AIはデータを理解して、
はじめて活用できるもの

ビッグデータを眠らせてはいませんか？
顧客の購買データ、センサーデータ、画像データなど、膨大なデータを蓄積できる時代になりました。その結果、多くの企業ではデータが散在し、自社にどんなデータがあるのか理解することがないまま、AIなどの最新のテクノロジーを有効に活用できない状況にあります。
データを活用するためには、データの理解が必要です。
AIは簡単に導入できるものではなく、データ理解、可用性検証、継続的な学習/試行錯誤を繰り返す地道な工程です。
フュージョンが長年培ったビッグデータ分析とAIアルゴリズムの開発によって、マーケティングの新しい可能性を広げます。

フュージョンが提案する
AIサービス

  • コールセンターにおける<br>コール対象者の最適化

    コールセンターにおける
    コール対象者の最適化

    アウトバウンドコールにおける休眠顧客の掘り起こしに予測モデルを活用し、効果の高いコール対象者を予測し、優先順位付けをしています。

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    事例紹介へ

  • 小売店の販売データを活用した、<br>商品需要予測

    小売店の販売データを活用した、
    商品需要予測

    小売企業が持つ膨大なPOSデータや外部データを活用し、商品の需要予測や在庫管理の最適化に取り組んでいます。

  • アプリの利用ログや<br>購買明細データを活用した、<br>ロイヤルカスタマーの予測

    アプリの利用ログや
    購買明細データを活用した、
    ロイヤルカスタマーの予測

    専用アプリの利用状況や、実際の購買明細データから、次回購入者の予測、ロイヤルカスタマーへの引き上げアプローチを、予測モデルにより有効な変数などを特定しています。

  • 既存顧客のクレジットカード会員<br>への切り替え予測

    既存顧客のクレジットカード会員
    への切り替え予測

    既存顧客のクレジットカードへの切り替えを促すダイレクトメール施策で、予測モデルを作り、効果の高い対象者を優先順位付けすることに取り組んでいます。

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    サービス紹介へ

  • 金融機関データと<br>興味解析エンジンによる<br>個客へのアプローチ

    金融機関データと
    興味解析エンジンによる
    個客へのアプローチ

    金融機関が持つデータと、興味解析エンジンにより最適なイベント情報やクーポンなどをお知らせし、ダイレクトマーケティングに活用しています。

  • 新聞広告属性調査を<br>画像解析により自動判別

    新聞広告属性調査を
    画像解析により自動判別

    人の目でチェックしていた新聞広告の属性調査を、画像解析と機械学習により判別し半自動化すること目指しています。

AI活用の流れ

  • 1データコンサルティング

    お客様が保有するデータを把握します。
    何が課題なのか、その課題を解決するためにはどういったデータが必要か、分析可能なデータなのかをお客様と共に調査します。

  • 2プロトタイプ開発/検証

    プロトタイプの開発により、AIを課題解決のために応用できるのかを検証します。調査報告書、技術手順書、ソースコードなどが納品物となります。

    可用性検証・プロトタイプ開発費

  • 3開発、AIエンジン利用開始

    プロトタイプの検証により、AIの実用性が確認できれば、運用可能なAIエンジンをフルスクラッチで開発します。結果データの投入による学習やチューニングを想定したサービス型（定額利用料）でご提供します。

    開発イニシャル + 月額利用料

技術パートナー

北海道大学大学院情報科学研究科調和系工学研究室 川村 秀憲 教授 フュージョン株式会社
社外取締役

川村 秀憲