提案：顧客の検索履歴や予約履歴を分析し、個々の旅行者に最適な宿泊施設や観光地を推薦するシステムの導入。
大手ホテル・航空券予約サイト：需要予測と価格最適化：過去の予約データや外部要因（天気、イベントなど）を分析し、需要を予測。これに基づき、宿泊料金や航空券の価格を動的に調整しています。
市町村：画像認識による観光体験の向上：AIを搭載した観光案内アプリを導入。観光客がスマートフォンで観光地の写真を撮影すると、AIがその場所を認識し、詳細情報や歴史背景を提供。観光体験の向上と観光地の魅力の発信。
チャットボットによる顧客サポート：大手旅行会社: AIチャットボット「 AI 旅行コンシェルジュ」を導入し、旅行者からの問い合わせに自動で応答。ホテルの予約、観光地の情報提供、旅程の作成などをサポートしています。
言語翻訳サービス：多言語対応のリアルタイム翻訳機能を提供し、観光地での言語の壁を低くする。旅行者と地元の人々のコミュニケーションを円滑にします。
ソーシャルメディア解析：観光関連投稿を解析。観光客のフィードバックを収集し、サービス改善やプロモーション戦略に反映しています。

ロボットや機械による自動化

概要: AIを用いたロボット・機械の開発

具体例:

中堅農業企業：AIを活用したピーマンの自動収穫ロボットを開発。人手不足の課題を解消し、収穫作業の効率化を実現。物体認識技術を用いることで、農業従事者の負担を軽減、新規参入者のハードルを下げました。

水産企業：AIを活用した餌やり装置と魚群行動解析システムを開発。魚の食欲をリアルタイムで解析し、適切な餌やりを実現。これにより、餌の無駄を削減し、養殖の効率化を図りました。

AI導入の重要性とは？企業が導入すべき理由＞

AI導入のメリット・デメリット、市場動向などはこちら＞

料金

*全て税別価格。

補助金や助成金、融資の活用も一緒にご提案可能です。

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人材採用支援

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