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- 導入事例
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問い合わせ対応を70%自動化するカスタマーサポートAI
FAQや過去問い合わせから内容を学習し、ユーザー質問の大半をAIが自動回答。夜間・休日の問い合わせも処理可能に。
- 発注技術
- LLM統合 / 会話設計 / ナレッジ最適化
- 業界
- サービス全般
- 開発期間
- 2ヶ月〜継続
- 予算規模
- 中規模LLM導入プロジェクト
- 導入効果
- 対応工数削減 / 顧客満足度向上 / 夜間対応の自動化 / 回答品質の均一化
- 使用技術
- OpenAI API
- Next.js
- Pinecone
- FastAPI
-
モノリシックECをフルリプレイスするマイクロサービス基盤
商品・在庫・決済・配送などの機能を分割し、グローバル展開に耐えるマイクロサービスアーキテクチャを再構築。
- 発注技術
- アーキテクチャ再設計 / API分割 / インフラ刷新
- 業界
- EC
- 開発期間
- 14ヶ月
- 予算規模
- 大規模Web基盤リプレイス
- 導入効果
- 障害率低減 / 高負荷への強さ向上 / 開発スピード向上 / 海外展開が容易に
- 使用技術
- Golang
- GraphQL
- Kubernetes
- gRPC
-
学習行動ログから理解度を推定し、教材を最適化する分析基盤
受講者の行動データを分析し、理解度・つまずきポイントを可視化。個別最適化の教材レコメンドも実装。
- 発注技術
- ログ分析 / レコメンド設計 / BI基盤
- 業界
- 教育
- 開発期間
- 6ヶ月〜継続
- 予算規模
- 中規模データ分析システム
- 導入効果
- 学習効果向上 / 離脱率低下 / カリキュラム改善 / 運営負担の軽減
- 使用技術
- PyTorch
- Looker
- BigQuery
- React
-
POS・勤怠・仕入れ情報を統合する経営ダッシュボード
散在していた業務データを統合し、売上・人件費・原価をひとつの画面で可視化。店舗・本部両方の意思決定を高速化。
- 発注技術
- データ統合 / ダッシュボード設計
- 業界
- 飲食
- 開発期間
- 5ヶ月〜継続
- 予算規模
- 中規模データ統合システム
- 導入効果
- 経営状況の即時把握 / 分析工数の削減 / 店舗評価の透明化 / 組織全体の意思決定速度向上
- 使用技術
- BigQuery
- Looker
- Node.js
- GCS
-
短期間で導入できる来院数予測AIとスタッフ配置最適化
過去の来院データ・気候・曜日傾向から来院数を予測し、スタッフ配置を最適化。混雑緩和と業務効率化に寄与。
- 発注技術
- 時系列分析 / ダッシュボード設計
- 業界
- 医療
- 開発期間
- 4ヶ月
- 予算規模
- 小規模AIモデル導入
- 導入効果
- 待ち時間削減 / 稼働効率改善 / キャンセル率低下 / リピート率向上
- 使用技術
- Prophet
- Python
- FastAPI
- GCP
-
欠品と過剰在庫を抑える在庫アロケーション最適化AI
販売スピード・立地特性・季節性を解析し、店舗ごとの最適在庫を提案。チェーン店の粗利改善に直結する案件。
- 発注技術
- 需要予測 / 最適化アルゴリズム
- 業界
- 小売
- 開発期間
- 4ヶ月〜継続
- 予算規模
- 中規模AI分析プロジェクト
- 導入効果
- 欠品率低下 / 過剰在庫削減 / 在庫移動コスト削減 / 売上安定化
- 使用技術
- XGBoost
- Airflow
- GCP
- Python
-
街中のカメラ・センサーを統合する交通管理デジタルツイン基盤
カメラ・信号機・センサーデバイスを統合し、交通データをリアルタイム集約する都市管理プラットフォームを構築。映像解析AIは一部のみ活用し、基盤の大半はインフラDX構築。
- 発注技術
- IoTデータ統合 / 映像解析 / デジタルツイン構築
- 業界
- スマートシティ
- 開発期間
- 16ヶ月
- 予算規模
- 大規模IoT × 都市DX基盤構築
- 導入効果
- 渋滞の見える化 / 信号制御の最適化 / 事故リスク低減 / 都市管理コスト削減
- 使用技術
- Azure IoT
- Kubernetes
- OpenCV
- Python
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複数工場データを統合する設備稼働監視・予兆検知システム
設備ごとのIoTデータ（温度・振動・電流）を統合管理し、AIで異常兆候を検出。全社横断DXと保守効率化を実現。
- 発注技術
- IoTデータ収集 / 異常検知AI / 統合ダッシュボード
- 業界
- 製造
- 開発期間
- 13ヶ月
- 予算規模
- 工場横断型IoT × AI基盤
- 導入効果
- 故障停止の大幅削減 / 生産性向上 / メンテナンス最適化 / 操業リスク低減
- 使用技術
- Kafka
- TensorFlow
- ElasticSearch
- AWS ECS
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駅別利用データに基づく運行本数最適化AI
駅ごとの乗降データを基に、ピーク時間帯の混雑を予測し、運行本数・車両編成を最適化するモデルを構築。
- 発注技術
- 時系列予測 / 最適化モデル構築
- 業界
- 交通インフラ
- 開発期間
- 6ヶ月〜継続
- 予算規模
- 中規模AI最適化プロジェクト
- 導入効果
- 混雑緩和 / 車両運用コスト最適化 / サービス品質向上 / 計画立案の自動化
- 使用技術
- Python
- Spark
- GCP
- BigQuery