CASE STUDY


AIコンサルティング事業

事例1:中途採用における営業人材の活躍予測

不動産会社様の営業担当の採用活動において、将来活躍する可能性の高い人材を推定するAIを構築。

お客様における課題

  • 採用時に活躍すると期待していた営業担当が、入社後、成績があまり伸びなかった。
  • 入社後の退職率が高止まりして、追加の採用費用が発生。収益を圧迫している。
  • 機密性の高い人事情報を外部に出せないため、採用支援を目的とした外部のクラウドサービスの利用ができない。

AIコンサルティング内容

これまでの採用活動で蓄積されていた人事データおよび適性検査のデータを元に、当該不動産会社様に入社後、活躍する可能性の高い人材の特徴を推定。それらの特徴から、機械学習を利用してその人材への期待の高さを算出するAIと業務フローを構築しました。これにより、採用の判断基準の統一化や、採用ターゲットとなる人材イメージの明確化など、採用活動の効率化が可能となっています。
また、当社のAIコンサルティングでは、お客様の手元のパソコンで動く予測分析ソフトウェアに基づくソリューションの提供も可能となっており、人事データなどの個人情報についてもセキュアな環境で扱うことが可能です。セキュアな環境であるお客様の手元のパソコンに組み込むことで、通常業務を回しながら自然とAIを活用することが可能となっています。


事例2:営業活動における成約可能性の高いお客様の予測

不動産会社様の営業活動において、過去にお問い合わせのあったお客様リストの中から、
成約に至る可能性の高いお客様を推定・抽出するAIを構築。

お客様における課題

  • 「膨大なお客様リストの中で、どのお客様にアプローチするのか」という判断が営業担当者の経験に依存。営業担当によって受託確率のバラツキが大きくなってしまっている。
  • 営業担当の受託確率を会社として組織的に上げる術がない。
  • 上記のような課題はありながらも、大規模なITシステムの導入費用はかけられない。

AIコンサルティング内容

過去の契約実績データや営業活動の履歴データを元に、成約確率の高いお客様にみられる特徴を推定。それらの特徴から、成約確率が高いと推定されるお客様を抽出するAIと業務フローを構築しました。これにより、過去にお問い合わせがあったお客様からの受託率アップ、営業担当による受託率のバラツキが平準化されたなど、営業活動の効率化が可能となっております。
また、AIコンサルティング後のシステム導入費用をかけられないというお客様のご事情を鑑みて、お客様の手元のパソコンで動く最低限の予測分析ソフトウェアをご提供。既存システムへの影響や導入コストを抑え、通常業務を回しながら自然とAIを活用することが可能となっています。


事例3:消費電力の需給予測

電力小売事業者様に対して、過去の消費電力データから将来の電力需給を推定するAIを構築。高度なエネルギーマネジメントによる効率的な電力利用の実現を支援しています。

お客様における課題

  • 個人や企業による電力取引の自由化が進んでいるが、電力の需給マネジメントにおける予測精度が上がらず、その恩恵が受けられていない。

AIコンサルティング内容

天候や人の活動パターンなどを踏まえ、過去の消費電力データから将来の消費電力を予測。利用可能な情報だけでなく、データを時系列に組み合わせることによって予測精度を向上させることに成功しました。また、消費電力量と同様に、太陽光パネルによる発電力量の予測も可能としました。
過去のデータから自動的に予測モデル生成し、将来の電力需給の予測を行う仕組みを構築することで、日々の電力需給のバランスを把握することが可能となり、ライフスタイルに合わせた効率的な電力利用が可能となります。


事例4:価格自動設定AIによる収益の最大化(例:宿泊サービスの自動プライシング)

ホテルや旅館運営者をはじめとするサービス提供者向けに、最適なプラン・料金設定を推定するAIを構築。収益最大化を実現するAI自動プライシングシステムを提供します。

お客様における課題

  • 収益を最大化したいが、手間がかかるので、値段の変更を頻度高く行えない。
  • 空室/売れ残りが多い場合、どのタイミングで価格変更をしたらよいかがわからない。

AIコンサルティング内容

商品の価格(ホテルや旅館の宿泊料金)設定は、売上や収益に大きな影響を与えますが、その決定には、様々なノウハウや担当者の直感が関わっています。当社のAIコンサルティングでは、各社のレベニューマネジメントからヒアリングしたノウハウを、従来のダイナミックプライシングのモデルと組み合わせることで、人間には処理しきれないデータ量を分析し、高精度な需給予測を実現します。また、すべての商品(宿泊プラン)について、当日までの売上実績などを考慮し、日々価格を更新することで、収益最大化のための自動的なプライシングシステムを実現しています。


事例5:金融機関様におけるローン融資のAI化

金融機関様において、お客様毎のローン実行可否を判断。
従来の審査業務の工数を削減するとともに、客観的な判断指標に基づく審査業務を支援します。

お客様における課題

  • ローン実行判断を行うのに、工数がかかる。
  • 融資判断に時間がかかり、お客様を逃してしまった。
  • 判断指標が属人的になってしまっている。

AIコンサルティング内容

ローン融資のAI化を検討しているお客様向けに、まずは、業務プロセスの可視化と、業務プロセス内でのAI適用期待効果分析などを含むPoC(Proof of Concept)業務を行います。(PoCとは、実運用に入る前に、機械学習が 適用可能かの検証を行うことを指します。お客様には、効果があるテーマに対しのみ、本格的な AI導入の判断を行うことができるというメリットがあります。)
その後、PoCを通じて効果検証がなされたアルゴリズムに基づき、過去の融資実績から、融資可否の判断を行うAIモデルの生成を行います。
コンサルティングの際には、業務の全てをいきなりAIに切り替えるのではなく、従来オペレーションの中で担当者の直感によって判断されている部分をまずはAI化することで、業務の中で人間とAIが共存しながら、AIの有効性も検証され、その有効性に基づいて次第にAIの役割も拡張されていくというコンセプトでの導入を行っております。


事例6:証券商品のレコメンドと優良顧客ターゲティング

証券会社様にて、過去の取引データから商品をレコメンド、将来の購入見込みの高いお客様を推定。
マーケティング活動の高度化、営業活動の効率化を支援しています。

お客様における課題

  • セールスマンが、お客様毎に適した商品のご提案ができていなかった。
  • 優良顧客へのアプローチが甘く、本来であれば獲得ができる売上を失ってしまった。

AIコンサルティング内容

顧客ごとに個別商品を提案するため、金融商品、取引データ、顧客属性、マーケット情報など別々に管理されていた過去の多様なデータをもとに機械学習を行い、将来、関連する商品を購入する可能性の高い顧客の特徴を推定。
さらに、その顧客にマッチしたおすすめ商品を自動抽出(レコメンド)し、販売活動に活用する業務フローを作成しました。
本取り組みでは既存顧客の利用を活性化するだけでなく、新規顧客の獲得効率の向上など、マーケティング活動の高度化、営業活動の効率化の実現が可能となります。



AIクラウド事業

事例1:AI不動産査定サービス

不動産の売買仲介会社にとって、「不動産を売りたいから机上査定をしてほしい」というお客様からのお問い合わせへの対応は事業の核であり、その対応スピードと正確さはもっとも重要なポイントです。
SRE AI Partnersでは、このような不動産売買仲介の会社様の課題を解決するため、業界最高峰の精度を持つAIを組み込んだ不動産査定サービスをご提供しています。

出力帳票イメージ

※上記はイメージのため、実際のものとは異なる場合があります。

操作画面イメージ

※上記はイメージのため、実際のものとは異なる場合があります。


事例2:おうちダイレクト

おうちダイレクトは、マンションの所有者(売主)と購入検討者(買主)を従来よりもダイレクトに結びつけるための不動産売買プラットフォームです。
本プラットフォームの機能の1つである「セルフ売却」では、マンション所有者自身がAI査定価格を参考にウェブサイト上で自由に価格を設定し、マンションを売り出すことができます。


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