AI売上予測ソリューション
AIがお客さま専用の受注モデルを生成
業績レポート作成に費やす負荷を軽減
精度の高いデータに基づいた迅速かつ的確な判断を可能に
特許申請中(特願2023-038360)
AI売上予測ソリューション
手間いらずのAI高精度予測でコスト削減し、データドリブン経営戦略、営業施策の立案が可能に
AI売上予測ソリューションとは
AI売上予測ソリューションは、売上予測の精度や作業負担で悩む営業マネージャーの課題を解決し、データ駆動型の意思決定を促進させるソリューションです。
課題
業績予測見込み精度が悪い
資料作成、データ収集に時間・コストがかかる
注力すべき案件がわからない
効果的な営業活動の要因を特定することが難しい
AI売上予測ソリューションなら
貴社の過去実績データから貴社にあった予測モデルを構築するため、貴社に即した業績予測を可能にします
社内システムデータの取得から予測レポートまでのプロセスを自動化できるため、資料作成などにかかる時間を効率化します
予測モデルで受注確度がわかるようになるため、攻めるべき案件が一目瞭然になります
受注と密接に関連する要因を可視化し、再定義することで受注率を向上させます
AI売上予測ソリューション全体像
売上に関連するあらゆる社内データと案件売上との相関性をAIで解析して高精度の予測モデルを構築します。データの取得から予測のレポーティングまでの売上予測プロセスを自動化し、売上予測プロセスを大幅に効率化します。
Tableauの詳細はこちらをご確認ください。
＞Tableau 製品詳細ページ
Snowflakeの詳細はこちらをご確認ください。
＞Snowflake 製品詳細ページ
AI売上予測ソリューションは各案件の受注率を算出します。算出したデータをExcelやBIツールに取り込むことで、下記のような売上金額シミュレーションが可能です。
導入フロー
AI売上予測ソリューションは、下記の流れで提供します。
提案サービス
AI売上予測ソリューションの主な提供サービスは下記のとおりです。
| # | 提供物 | 内容 |
|---|---|---|
| ① | パッケージ |
●PoCのフェーズで、予測モデルの精度評価と案件属性との相関評価に関するレポートをご提供します ●予測モデルは、お客さま環境にインストールします |
| ② | インプリメントサービス |
●お客さまのお待ちの情報（データ）に合わせた初期設定（AIにどの項目を渡すか、DWHのデータ構築など）に関するコンサルティング・サービスをご提供します ●パッケージメニューから必要なコンサルティング、実装オプションを選択いただけます |
| ③ | 導入教育 |
●予測結果をどのように利用したらよいかなど、お客さま向けた使いかたや実装に関するサポートも実施しております ●一般的なインプリメントサービスだけでは難しいと感じるお客さま向けに、手厚い運用支援をカスタマイズしてご提案します |
| ④ | 運用保守サービス |
●運用支援において、チューニング・レポートを定期的にご提供します ●インプットとするデータモデルが変更された場合など、AIのパラメタ変更やマッピングなどへの対応などの運用保守サービスをご提供します |
FAQ
- Q1 どのくらいの過去データがあればよいのか？
-
A1
一概にお答えすることが難しいご質問ですが、多変量解析のガイドラインが１つの目安となると考えています。具体的には、学習対象データの少ない側の結果となる行数が特徴量（説明変数）の数×10以上必要と言われています。
- Q2 PoC実施にあたり、準備として何が必要か？
-
A2
PoCでは貴社のデータによる精度確認を目的としております。
そのため貴社の過去実績（受注のみではなく、失注した情報も含む）をQ1の件数目安を参考にご用意ください。 - Q3 導入までにどんな作業が必要か？
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A3
下記をご用意いただく必要がございます。
・SFAに登録されている案件データのご提供
・SFAのオブジェクト作成、アクセスユーザー準備 - Q4 Salesforce社のEinstein との違いは何か？
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A4
Einsteinシリーズ共通：ユーザー単位での課金
予測ビルダー：入出力がSalesforceオブジェクトのみ
Einstein Discovery：予測ロジックが非公開、相関のある項目についての出力は画面表示のみ
本ソリューション：OS単位での課金、入出力がcsvのため柔軟性が高い、効いている項目のアウトプットが可能 - Q5 AIモデルは随時更新されるのか？
-
A5
いいえ、随時更新はされません。
モデルの随時更新により最新の案件トレンドに追従できる一方で、外れ値などにより予測精度が低下してしまうリスクがございます。
そのため自動的な更新は推奨せず、精度確認を行ったうえでの手動によるモデル入替えとしています。
（導入フローの運用環境最適化にありますように、予測精度を向上するための継続ソリューションをご提案します）
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