SERVICE 事業概要

チャット（会話）とボット（ロボット）が掛け合わさってできた言葉で、AIを活用した「自動応答システム」です。

24時間365日対応が必要なコールセンターの自動回答やヘルプデスクなどに利用でき、「人的コストの削減」「顧客接点の増加」「検索ニーズのマッチング」などの効果が得られます。

テキストマイニング字列を対象としたデータマイニングのことで、通常の文章から価値のある情報抽出が可能です。

特定のテキストの出現の頻度や共出現の相関、出現傾向、時系列などを解析できるため、SNS・レビュー分析、コールセンターの課題解決、マーケティング調査、営業日報の分析など様々なシーンで利用できます。

機械学習によりSNSやレビューサイトにおける誹謗中傷や嫌がらせを特定し、それに基づいて投稿内容を点数化します。

本機能を活用することで、CtoCサービスにおける違法出品検知やニュースサイト内の投稿監視など、サービスの健全化に貢献します。

特定のカテゴリ・利用環境においての深層学習（ディープラーニング）を活用した検索エンジンです。

ECサイトなどでエンドユーザーが、知りたい情報を効率的に抽出できるため、FAQコンテンツの検索やレコメンド機能などに応用でき、サービスサイトのCVRや回遊率の向上に役立ちます。

インフラ設備を監視し、安全かつ安定した稼働を実現するソリューションで、異常診断や故障予測、需要の予測などを提供します。

たとえば再生可能エネルギーの一つである日本の風力発電は、海外と比較すると、複雑な地形、気象条件等により風車の故障や事故によるメンテナンスのための停止時間が長く、設備利用率は低い水準に留まっていると言われています。

これらの問題を解決するため、風力発電を統括する管理システムのデータとAIを活用した異常検知・故障予知技術を連携させることで、風力発電の停止時間を大幅に短縮することも可能です。

従来、店舗スタッフなどの経験に依存していた売上・来客数予測業務について、過去のデータや外的要因データ（気候等）など膨大なデータを、時系列データ予測AIが分析することで高精度な予測値を算出します。

また実店舗／EC間の相乗効果が求められる昨今、両者をシームレスに繋ぎ、需要予測を統合した在庫管理、販促施策などを実現し、利益の最大化に貢献します。

ホテル、鉄道業界において需要状況に応じた価格設定は経営戦略に大きく関わります。時系列データ予測AIを活用することで、近辺のイベント・気候・消費者ニーズなどのデータを学習・分析し、価格設定による売り逃しや利益創出の機会ロスを防ぎます。

EC等の拡大により宅配便の取扱個数は急伸しており、宅配業者の「人手不足」「長時間労働」が社会問題となっております。

当社の組み合わせ最適化AIを活用すれば、移動時間が最短になる配達ルートを算出できるのはもちろん、配達終了時刻まで予測することが可能です。

従来、長時間労働が常態化している配達ドライバーの負担は、この終了時間がよめずキャパオーバーの仕事を任されていることが原因です。配達終了時刻の予測をふまえた最適な配達ルートを算出できるため、物流業界の課題を根本から解決いたします。

コールセンターや外食チェーンなど労働集約型産業において人員の確保と最適なシフト調整は大きな経営課題となっています。

組み合わせ最適化AIを活用することで、過去のコール数（来客数）を曜日別、時間帯別、製品種類別に分析し、予測値を抽出。サービス品質と人材費抑制を両立するシフトを算出いたします。

インターネット広告の効果測定は、「媒体」「広告クリエイティブ」「ターゲティング」「チャネル」などさまざまな要素が絡み合います。

そのためユーザー間や企業とユーザー間での相互コミュニケーションをマッチングさせる手法は無限大といっても過言ではありません。膨大な選択肢の中から、集客を最大化するための配信方法をAIが算出することで、「自社サービスに対するレコメンデーションへの適用」や「運用コストの削減」などを実現いたします。