需要予測分析をAIが代行、企業の経営戦略の一助に。【ジーエルシー×フレンディット】

ECのミカタ編集部

株式会社ジーエルシー(本社:東京都港区/代表:金子裕輔、以下「ジーエルシー」)は、株式会社フレンディット(本社:東京都港区/代表:細野博昭、以下「フレンディット」)と連携し、コールセンターおよびEコマース業界に特化した「需要予測分析代行サービス」を2019年11月21日より提供開始した。

分析やレポートの工数を減らす!「需要予測分析代行サービス」

今回の連携によって生まれたサービス「需要予測分析代行サービス」では、架電数や在庫状況などのデータの抽出、データ整形、集計、レポート化までの業務をワンストップで代行する。

機械学習を用いた現状分析と予測分析で、コールセンターにおける架電数とオペレータの相関レポートや、ECサイトにおける在庫状況の可視化レポートなど、企業の課題や要望に合わせ、視覚的にわかりやすいグラフや表を用いたレポートをオーダーメイドで作成する。

これまで多くの企業が分析やレポート作成に割いていた工数を、大幅に削減し、業務改善や新しい施策の実施に力を注ぐことができる。

3つの導入メリット

「需要予測分析代行サービス」の導入によって、企業は3つのメリットが得られることが期待できる。

1)手間をかけずに高精度な予測分析や効果的なレポート提出が可能
本サービスでは主に、業務負荷の高いデータ分析やレポート作成を代行する。
機械学習を用いて膨大なデータの整形や集計ができるため、企業は手間をかけずに高精度な予測分析結果を低コストで得ることができ、視覚的効果に優れたレポートによって、生産性向上のための様々な施策をスムーズに実施できるようになる。

2)架電状況分析でオペレータ人員を最適化
時系列別の架電数とオペレータ数の可視化が可能となる。
コールセンターは、オペレータの不足時間や待ち時間などが把握でき、適切な人員配置を可能とすることで生産性向上に繋がる。
また、通話中のキーワードを検出する自然言語処理機能により、企業の課題が明確化され、業務改善にも役立つことが期待できる。

3)在庫状況分析で売れ筋商品を把握
欠品や値引きなどの内容要因だけでなく、天気や競合他社などの外部要因も機械学習に取り込んで分析・予測が可能。
ECサイトを運営する企業は、売れ筋商品や死筋商品を把握できるため、在庫管理や品揃えを強化でき、商品開発にも役立つことが予測できる。

需要変動の予測は企業の生産性向上に直結

需要変動を予測し、人員や在庫を最適化することは、企業の生産性向上に直結する重要な経営戦略であるといえる。

例えばコールセンターでは、電話の架電数を予測できればそれに応じた人数のオペレータを配置することで人員コストが削減でき、生産性を高めることが可能となる。

ECサイトを運営する企業においては、在庫状況を可視化できれば売上予測ができ、不良在庫を削減し利益向上に繋げることができる。

しかしながらこうした予測を行うために必要な現状分析や需要予測は、データ分析に手間と時間がかかるほか、分析後の予測が属人化することなどが問題視されており、データ分析に係る工数や予測精度に課題を抱える企業も少なくない。

そうした背景を鑑みて、今回AIなどの機械学習を用いた「需要予測分析代行サービス」の提供開始にいたった。

本サービスが多くの企業の経営戦略に役立つことに期待したい。


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