AI・DeepLeaning・機械学習
開発や閲覧に使用するツールはローカルPCにAnacondaというソフトをインストールしたりDockerという仮想環境を構築しそのうえでコンテナを立てて同じ環境下で実行させたりなど、様々な手法がありますが、弊社が提供している環境は、Colaboratoryというグーグルのツールを使用します。お客様側で難しい環境を構築することはありません。Colaboratory上に、我々ＡＩエンジニアがお客様のデータ分析を行いpython言語で構築し提供します。
事例①
飲食店の料理提供までの時間が売り上げに寄与してるのではないかという仮説の元、実際調べてみると、どうやら料理の提供する時間が短いほうが売り上げが上がっているとう仮説通りの事実が判明しました。そこで、料理を提供する時間の短縮はどうすればよいか？→様々な回答がある中で、「調理スタッフを増やす」という回答が１つあります。ただ闇雲にスタッフを増やしても、沢山売れるが、給料という固定費が目減りします。このような際に、AI（機械学習）の技術を利用し、その日は忙しのか？それとも忙しくないのか？が予想できればどうでしょうか？それが分ればシフトの調整を増やすのか？減らすのか？といった判断を我々人間サイドから回答が出せますね。そのようなデータアウトプットし経営者の方達を支援します。
事例②
スポーツジムの会員データを使用し、どのようなお客様が定着しているのか？利用回数が多いお客様の方が退会せずに会員として居続けていただいているのか？などの、行動パターンをAI（機械学習）で調べてみます。そうすることで、来月の顧客の退会などを予想することができます。AI（機械学習）を駆使することで、ジムの設備投資するべきか？そうじゃないのか？などの時期をそのデータから判別することが可能です。