VALUE FOR YOU

わたしたちが提供する価値

「利益に直結」したAI活用サービス

デジタル化、AI構築に多額の費用を投資しても、収益が上がらなければ意味がありません。 JDSCは従来の人月単価に基づいた請求から決別し、 クライアント企業の利益貢献にコミットするプロフェッショナル集団です。

一気通貫であること

JDSCは、ビジネスチームと解析チームが一体となり、 クライアント企業がアクセスできないデータからも 洞察を抽出し、それを利益まで一気通貫でつなげます。 そのため、少ないコストでより速く、 より多くの利益を創出します。

COST
SPEED
PROFIT

わたしたちの
何がユニークなのか

社内データだけの分析では見えないマーケットインサイトを

JDSCは一企業だけでは解析し得ないマーケットレコードを、 産業インデックスとして多数保有しています。 データサイエンティストは雇えても、 データが足りなければ人工知能の精度は上がりません。 JDSCではクライアント企業の固有情報と マーケットレコードを混合し、最適な提案を出し続けます。

人月単価に基づいた請求からの決別

従来のサービスでは、費用に見合った収益があるのか、 あるいは本当に収益が上がるかどうかも不確定の状態で、 デジタル化、AI構築のために多額の費用を投資する必要がありました。 JDSCは従来の人月単価に基づいた請求から決別し、 成果に基づいたコミッション請求により、 クライアント企業の利益貢献にコミットします。

組み合わせによる迅速なカスタマイズソリューション

JDSCでは、保有するモジュールを組み合わせて、クライアントに合わせた形でソリューションを提供。 単一のシステム提供ではできないカスタマイズされた高いクオリティまもちろんのこと、 既存データから学習した内容を応用するため、ゼロベースでの構築よりも期間もコストも軽減します。

需要予測

商品の売上を正確に予測することで、欠品による売上機会損失を防いだり、過剰生産による廃棄費用・保管費用を削減することができる。 自社データからだけでは正確な予測ができない場合でも、JDSCが保有する景気情報・消費情報や、SNS上のビッグデータ解析を組み合わせることで人力での予測を超える予測精度を実現する。

事 例
大手消費財企業で、予測のブレを人力予測の7割に抑えることに成功。

在庫最適化

販促資材の最適在庫量を正確に予測することで、無駄に蓄積した在庫資材を一掃し、在庫保管料を削減できる。 類似資材を特定することで、製作料だけでなく、輸送費や在庫保管料、更には追加発注時の手間とコストを考慮した、トータルコストの観点から、最適な製作量をAIが算出するので、無駄な在庫自体が生まれにくい体制を構築する。

事 例
大手製薬企業で、在庫量の4割が削減され、常に最適在庫量を堅持できる体制に。

異常検知

生産工程において、ラインダウンを引き起こす故障は致命的な問題である。 しかし、数百~数千点に及ぶ製造機器のパーツ一つ一つを人力で管理することは難しく、今後の人手不足や熟練工の大量退職により、さらに大きな問題になりつつある。 JDSCはこうした故障の予兆を発見するノウハウを機械に引継ぎ、どのスタッフでも名人に近い判断ができる職場を実現する。

事 例
大手自動車メーカーで、予防保全と予知保全を組み合わせラインダウンにつながる重大な故障を予知

与信評価

クライアント企業が有する借り主についての取引履歴と、JDSC Market Recordのデータを組み合わせることで、与信スコアを計算。利率をダイナミックに変更することで、レベニューマネジメントの最適化を実現する。

事 例
ローン申し込み者のプロフィール・経済状況・申込み理由から、デフォルト確率を高い精度で予測

物流最適化

不在配送は全配送の2割近くを占め、数千億円のコストを生んでいる。 2020年までに全戸配備されるスマートメータから得られる電力データを元に、人工知能が配達先の現在~将来の在不在を予測することで、不在を回避し、在宅と配達時間をつなげる。 開発アルゴリズムを用いた実際の配送実験で不在配送が9割近く減少している。

言語・画像認識

各種資料作成や製造・建設業等専門分野における設計工程で、いまだ膨大な作業が手作業で行われている。言語・画像認識を用いることで、本作業を一部自動化することができる。

事 例
総コストの約1割を占める手書き原稿をデータ化する手作業工程を自動化するPoCを実施

教 育

学習者は一人ひとり異なる。しかし、従来の画一的な教育・研修アプローチでは、一人ひとりの得意・苦手や、記憶定着度や集中度などを捉えきれなかった。 単にデジタルツールを導入するのでなく、デジタルによって学習体験はどう変わるのか、講師・先生の役割はどう変わるか、教室・カリキュラムはどうなっていくのか、包括的なデジタル化プログラムを顧客と共に実現する。

事 例
医療従事者、特に高度な医療画像認識を短時間で行う必要のあるオンコロジー領域の病理医(Pathologist)への教育プログラムを提供