データでビジネスの勝率を上げる
「このデータを活かしたい」を
カタチに
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日本DX大賞
支援機関部門
優秀賞 -
自治体も支援
生成AIツールで
実証実験中 -
MIT/McKinsey/
Google出身の
メンバーが開発
＼ カンタン30秒で申し込み ／
データのお悩みを無料相談
autoBIチームは経営課題解決の糸口を
データから見つけ出し
事業を次のフェーズへ押し出します
ビジネス活動に
データを活かしきれていますか？
データ収集ツールを導入したが、溜めたデータをうまく活用できていない
データを活用する取り組みはしているが、
売上が上がっている感覚がない分析できる担当者が限られていて、気軽に
データを活用できていない
autoBIチームが
あなたのお悩みを解決します
autoBIとは
ABOUT
「検索のように誰でも手軽にデータ活用できる」
チャット式データ分析AIaaSです。
分析のノウハウがなくても、
簡単に、データから示唆を得ることができるため
ビジネス活動における意思決定の質と速度を
高め、
PDCAサイクルを加速させます。
選ばれる理由
REASON
REASON 01
プロのデータサイエンティストが
開発
データ活用・ビジネスの両方のノウハウを持ち、
最前線で企業の課題解決を行なってきたメンバーがautoBIを開発しています。
高橋 聖
Product Owner / Tech Lead
米マサチューセッツ工科大学 博士号を取得 経営コンサルティングファームや大手IT企業にて、10年以上にわたりデータ活用の最前線で活躍。その後、コリニア社を共同創業しCDOとしてデータ戦略の立案を主導。
岩澤 達樹
Biz Lead
東京大学 大学院卒 在学中はデータサイエンティストとして製造業・人財業界等の課題解決に従事。卒業後は、McKinsey&Companyにてコンサルタントとして活動後、高橋と共にautoBI事業を立ち上げ。
Ingrid Wu
Product Manager
米カルフォニア大学バークレー校卒 卒業後は、米Googleにて機械学習を用いたマルチモーダル検索機能の構築に従事したのち、米ByteDance (TikTok) にてレコメンデーション戦略をリード。その後、渡日しautoBI事業に参画。
REASON 02
幅広いビジネス課題に
対応可能
autoBIは幅広いデータ分析に対応しており、解決できるビジネス課題も多岐に渡ります。
場合によっては複数の分析を組み合わせて、より精度の高い分析結果を出すことも可能です。
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需要予測
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プライシング分析
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マーケティング
分析 -
人材データ分析
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アンケート分析
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サプライチェーン
分析
REASON 03
分析を資産化し、
データ活用の文化を醸成
我々は、autoBIを活用することで、分析活動の自走化まで支援します。
分析をビジネスチームが「いつでも」「すぐに」使える資産として蓄積し、全社でのデータ活用文化を根付かせます。
ユースケース
CASE
- マーケティング部
- 経営企画部
- 営業部
- 人事部
- 価格管理部
- 設備管理部
- 調達部・発注部
広告全体戦略の策定・広告効果の
シュミレーション
悩み01
どの施策がどの程度
貢献したか把握したい…
要因分析
悩み02
ROIを広告別で比較
投資判断をしたい…
シュミレーション
悩み03
WEB・マス・オフラインの
広告を横断で分析したい…
チャネル横断分析
過去の配信実績に基づく媒体ごとの予算配分が実現し、
年間の売上シミュレーションが可能になり、広告効果が改善
事業戦略の策定
悩み01
売上の伸びが低下している
セグメントを把握したい…
売上傾向分析
悩み02
売上が急激に変化した
要因を把握したい…
要因分析
悩み03
事業シナリオ別に将来の
売り上げを比較をしたい…
事業シミュレーション
社内の包括的なデータを活用し、
多面的な事業シナリオのシミュレーションが可能となり、戦略策定の精度が向上
成約率改善
悩み01
成約率が低下している
チャネルを把握したい…
成約傾向分析
悩み02
膨大なアタックリストのどこから
着手すべきか優先順位づけしたい…
制約確率予測
悩み03
個社に合わせた
ROI提案をしたい…
パーソナライズ
シミュレーション
企業特性や製品特性を踏まえた導入効果シミュレーションを
短期間で導出できるようになり、成約率が改善
エンゲージメント改善
悩み01
離職率を下げるためにどのような
施策を打つべきか知りたい…
要因分析・因果推論
悩み02
採用において、誰にどのような
スカウトを送るべきか知りたい…
反応率シミュレーション
悩み03
複数の施策のうちどれが
効果的だったか把握したい…
施策効果分析
ボトルネックに合わせた対応が可能になり、離職率低下・採用精度向上
価格最適化
悩み01
価格改定による顧客の購買傾向の
変化を把握しきれていない…
売上傾向把握
悩み02
社内/外のどの商品をベンチマークに
価格設定を行うべきかわからない…
類似商品クラスタリング
悩み03
市場の需要変動に合わせた
対応できていない…
ダイナミックプライシング
市況・在庫状況に合わせたリアルタイムな価格設定が可能になり、売上が向上
安全性向上・設備管理改善
悩み01
設備状況を踏まえ、どの程度
故障しそうか把握したい…
故障予測
悩み02
予期せぬ故障による、
突発的な修繕コストが発生…
異常検知
悩み03
メンテナンス頻度が
担当者感覚に依存…
点検頻度最適化
過去の故障履歴に基づく点検活動が可能となり、
ライフサイクルコストが改善し、同時に故障率も改善
廃棄ロス削減
悩み01
店舗ごとの発注傾向・
廃棄傾向を把握したい…
廃棄ロス傾向分析
悩み02
過去の販売傾向を
踏まえて発注したい…
需要予測
悩み03
担当者によるばらつきを
減らしたい…
在庫・発注最適化
在庫切れを最小限に抑えつつ、廃棄ロスを削減し、利益率が改善
autoBIは実証実験（PoC）を共に行う
企業様を募集しています
＼カンタン30秒で申し込み／
まずは話を聞いてみる
ツール導入の流れ
FLOW
ご相談いただいたお客様がautoBIをうまく活用できるのかを
慎重に検証しながら導入を進めさせていただきます。
STEP02
初回MTG
実際の導入事例やツールを使う様子をお見せし、autoBIについての理解を深めていただきます。
STEP03
トライアル
お客様専用のデモ環境をご用意し、1週間程度、お試し利用いただきます。
※詳細な調整はPoC開始以降となります
STEP04
PoC開始
ヒアリング・トライアルを元に、autoBIの活用プランをご提案いたします。
よくある質問
FAQ
- autoBIは「データを集計する」に留まらず、「データから何がわかるのか」「次に何をすべきなのか」までをお出しします。「誰でも」「手軽に」データから深い示唆に辿りつけるという点で他社製品と一線を画しています。
- はい。チャット形式でのUIで、ChatGPTを使うように、対話する形で分析いただけるため、データの扱いに慣れていない方でも活用いただけます。
- autoBIは、ツール導入はもちろんのことデータサイエンティストである我々のコンサルティングまで含めたサービスです。データを活用するための包括的なサポートをお約束します。
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PoSデータや広告データ、アンケートデータ、財務データなど、基本的にほとんどのデータを扱うことができます。
テーブルデータであれば、1つのデータマートにである必要はなく、複数のデータにまたがっていても分析可能です。
- 御社のサーバー(GCP, AWS等)にautoBIを接続いただく、または、ブラウザからcsvをアップロードいただく形で入力できます。
- PoCとは、新しいアイデアや技術、プロジェクトの実現可能性を検証するために行う試作や概念実証を指します。開発中のツールであるからこそ、お客様のご要望に沿ってカスタマイズしたautoBIとコンサルティングサービスを迅速に提供することが可能になっています。
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月額30万円~となっております。
利用者数、データ量、分析の対応範囲に応じて料金が変動します。
無料ご相談フォーム
CONTACT
autoBIは現在PoCで検証開発中のツールです。
モニターとしてツールの導入にご興味のある企業様に
関しては、まずは無料相談にお越しください。