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特定の病気にかかる傾向を特定し、将来的な医療費を削減

特定の疾患に罹患する可能性は人それぞれ異なります。現在、さまざまな病気に罹患する可能性を推測し、効果の高い治療選びをサポートする試みが進められています。このAIは、罹患可能性の高い方へ向けた新しい予防医療・保健指導に役立ちます。この罹患予測Iは、判定したい疾患の患者データを学習させることでつくることができます。

リアルタイムに成果をお知らせ。学習意欲をサポート

自学自習を続けるためには、成長を教えてくれるサポーターの存在が大切です。各受講者のカリキュラム達成度や成績変動を可視化することで、努力の度合いをわかりやすく伝え、受講者のモチベーション向上へつなげます。また、受講者全体をAIで観察することで、進捗や成績がが芳しくない受講者をいち早く発見し、フォローすることができます。

壊れるパーツを事前に発見。メンテナンス日程の最適化

工場や工事現場など、特定の大型機器を取り扱う職種は、機器の故障が収益損失に直結します。突発的な故障を効率よく防ぐには、故障傾向を監視し、異変を見つけたらすぐにメンテナンスを実施する、という対策が考えられます。機械に取り付けたセンサーデータから、故障予測AIモデルを作成することで、日々のメンテナンスに誰でもできる「故障予測」を追加することが可能です。

天候から売れ筋予測。季節性商品の販売促進サポート

冷暖房用品・お酒・洋服など、気象条件によって販売数が変動する商品は、売れるタイミングに合わせたピンポイントな対策が大切です。気象情報と売上データを学習したAIをつくることで、さまざまな天候を前提とした、売上傾向の予測ができるようになります。汎用的な販売予測と異なる、自社の事情を織り込んだAIで予測することで、より細かくコストを軽減できます。

会員の見えない不満を察知し、継続率の向上を実現

フィットネスクラブやWebサービスなど、月額利用料を原資とするサービスは、利用者のサービス継続率維持が経営上の大きな課題となります。利用頻度や滞在時間、アンケート結果や退会済みの会員データを統合することで、精度の高い継続予測システムが実現します。不満を持つ会員を予測し、確実にフォローすることで、サービスの満足度や継続率の向上につながります。

勤務状況を総合管理し、一歩進んだ「働き方改革」へ

2019年から始まった「働き方改革」。働きやすく、快適な職場づくりには、社員ひとりひとりの体調や勤怠状況の見える化がキーポイントとなります。しかし、従来の打刻システムだけでは、長時間勤務のように毎日変動する勤務傾向を読み取れません。そこで、毎日の勤怠データに、ストレスチェック結果や活動量情報などを組み合わせたAIをつくることで、残業傾向の推測や負荷の高い社員に対する早めのケアが可能となります。