オールインワン決済端末「stera terminal」向け客数予測AIアプリ開発

開発課題

三井住友カードのオールインワン決済端末「stera tarminal 」は、専用のアプリマーケット「stera market」からアプリをダウンロードすることにより集客・プロモーション・業務効率化などの機能も搭載できる決済端末にとどまらない価値を提供する端末です。
「stera terminal」ユーザーの事業者様に業務効率化ツールとして、来店客数予測AIを活用頂くため「stera market」からダウンロードして使うことのできるアプリ『AI sail』（エーアイ セイル）を開発いたしました。

効果

『AI sail』が45日先までの来客数を予測することで、予測業務を誰でも簡単に！
『AI sail』は最大45日先までの客数予測を、リストやグラフでわかりやすくお示しします

• 在庫管理
• フードロス削減
• 「お客様が来たのに商品がない」などの機会損失の削減
• スタッフのシフト最適化
• 店舗の混雑状況を事前に把握

などに必要となる予測業務を効率よく行うことが出来ます。

開発内容

予てより開発・提供を行ってきたAIプロダクト「来店客数予測AI-Hawk-」のエンジンとなっている予測AIアルゴリズムを、汎用的に用いることが出来るようAPI化。
APIと連携した「stera tarminal」向けのAndroidアプリを開発。
シンプルでわかりやすいUI・UX。日々の操作は来客人数を入力するだけで、ボタン1つで客数予測リストを表示します。
『AI sail』は株式会社研文社との協業により実現した、キャッシュレス決済システムへの新たなAI開発事例です。

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【POSレジシステム・決済サービス】と【需要予測AI】との連携

顧客の課題

POSレジシステムや決済サービスシステムに蓄積したデータを有効に活用したい。
需要予測AIを既存のPOSレジシステムや決済サービスシステムに連動させ、システム利用事業社に向けて更なるサービスの付加価値を提供したい。

効果

導入実例

製菓・製パン業界向けPOSレジシステム『ninapos』にROXの需要予測AIシステム導入
日本NCRサービスのMATEにAIを内蔵、全商品を毎日約8万回計算し、高精度予測!

開発内容

既存のレジシステムに蓄積されたデータ（過去の来店客数など）をサーバーにアップロードして頂くことで、AIによる予測計算を行います。未来の来客数や販売数の予測データをAPIを介したWebサービスをご提供。事業社様に予測データを活用して頂くことができます。

費用/期間

こちらよりお気軽にご相談下さい

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クチコミ・アンケート分析

顧客の課題

文字で書かれたアンケートや、クチコミは、商品提供者にとって重要な情報を含んでいるものの、読む大変さ等から分析できていないことが多い。

効果

これまで埋もれたデータであったクチコミとアンケートを活用することにより、新たなマーケティングとなる。ひいては売上アップに直結する。

開発内容

クチコミやアンケートを自然言語処理。キーワードの抽出や記載傾向から、KPIとの関連性を分析し、可視化。予測やリコメンデーションのアルゴリズムを開発。

費用/期間

500万円～ / 4ヶ月以上

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スポーツ勝敗予想

顧客の課題

エンターテイメント目的。スポーツの勝敗予想などは、AIの効果を示すのに、一般の方々の注目を集めやすい。（自社研究）

効果

この研究の実施年度のプロ野球優勝チームが、予測と一致。

開発内容

過去の勝敗データから、勝敗や優勝に最も効果がある因子（データ）をビッグデータ解析により導き出す

費用/期間

300万円～ / 3ヶ月以上（サービスとしてご提供する場合）

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バイタルデータ解析

顧客の課題

スマートウォッチなど、ウェアラブルデバイスの定着により取得データは増えたが、その有効活用を出来ている事業者は少ない。

効果

バイタルデータの活用による新サービスの開発。

開発内容

ウェアラブルデバイスから取得できるバイタルデータ（心拍、脈拍、目線、脳波等）を解析し、顧客ニーズに合致したアルゴリズムを開発。

費用/期間

1000万円～ / 8ヶ月以上

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パン屋・生菓子屋の販売数予測

顧客の課題

パン、生菓子は、製造に時間がかかる上に日持ちがしないので、「廃棄ロス」の課題があった

効果

昨年同月比で廃棄ロスが月平均22%削減（３ヶ月間の追跡調査で）

開発内容

過去データを中心に、天気データも用いて、全店舗の全商品を毎日予測計算するAIシステムを開発

費用/期間

300万円～ / 3ヶ月以上

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与信審査の自動化・高速化

顧客の課題

一般的に、与信判断にはベテランスタッフによる経験に基づいた判断が必要である。しかし、それによるベテランスタッフへの過度な業務依存や、与信審査の長時間化の課題がある。

効果

高度な与信審査でも自動で実施でき、その場で瞬時に計算できる。

開発内容

過去の各企業の情報（個人の与信の場合は個人の属性情報）と取引実績に基づいて、新規の申込に対する与信の判断モデルを構築。

費用/期間

1000万円～ / 8ヶ月以上

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人材系企業向け ビッグデータ自動解析

顧客の課題

毎日、数十万件出される求人情報は、絵文字や余計な文章（ノイズ）も多く、従来の処理ではデータ抽出ができず、データを活用することが難しかった。

効果

ノイズが少ない給与情報がシンプルな記載ケースならば、抽出精度99.9%の正確さで、必要な情報の抽出に成功。

開発事例

情報の抽出精度99.9%*という高精度な求人ビッグデータ解析AI開発を完了
求人ビッグデータのAI解析で、ネット上に溢れる求人情報の新たな活用方法を開拓

開発内容

自然言語処理により、求人データに最適なアルゴリズムを開発して、本当に必要な時給や職種、雇用形態などを自動抽出できるシステムを開発。

費用/期間

700万円～ / 8ヶ月以上

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価格の最適化（ダイナミックプライシング）

顧客の課題

繁忙期と閑散期の差が生じてしまうビジネスにおいては、需要に応じて、価格の変動を付けたい。しかし、最適な価格の判断が難しく、また常に計算する業務の負荷は大きい。特に需要予測の作業は長年の経験による知識や感覚が必要となるケースが多い。

効果

収集したデータや、AIが予測した需要に応じた最適な価格をつけることにより、空室などの閑散期のリスクを低減。ひいては、売上アップに繋がる。

導入実績

加賀・山代温泉の旅館「瑠璃光」で2021年10月システム運用開始

開発内容

ビジネスごとに、目的に応じたダイナミックプライシングのアルゴリズムを開発。

ホテル、旅館などの宿泊業に特化したダイナミックプライシングAI「pricing giant」もご提供しております。価格変更に伴う需要予測をAIがサポートし業務を効率化。
今なら、先着5社様限定で初回導入費用4.5万円/3ヶ月のキャンペーンを行っています。是非この機会にお試しください。

費用/期間

800万円～ / 6ヶ月以上

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在庫最適化の自動計算

顧客の課題

在庫の過多はキャッシュフローを圧迫し、在庫の過少はビジネスチャンスを失うので、在庫最適化は重要課題。

効果

人の手間の削減は勿論のこと、適正な在庫数の把握により、キャッシュフローの最適化、ビジネスチャンスロスの減少により売り上げアップ。

開発内容

ビジネスごとに、在庫にまつわるパラメーターを明確化。それらの関係性を明らかにし、高精度な需要予測AIの計算と組み合わせて、手間なく最適な在庫数を計算。

費用/期間

900万円～ / 6ヶ月以上

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売上計画（月間・年間）の作成支援

顧客の課題

ビジネスにおいて月間や年間の売上計画・事業計画の作成は必要となる。しかし、多くの場合は昨年の数値の踏襲であったり、過剰にスタッフの思い入れの入った（実現性の乏しい）計画になることもあり、需要予測の計算に基づく等、論理的な売上計画を立てることが出来ていない。また、計画作成へのスタッフの業務負荷も大きい。

効果

スタッフの手間が大幅に削減。精緻な売上計画により、経営層の判断がスムーズに

開発内容

過去のデータや需要予測AIの計算より、月間や年間の売上計画の予測値を即座に作成。

費用/期間

400万円～ / 3ヶ月以上

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大統領就任演説の分析

顧客の課題

長文では言いたいことが伝わないことが多い。特に定性的なスピーチはその典型。シンプルに単語の出現回数から、スピーチする人の関心の対象をあぶり出す。（講義用テーマ）

効果

トランプ氏、オバマ氏両者の性格が鮮明になった。バイデン氏はどうなるか?

開発内容

スピーチ内容をテキストマイニングし、単語ごとの出現回数を評価。

費用/期間

300万円～ / 3ヶ月以上（サービスとしてご提供する場合）

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店舗などの混雑予想

顧客の課題

コロナ禍において、生活必需品を扱うスーパーマーケットでは、混雑の解消が課題

効果

このようなコロナ対策の取り組みを社内で出来る人材がいなかったので、クライアントがやりたかったことを実現できた
SNSや店舗掲示でこの混雑予想カレンダーを拡散した結果、混雑ピーク人数は昨年対比で減少

開発内容

客数予測の技術をベースに、カレンダー形式での可視化を自動で出来るよう開発

費用/期間

300万円～ / 3ヶ月以上

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最適な中古車価格の自動計算

顧客の課題

中古車価格は、複雑な情報（年式、車種、走行距離etc.）が絡み合って決まっており、素人には相場がわかりにくい。

効果

現実の中古車価格と、AI計算による中古車価格を比較し、現実の中古車がお得か損かが判別可能。

開発内容

車種ごとの大量の中古車価格データから、最適な中古車価格の計算アルゴリズム（機械学習AI）を開発。

費用/期間

600万円～ / 5ヶ月以上（サービスとしてご提供する場合）

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最適な家賃の自動計算

顧客の課題

家賃は、複雑な情報（立地、築年数etc.）が絡み合って決まっており、素人には相場がわかりにくい。（講義用テーマ）

効果

現実の家賃と、AI計算による家賃を比較し、現実の家賃がお得か損かが判別可能。

開発内容

特定地域における大量の家賃データから、地域ごとの家賃計算アルゴリズム（機械学習AI）を開発。

費用/期間

600万円～ / 5ヶ月以上（サービスとしてご提供する場合）

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物流業の貨物数予測

顧客の課題

運送会社では、トラックの配車の業務が属人化し過ぎていたため、業務効率化が課題

効果

配車の作業が効率化！作業時間の削減により、残業時間が低減（スタッフの平均月間勤務時間が、278→264時間へと14時間削減！）

開発内容

過去データと向け地や商品の傾向、またシーズンの傾向を分析 物流企業独自のAIアルゴリズムを開発

費用/期間

300万円～ / 3ヶ月以上

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異常検知（異物の混入・不良品の判断）

顧客の課題

人間の目で見てチェックしていた作業では、作業員の熟練度に依存し、時間がかかる。また漏れが多い。

効果

人間の目では検知できなかった微細な異常を検知可能になる。また、人件費は削減でき、精度も向上する。

開発内容

画像解析による判断が出来るように、システムを構築。

費用/期間

800万円～ / 6ヶ月以上

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資材の需要予測

顧客の課題

鉄鋼資材などは、商品数が莫大となり、全商品の需要予測を人間が行うのは不可能。よって一括しておおよその計算による資材の調達となっていた。

効果

資材ごとに最適な需要予測計算が可能に。それに伴う在庫数も最適化を実現。

開発内容

過去の全資材の発注数から、パターンを分析。資材ごとに最適な予測アルゴリズムを自動計算するAI構造を開発。

費用/期間

800万円～ / 6ヶ月以上

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購入者の予測

顧客の課題

ポイントカードなどから顧客IDとその属性を入手できるが、有効活用に課題がある。特に、顧客IDごとに効果的に広告をしたい。

効果

顧客ごとの効果的な広告の配信。

開発内容

顧客IDごとの顧客属性と購入履歴をビッグデータ解析。グルーピングによって、類似顧客属性群の購買可能性を計算し、期待値で表現。

費用/期間

800万円～ / 6ヶ月以上

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退職者の予測

顧客の課題

退職率が高いと、顧客満足度の低下や新規採用コストの増加など、経営の悪循環に陥る。退職者を減らす施策が必須である。

効果

退職率が高い社員には個別フォローをする等、退職率の低下に役立つ。

開発内容

過去の個々人の属性情報や、日常の勤務における勤怠情報などから、退職予測モデルを構築。現在の社員データを入れると、個人ごとに退職率を計算できる。

費用/期間

600万円～ / 4ヶ月以上

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通信販売の販売数予測

顧客の課題

通信販売会社では、顧客からの注文を受ける電話受付の人数配置（シフト決め）が課題。ベテランスタッフの勘と経験に頼っていた

効果

ベテランスタッフと同精度の予測を実現。業務引き継ぎが可能となり、新人でも担当可能に！

開発内容

過去データと広告や商品の傾向から、日ごとに電話件数を予測するAIアルゴリズムを独自に開発

費用/期間

500万円～ / 5ヶ月以上

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電力の需要予測

顧客の課題

発電所の運転は莫大な費用がかかる。電力需要に合わせた発電所の運転で、運転費用を最適化する。

効果

電力需要の可視化により、発電所の効率的な運転、資材調達の最適化に繋がる。

開発内容

天気や過去の実績、日付の周期性などから、地域ごとに電力の需要を予測。

費用/期間

500万円～ / 4ヶ月以上

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AIで未来の野菜価格を予測する

顧客の課題

農作物の流通ルートの多様化により、従来の販売ルートだけでなく「ネット販売」「直売所・道の駅」「スーパーやコンビニなどでの直売」など様々な選択肢があるが、果たしてどのルートを使って販売をすれば一番効率が良く利益を挙げるれるのか？判断に迷う。

効果

AIが導きだす【明日・１週間先・２週間先の野菜の予測価格データ】を客観的な判断基準として用いることができる。
野菜の最適な「販売ルート」や「売り時」をデータに基づいて選ぶことで、生産性と収益性の向上が期待できる。
お手持ちのスマホ・パソコンを使って１クリックで簡単に予測価格をチェックできるので、初期コストがかからず、システムを使うための特別な人材を雇用したり育成する必要がない。

開発内容

「過去の野菜の卸売価格15年分のデータ」と「天気予報データ」「AIによる機械学習」の３点によって未来の野菜価格を予測します。明日・１週間後・２週間後の市場予測価格をお手持ちのスマホやパソコンで手軽にチェックすることができます。
現在予測の対象としているのは【だいこん・ねぎ・かぶ・キャベツ・にんじん・さつまいも】の６種類です。

費用/期間

無料トライアル受付中です（数社限定）/お申込みからライセンスの発行まで１週間～２週間程度お時間を頂いております。
「収穫」「出荷」「販売計画」「作業スケジュール」など農業に纏わる計画の立案や、効率化にお役立て頂けましたら幸いです。
「現在対応中の６種類以外の農作物を予測したい」等、ご要望がございましたらお気軽にお問合せ下さい。

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SNSマーケティング効果の測定

顧客の課題

SNSマーケティングの効果は周知となっているが、定量的に運用できているユーザーは少ない。効率的なSNSマーケティングの運用が課題となっている。

効果

SNSマーケティング効果の可視化による、より一層の効果的運用。それによる売上アップ。

開発内容

1. SNSマーケティングとKPI（売上）等の相関性の分析や効果の可視化。
2. SNSマーケティングを実施しなかった場合のシミュレーションとの比較による効果分析。

費用/期間

500万円～ / 4ヶ月以上

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イベント集客効果の分析

顧客の課題

あるスーパーマーケットでは、多い日は１日で６つイベントを実施しており、運営側はイベント疲れが顕著。また、コロナ禍において集客数のコントロールが課題であり、各種イベントの定量的な効果を把握する必要あった。

効果

あるキーワードを含むイベントは集客効果が低いと判明。また１日のイベント回数と客数は関係性が無いと判明した。

開発内容

数年分のイベントデータ及びPOSデータを解析。イベントが無いと仮定した場合の集客モデルを開発し、その差分から各イベントの集客効果を定量的測定。イベントのタイプはイベント名称をテキストマイニングすることによって分類。

費用/期間

300万円～ / 3ヶ月以上

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求人ビッグデータのAI解析で ネット上に溢れる求人情報の新たな活用方法を開拓

AI受託開発
お客様 × データサイエンティストインタビュー

Sky Scraper Projectとは？

今回お話を伺ったのは株式会社Credo Ship.（クレドシップ）のエンジニア松原様と、担当させて頂いた当社ROXのデータサイエンティスト杉本です。

―――まずは、今回のプロジェクトSky Scraper Projectについて改めてお話しを伺えますか？

松原様
「Sky Scraper Projectは、web上の求人サイト（タウンワーク・アイデム・バイトル等）から１日に１0万件以上新規掲載される求人情報を集め、有効かつ効率的に求人情報を活用するためにビッグデータの構築システムを開発したり、それらのデータベースを用いたアプリ・サービスなどを開発するプロジェクトです。」

「データを用いたサービスとして、求人広告代理店向けの営業支援アプリ『シエスタ』 を開発しリリース致しました。現在は『求人ビッグデータをどのように生かしていくか？』に取り組むエンジニアが多く事業に携わっています。」

ROXは２年に渡りクレドシップ様と共に「求人ビッグデータのAI解析」に取り組ませて頂きました。

膨大で雑多な求人情報から必要なデータを正しく抜き出すために

松原様
「例えば地域別に給与の平均などを見るために、『給与の数値を抜きだす』というのは簡単に聞こえるのですが、もともと求人情報というのは『コトバ』で書かれており、給与金額の記述方法一つをとってもバラエティーがあります。」
「例えば、時給・月給・日給で書かれているもの。 〇〇円～〇〇円と範囲が設けられていたり、金額に『円』がついていたりいなかったり。単純にデータを抜くだけではなく文書の解析も必要となります。」

ROX：杉本
「大元の求人情報は人間が読解すれば理解できるのですが、ＰＣが正しく必要な情報を抽出するためには様々なルールを作っていく必要があります。」
「頂いた 求人データのＣＳＶデータを目視で確認し、泥臭い作業でルールを作り色々な情報に当てはめ、必要な情報を正しく抽出できるようにプログラムを作っていきました。」

オンライン会議ツールでの打ち合わせについて

―――打ち合わせはオンライン会議ツールを使って行ったそうですが、直接顔を合わせずに進めることでの支障などはありませんでしたか？

松原様
「細かい指示などを出す場合にはこういったオンラインだけでの打ち合わせは難しかったかもしれませんが、今回の場合は細かい指示をするというよりも、最初に大きな目標を決め、１ヶ月に１回程度オンラインミーティングを行い経過の確認をしながら進めていきましたので、形式がオンラインであることで困ることは特にありませんでした。」

ROX：杉本
「僕も同じで、大きな方針を共有して、そこさえずれていなければ、ある程度自由度のある形で作らせて頂き、月に１回方向性が間違っていないか打ち合わせで確認をしながら進められましたので、特にオンライン形式での打ち合わせでも違和感はありませんでした。」

データの精度を高めていく

ROX：杉本
「松原さんはベテランのエンジニアでシステム開発に明るく、こちらから多くのご説明をせずとも進行できましたので、その点とてもスムーズに開発がすすめられました。」

松原様
「杉本さんは２年間のプロジェクトの内、途中から参加していただきました。杉本さんが参加する前の前期と、入ってからの後期ではハッキリと２つに分かれています。」

「前期ではそれなりのものができたのですが、今一つ精度が足りず、またそこから先に精度高めることが難しいような状況でした。杉本さんが参加してプログラム・やり方を見直して頂き精度が高まりました。」

「前期では、もとのweb上で掲載されているバラエティーに富んだ『コトバ』で書かれた給与情報などを、必要な状態で抽出するためにキチンとした構文解析、言語解析を進めようという方向性だったのですが、杉本さんから『意味ではなくパターンで抽出した方がよいのではないか？』『よりシンプルなやり方で進めたらどうか？』という提案がありそこから精度が上がっていきました。」

「結果論になりますが、後から見てみると、いくら求人情報の書き方にバラエティーがあるなと思っても、実際は案外単純なケースが多く、複雑なケースの方が少ないのにも関わらず頭に難しいものが印象として残ってしまう。単純なケースをキチンと処理できればそれなりに意味のあるデータを抽出できるということがわかり、そういう方向で進められたことが収穫でした。」

ROX：杉本
「有難うございます。途中からプロジェクトに参加させて頂いて、代表の中川からも進め方や現状の課題を共有したうえで、『仕組み自体はあるが、基本的にこうしたらよいのではないか？と思う形で進めていいよ。』と言われていましたので、 まずは既存のプログラムを見て問題点を洗い出し、こういったところを改善したらよいのでは？というところから着手していきました。」

「最初にコードを見たときに抽出の仕方について、もうちょっとシンプルにしたらよいのではないかと思いました。検証を重ね『その方向性である程度精度よくできそうだ』ということがわかってきたのでキーワードベースで進めていき、松原さん・中川とも進捗を共有しながら進めていきました。」

「目的を達成するために一番シンプルな方法を考え、今回はそれが良い方向に進みました。」

構造化されたデータを提供し事業を拡大中

スクレイピングしたデータを構造化し、一定の精度に到達。ノイズが少ない給与情報がシンプルな記載ケースならば、抽出精度99.9%の正確さで、必要な情報の抽出に成功いたしました。その後クレドシップ様に精度のご確認をいただき今月（2021.3）で一旦リリースさせて頂きました。

―――構造化されたデータはどのような形で運用されていますか？

松原様
「数値として扱えるようになったデータは、 地域別の給与の値を平均化したり、給与データを分布化してお客様にご提供できるようになりました。」

「具体的な活用シーンとしては、”給与設定をする際の判断材料”や、営業する側としては、”こういう給与設定で求人を出せば応募が増えるのではないかといった提案”、また”競合他社との比較”などにデータを活用しています。

「今までは求人広告代理店が主なターゲットでしたが、最近は採用や人材派遣の業界などＨＲ業界全般に募集情報データを提供し事業を広げています。」

ニーズに合わせて更なるデータ分析を

―――今後の展望や課題などがありましたらお聞かせください

松原様
「１日約１０万件とデータ数がとても多いことが特徴で、それを整理するところや、営業的な立場で必要なデータと、システムとして蓄積しているデータを調整するのが難しく、お客さんのニーズに合わせたデータを出していくのが大変なところです。」

「プロジェクト内で同時平行的に進めているのが、給与のデータと合わせて必要となってくる業種・職種の分析です。給与データと同じように業種や職種も書き方が統一されておらず、そのあたりの分析も進行しています。」

―――今後ますますご進展がありそうですね。

ROX：杉本
「最終的に無事にお納めすることができてよかったです。松原さんの方では補助金事業などのクロージングはスムーズにできましたか？」

松原様
「 資料などもよくまとめて頂いたので、補助金事業としてクローズすることができ、監修いただいた先生にもご説明がしっかりとできました。」

ROX：杉本
「それは良かったです」

*インタビュー内容は2021年3月の取材に基づいています。記事内容およびサービスや精度は取材当時のものです。
聞き手・編集：ROX飯塚

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製造業の生産性向上に向けたデータ活用

川崎市生産性向上・働き方改革セミナー「事例で学ぶwithコロナ時代のAI・IoTの活用術」

2021年6月24日に川崎市主催で行われましたセミナー【川崎市生産性向上・働き方改革セミナー「事例で学ぶwithコロナ時代のAI・IoTの活用術」】にリカザイ株式会社の有賀様と、ROXのCOO三浦がパネラーとして登壇いたしました。

本記事は、そちらのセミナーの中から「川崎市の生産性向上・働き方改革」の普及促進につながるモデル事業の一環として、リカザイ株式会社様と共に取り組ませて頂きましたプロジェクト「製造業における生産性向上に向けた需要予測AIの活用 AIを活用したオンラインショップ」についてを中心にレポートとしてご紹介いたします。

リカザイ 有賀様：
「昨年コロナの第１波が過ぎた６月頃、”次の感染のピーク” や “次の感染爆発” といった言葉が聞かれるようになり、会社としてどのように対処したらよいか？自分たちの製造を如何に守るか？ということをコンセプトに様々なことに取り組んできました。」

「また、同時に川崎市等から補助金の話も公示されましたので、使えるものは積極的に使っていこう！と会社として取り組みました。」

• 全社のzoom化 会議や朝礼は自席で行う
• ホームページ刷新 （営業対策）
• オンラインショップ
• 動画 の作成とオンライン展示会
• テレワーク導入
• 社内インフラ整備（無線LAN・iPad・iPhoneを配布）
• サーモカメラ設置・局所吸排気設備設置など

オンラインショップ開設の背景

―――――コロナ禍を乗り切るために様々なことを実行されたリカザイ様。今回当社がお手伝いをさせて頂いたのは、取り組みの一つとして新規開設したオンラインショップです。
オンラインショップ開設の背景についてお話して下さいました。

リカザイ 有賀様：
「当社の魅力は少量多品種でカスタム品をキチンと作れるというところで、それらのカスタム品が４割を占めます。一方で残りの６割を占める標準の仕様は、大手ネット販売を行う商社へ製品を供給してきました。また、在庫を減らすために大判箔・薄板を保管し受注仕様に応じて加工しています。」

「カスタム品は、その都度、受注・見積、在庫確認・加工・製造指示書の作成・２次加工メーカーへの依頼と様々な調整が発生し、納期が読みづらい部分があり、そこに多くの時間を割きたいので、標準的な仕様はカタログから選んでもらえるような仕組みが欲しい！といった声が営業サイドからありました。また、コロナ禍で対面営業が難しく、新規顧客開拓が難しいという問題もあったので、オンラインショップを開設することにしました。」

過去10年分の受注ビッグデータの活用・AI活用

リカザイ 有賀様：
「オンラインショップを開設するにあたり、ROX社に過去の受注実績データを分析してもらい売れ筋商品を選別しました。そこからオンラインショップや在庫に不向きな製品（酸化する製品など）もありますので、そのあたりを更に選別して標準品として事前に製造し在庫しました。また、最適量を常に在庫化しておくことを目的にROXにAI受注予測を依頼しました。」

「過去の受注実績データは2011年から2020年までの約10年分、エクセルデータで6万行以上にも及ぶ膨大なビッグデータを分析してもらいました。」

「オンラインショップを運営することで、営業・製造の大幅負担軽減と採算性の向上の効果が得られ、梱包後の商品を在庫化することにより”発送可能”までの作業時間が1/10以下に削減されます。また、AIで受注予測をすることにより適正な在庫管理をすることが可能です。」

「サイトを運営をする中で、オンラインショップが当社の製品カタログとして効果があることもわかってきました。オンラインショップ画面を見たお客様から、”この製品とこの製品の間の寸法が欲しい” などという追加加工を望むお客様の問合せが出始めました。」

「今後はROX社に更なる解析を依頼するとともに、オンラインショップの認知をより高めていくため、海外向けECモールへの出店や、大手ECに登録するなどの展開を考えています。」

ROXがお手伝いさせて頂いたこと

ROX 三浦：
「今回の川崎市モデル事業で、取り組ませて頂いた工程は大きく４つに分かれます。」

STEP1 ヒアリングとエンジニアリング
STEP2 データ分析
STEP3 AIアプリの活用
STEP4 課題の整理

STEP1 ヒアリングとエンジニアリング

• リカザイ様のビジネス理解、何をどのように交通整理していくか？
• 今回の川崎市モデル事業の実施内容把握
• 何をどのように実現していくか？リカザイ様が求めるものに対してどのようなことが自社技術でできるのか？

STEP2 データ分析

「リカザイ様では約10年分、エクセルで6万行以上もの膨大な過去の取引実績ビッグデータをお持ちでした。」

• 過去の取引データの整形・構造化処理
• 過去の取引データの傾向把握、可視化、探索、簡易的な基礎分析を行い
• 今回の取り組みで扱う「売れ筋」商品選定のためのランキング化し、標準品の設定を行いました。

STEP3 AIアプリの活用

「ビッグデータの分析から導いた、オンラインショップで販売する標準品の在庫管理をするため、まずは弊社の標準プロダクト需要予測アプリAI-Hawk-をリカザイ様に設定いたしました。また、予測傾向の簡易分析や過去実績データの簡易分析などをリカザイ様と共に協議いたしました。」

STEP4 課題の整理

「分析の結果から申し上げますと、在庫管理のためのAI受注予測において、店舗向けのアルゴリズムを組み込んだAI-Hawk-では、実用的な予測結果は現状ではまだ得られおりません。そのため、リカザイ様のデータに合わせたカスタマイズが今後必要で、これを行えば実用的な需要予測結果が得られるかと思いますので、引き続き機能の開発を実施しています。」

「また、先ほど有賀様からお話がありましたように、オンラインショップを行う中で、追加のカスタマイズ加工など、お客様が求める今まで見えていなかったニーズが見えてきました。こういったところも我々の方でもう一度咀嚼させて頂いて、新たなニーズからどのようなデータの捉え方ができるのか？また別の観点からのアプローチも検討していきたいと思っています。」

ファシリテーター：
「受注予測AIにおいては、そもそも目的が違うシステム（小売店・店舗向け）を当てはめるところからスタートしているかと思いますが。そのあたり会社としての方針や、現場の方とのコミュニケーションで工夫されたことがありましたら教えてください。」

ROX 三浦：
「我々のビジネスで大切にしているところとして”手軽にやれる” ”まずはAIを使ってみよう” ということを大事にしています。まずはあれこれ悩まずに標準でご提供している（需要予測AI）アプリから初めてみることで、課題も見えてきますのでまずはそこから着手させて頂きました。」

リカザイ 有賀様：
「川崎市の資料をみて、ROXの需要予測を知りました。需要予測というキーワードをみて当社の在庫管理につかえるのではないか？と感じ一瞬で興味を持ちました。今回は、コロナ禍ということもあったので、オンラインショップに置き換えて使ってみようということにしました。」

「モデル事業という短期間内でやれることとして、まずはビッグデータからの売れ筋把握と、既存のAI-Hawk-での予測をまずはやってみようということにしました。製造業において在庫管理はとても難しいものです。これはwithコロナ関わらず、根本的にずっと悩んできた問題ですので、それを解決するのに需要予測AIはぴったりだと感じています。今後もアレンジを加えていきたいと思っています。」

ゼロから開発すると、導入コストが非常に高額になるAIシステムですが、当社のAI-Hawk-は月10,780円からお手持ちのスマホやタブレットではじめられるアプリケーションです。まずは手軽に初めてみて、課題を見つけ、お客様のビジネスに合わせてカスタマイズしていくという進め方も可能です。

ファシリテーター：
「”新たなエンジン”（リカザイ様向けのカスタマイズAI）といったお話しもありましたが、今後の展開について教えてください。」

ROX 三浦：
「まずは、データ分析を更に深めていくことをしっかりやらせて頂きたいと思っています。色々なデータを各社でお持ちかと思いますが、製造業様向けの需要予測AIでいくと、いきなりピタっと合うシステムは難しいと思います。まずは手軽にできるところから始めてみて、課題をみつけ、我々のサービスとユーザー様のビジネスをどうマッチさせていくのか？その先にどういった付加価値をご提供できるのか？ユーザー様にお示しできるようにやっていきたいと思います。」

データの蓄積によって見えてくること

―――――今回のセミナーで、もう一つのモデル事業の事例として、「飲食店におけるテイクアウトシステム」についてもご紹介頂きました。その中で日替わりのメニューは手書きで店舗内で案内するのみだったが、テイクアウトシステムに掲載するためにメニューをデータ化していくというお話しをいただきました。

ROX 三浦：
「メニューのデータを溜めることで、例えば、若い世代にはこういうメニューがもっと売れるんじゃないか？ということを提案できるのでは？というお話しを頂きましたが、まさにおっしゃる通りだと思います。」
「きちんとデータを溜めることによって、データの活用方法の可能性が見えてきます。データがあることでできることがどんどん広がっていきます。蓄積したデータを単に可視化するだけでも十分に効果があるものになりますし、そこに更にAIという技術を組み合わせることで、人間ではやれない領域までAI側でやることができます。可能性がどんどん広がっていくと思います。」

ファシリテーター：
「各社の経営理念などを伺っていると、前向きでコロナ禍に負けずに前に進んでいくという点が共通しているなというのが印象的でした。これから先、今回のモデル事業を横展開していくことに関して、自治体が中にいるからこその可能性について何かお感じになることはありますか？」

リカザイ 有賀様：
「コロナ禍がいつまで続くのかはわかりませんが、コロナが収束したとしても、このように自治体を通じて集まった仲間が、収束を機に散り散りバラバラになってしまうのだけは嫌だなと思っています。集まったメンバーが繋がったまま、違うステージに上がっていきたいなと思っています。」

*内容は2021年6月のセミナーの内容に基づいています。記事内容およびサービスは取材当時のものです。

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