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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
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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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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