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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
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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
-
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