ケースA
受注管理のAI自動化シナリオ
製造業の中堅企業での受注処理を対象にした事例です。紙ベースの注文書をOCRでデジタル化し、NLPで注文内容を分類、既存ERPに自動連携するワークフローを構築しました。導入前は手作業での入力ミスと処理遅延が頻発していましたが、標準化されたフローと例外ハンドリングのルールを用いることで、人的介入が必要なケースを絞り込み、運用負荷を低減しました。
詳細を見るケースB
販売予測と在庫最適化の実践例
小売チェーンのデータを用いた販売予測プロジェクトです。過去の販売実績、季節要因、プロモーション情報を特徴量として時系列モデルを適用し、SKU単位で需要予測を実装。結果を在庫補充ルールに反映させることで欠品率の低減と余剰在庫の削減を図りました。PoC段階での評価指標と、本番移行時のモニタリング設計も併せて提供しました。
事例詳細ケースC
カスタマーサポートのAIアシスタント導入
経営機関のコンタクトセンターで導入したケース。問い合わせの分類、FAQ自動応答、感情分析によるエスカレーション判断を組み合わせ、一次対応の自動化比率を高めました。スクリプトやガイドラインをAI出力に組み込み、オペレーターが適切に介入できるハイブリッド運用により、応答品質を維持しつつ処理時間を短縮しました。
詳細を見る