CASE STUDIES

ケーススタディ
ケーススタディ
株式会社DATAFLUCT(データフラクト)
株式会社DATAFLUCT(データフラクト)

予測AI

PREDICTIVE AI

多様な外部データと最先端のAI技術を統合し、高精度かつリアルタイムな未来予測を提供。
在庫、生産、物流、設備異常、市場トレンドの予測精度を飛躍的に向上させ、
経営の戦略的判断とリスク低減を実現。

高精度AI予測と
実行可能な最適化ソリューションで、収益と効率を劇的に向上

  • AI需要予測で在庫最適化

    天候やイベントなど外部データを統合し、高精度の需要予測で在庫リスクを低減。

  • IoT活用で設備予知保全

    IoTセンサーが設備異常をリアルタイムで予測。停止リスクを防ぎ稼働率向上。

  • AI活用で商品戦略高度化

    市場トレンドをAIが予測し、最適な価格・投入時期を判断し収益性を最大化。

  • AIで顧客プロファイル化

    決済データをAIが解析し、顧客特性に基づく精緻なCRMでLTV向上を支援。

  • AI商圏分析で出店最適化

    人口や競合状況をAIが分析し、高精度な出店予測で収益性の高い店舗展開を支援。

  • AI市場予測で意思決定支援

    SNSや経済指標など外部データから市場トレンドを予測し、迅速な戦略判断を支援。

導入事例

  1. DATAFLUCT、国分グループの物流拠点200倉庫強で需要予測AIサービス「Perswell」を導入。予測精度を約10%改善し、商品の需要予測と自動発注を実現
    国分グループ本社株式会社

    DATAFLUCT、国分グループの物流拠点200倉庫強で需要予測AIサービス「Perswell」を導入。予測精度を約10%改善し、商品の需要予測と自動発注を実現

    • 食品
    • 卸売/小売
    • 予測AI
    • 最適化AI
    • データ構造化
    • AI platform
    • AI models
  2. DATAFLUCT、東武鉄道の特急券需要を機械学習で予測。実証実験では、最長14週間後の潜在需要数を30分単位で予測。増便等の判断に活用して、600名以上の潜在需要を掘り起こす
    東武鉄道株式会社

    DATAFLUCT、東武鉄道の特急券需要を機械学習で予測。実証実験では、最長14週間後の潜在需要数を30分単位で予測。増便等の判断に活用して、600名以上の潜在需要を掘り起こす

    • 公共/運輸
    • 予測AI
    • 最適化AI
    • AI platform
    • AI models
  3. 衛星データ分析による水田マッピングおよび 稲作状況を推定するアルゴリズムを開発 衛星データから稲の移植日と収穫日を推定、水田由来のメタン排出削減貢献を目指す
    国立研究開発法人 国立環境研究所

    衛星データ分析による水田マッピングおよび 稲作状況を推定するアルゴリズムを開発 衛星データから稲の移植日と収穫日を推定、水田由来のメタン排出削減貢献を目指す

    • 金融/IT/サービス
    • 予測AI
    • 分析AI
    • GXソリューション
    • AI models
  4. DATAFLUCT、国分グループ本社と資本業務提携に関する基本合意を締結 需要予測AIおよび、青果物サプライチェーン最適化に向けた共同開発を推進
    国分グループ本社株式会社

    DATAFLUCT、国分グループ本社と資本業務提携に関する基本合意を締結 需要予測AIおよび、青果物サプライチェーン最適化に向けた共同開発を推進

    • 食品
    • 予測AI
    • 最適化AI
    • データ構造化
    • AI platform
    • AI models