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データ・インテリジェンスサービス

カテゴリタイトル:エンジニア
データ・インテリジェンス

”データ”を”インフォメーション”へ、
”インフォメーション”を
”インテリジェンス”へ。
情報バリューチェーンの構築、
これが私たちのミッションです。

導入事例

データ・インテリジェンス

データサイエンスサービス

データサイエンスとは、ビッグデータの分析を通じてパターンや傾向を発見し、特徴の構造化やグループ化をする統計・科学的な手法のことです。
さらに、発見されたパターンや傾向を使って先々を予測したり最適な組み合わせの解を導き出し、意思決定に繋げることを目的としています。

データサイエンス 総合ソリューション

キューアンドエーワークスではビッグデータをもとに、BIツールを使った可視化や統計解析、AI(機械学習、ディープラーニングなど)を駆使してお客様の課題解決売上増加やコスト削減の実現に向けたご支援をさせていただきます。

ソリューション

Service 01
コンサルティング

  • 分析軸の発案
  • KPI管理・改善
  • 各種分析ツール選定
  • 分析環境評価
  • 分析者スキル評価
ソリューション

Service 02
状況可視化、統計解析・AI

  • 統計解析プロジェクト
  • AIプロジェクト
  • 状況可視化(BI)プロジェクト
ソリューション

Service 03
人材育成支援

  • ビッグデータ利活用人材育成
    (=デジタル人材育成)
  • データサイエンティスト育成
  • AIエンジニア育成

状況可視化(BI)

統計解析

AI

プロジェクト例①

製造業のプロジェクト例

【予測分析】製造業(電子機械メーカー)
- 機械故障を未然に防ぐ事前対応策の立案に活用 -

顧客満足度向上

顧客満足度向上

故障対応策立案

故障対応策立案

お客様情報

事業内容 製造業:電子機械メーカー(医療用機器事業部)
売上 約6,000億円
従業員数 約13,000名

導入期間及び工数

導入期間 6ヶ月
工数 15人月

導入目的(課題)

【設備の故障予防保全】

  1. 納品した医療設備の故障予防保全に、過去の運転記録や故障情報を役立てたい
  2. 故障対応を充実させ、迅速なサービス体制の構築に役立てたい

分析フロー

導入効果

  • データの可視化により、設備故障が起こりやすいタイミング、高頻度の故障アラートの種類、故障の起こりやすい装置の設置エリアなどについて情報を取得、サービス体制に反映させることにより顧客満足度が向上した
  • 過去のデータから、未来の故障を予測するモデルを構築し、故障が起こる前兆を捉えて、実態の故障が起こる前に可能な対応策の立案に活用した

プロジェクト例②

金融業のプロジェクト例

【与信分析】金融業(個人向け融資業務)
- 貸倒れリスク回避の与信管理を実現 -

売上・利益増加

売上・利益増加

コスト低減

コスト低減

貸倒れリスク回避

貸倒れリスク回避

お客様情報

事業内容 金融業(個人向け融資業務)
売上 約50億円
従業員数 約1,500名
総店舗数 約60店舗

導入期間及び工数

導入期間 3ヶ月
工数 6人月

導入目的(課題)

【貸倒れリスクの回避】
新規・既存の融資申請者に対して、未来貸し倒れ、長期滞納などを起こす可能性を予測し、そのリスクを最小限に抑えたい

分析フロー

導入効果

  • 予測されるリスクに応じた貸出判断や顧客別での金利設定が可能になり、不良債権比率が7ポイント減少かつ利益が増加した
  • 融資の審査時間短縮により機会損失が減少し顧客満足度が向上した
  • 新商品、キャンペーンの展開時に、収支シミュレーションが可能になった