中小企業診断士が、データサイエンスで経営改善を行います
当社のデータ分析サービスの強み

データサイエンティスト兼経営コンサルタントがデータ分析業務のご依頼・業務委託をお受けします。

\全国対応実施/
当社のビジネスデータ分析サービス

1. データサイエンス

ビジネスデータ分析歴２０年以上の豊富な実績から、機械学習、予測モデリング、伝統的な多変量解析を実施します。使用言語は主にPythonを実施し、モデル構築にあたっては、必ず複数モデルの構築し、その中から複数の評価指標を使って、モデル検証を実施し、御社のビジネスにおける最良のモデルを選定します。

2. ビジネスデータ分析

POSデータ、IDPOSデータ、ポイントカード、商圏データ、WEBアクセスデータ、製造データ、人事データ等、あらゆるビジネスデータの分析を行います。データ分析にあたっては、まず初めに、経営コンサル的視点から、課題発見、課題抽出、仮説立案、影響要因の把握などの事前診断を行います。事前診断結果を基に、ビジネス的にもっとも効果的だと判断した分析手法を選定し分析を実施します。分析結果では、グラフ化、ビジュアル化も行い、単に分析結果だけを報告するのではなく、ビジネス上の意思決定をサポートするためのレポートをご提出します。

3. データの加工・集計

データ分析を行う際、当初から綺麗に整形されたデータが準備できるとは限りません。例えば、顧客データの分析では、顧客住所には、「東京都新宿区西新宿１−１」「新宿区西新宿１−１」「東京都新宿区西新宿一の一」など同じ住所でも様々な表記パターンがあるので、住所を一定のこーどに変換する必要があります。また、欠損値や入力ミスなどの可能性もあります。当社では、データ分析に必要な事前の加工・集計についても実施します。

4. 分析計画・分析設計

ビジネスをモニタリングするための、KPIモニタリング設計、KPIを一目で把握するためのダッシュボード設計、施策の成果をデータで検証するための施策効果検定立案、会社の状況を一望するための定型レポート設計等、データ分析に関する計画、設計、ビジネスコンサルを実施います。

実施可能な主な分析テーマ

データ分析プロジェクトのフロー

データ分析プロジェクトについては次のようなフローで実施します。

本サービスについては原則、データは受領させていただき、当社社内で分析を実施します。

データ分析の事例紹介

医薬品需要予測

医薬品の卸売業における、需要予測モデルの構築を実施。約２０００種類ある製品に対して、受注量に伴い、A・B・Cグループに分け、Aグループにニューラルネットワークモデル、Bグループに回帰モデル、Cグループには移動平均モデルをそれぞれ当てはめ、予測モデルを構築した。また、予測モデル構築後には、モデルを使った発注管理シミュレーションを行い、モデルを活用することによる在庫量の削減効果を算出した。

鉄道データの分析

ICカードによる乗車データを分析し、乗客の行動パターンを機械学習により、モデル化した。これにより、顧客がどのような行動をとっているのかをパターンにより分類し、駅内にあるスーパー、飲食店、販売店などのグループ店舗へマーケティング施策に活用した。加えて、鉄道ポイント会員と紐づいているメールアドレスへDMの送付を行い、グループ店舗への送客施策を実施した。

商工会議所の会員データの分析

商工会議所からの依頼により、売上が増加している企業と増加していない企業の違いが何なのかについて、構造方程式モデリング（SEM）によりモデル化した。これにより、どのようなマーケティング施策を行なっている企業が売上が上がっているのかについて、売上増加の因果関係の特定を行った。これにより、商工会議所職員の日々の経営指導の指針に活用することが可能となった。

不動産マーケティング支援

不動産業向けにポスティングの効率化を図るための機械学習モデルを構築。国勢調査データから、土地を売りたい人が多く住んでいる地域の特徴を分析し、その特徴に合ったエリアをリストアップした。これにより、これまで、全戸配布していたポスティングから、ターゲットエリアを絞り込んだポスティングに切り替え、マーケティングコストの削減に成功した。

アパートの入居率予測

国勢調査データからそのエリアのアパートの将来入居率を予測した。入居率については、７０％以上、８０％以上、９０％以上の３段階に分け、それぞれ、機械学習モデルにより予測した。これにより、そのアパートの調達コストやランニングコストと３段階の入居率による回収シミュレーションを実施。事前に、アパートの調達（購入）の可否を判断することができた。

ポイントカードデータの分析

ポイントカードの利用履歴データから、顧客の嗜好別のセグメンテーションを行った。また、ポイントグループ内の店舗で、まだ未利用だが、将来利用する確率の高い店舗を予測した。この予測スコアをもとにマーケティング施策を実施し、マーケティングコストの削減を行った。同時に、離反確率の高い顧客を機械学習モデルにより予測を行い、顧客離反の対策を講じた。

小売店マーケティング

POSデータ／ID POSデータにより小売店の売上データの分析を行った。顧客セグメンテーションの実施、併売分析、離反顧客の予測、店舗売上の予測、売上不振の原因究明、在庫切れの予測、商品のABC分析、顧客のRFM分析などを実施した。

電力予測

商業施設の電力予測を機械学習モデルを構築し、実施した。季節、気温、時間、曜日などから、将来の消費電力量の予測を行った。また、予測モデルを活用した太陽光発電とのハイブリッド給電の最適化シミュレーションを実施し、電力の直利用と蓄電池への蓄電の最適化を行った。

建設業の保全予測

油圧ショベルやクレーンなどの建設機材に、試験的にセンサーを後付けで取り付け、IoT機器連携させ、収集したセンサーデータをもとに、の故障リスクの予測を行った。建設機材に設置した各種センサーから、温度、振動、圧力、加速度などのデータを収集し、故障機材の直前のデータのパターンを機械学習により学習し、モデル化を行った。これにより、故障する前に事前に故障リスクをモニタリングし、メンテナンスの効率化を行った。

WEBサイトの分析

ECサイトやオウンドメディアのアクセスデータの解析を実施。ユーザーがサイト内をどのように回遊しているのかをパターン化することでセグメンテーションを行った。セグメンテーションごとに、そのセグメントが嗜好するサイトコンテンツや商品を導入する、セグメンテーション単位のコンテンツマーケティングを実施した。セグメンテーション単位でニーズのあるコンテンツ作成を進めることで、コンテンツの作成を効率化し、アクセスの向上にも貢献した。

ビッグデータの分析基盤の設計

ポイントカードデータについて、効率的な分析をするためのデータマートの設計と計画を実施。さらに、定期的にデータをモニタリングするためのダッシュボードの設計を実施。その後、プロトタイプによるダッシュボードの試験導入を行い、実際にビジネスで必要なKPIの確認ができるアプリの構築を支援した。

\全国対応実施/
データ分析サービスの費用目安

概ね次ような費用感となります。分析するモデルの数やデータ量により価格は前後します。

トライアルデータ分析で、分析可能なデータは、３テーブル以内・10万件以内とし、手作業によるマスター整備の不要な整形済データとします。データ分析の実施では、受領するデータのイレギュラーな加工や外部データの取り込みなどによって、費用は加算されます

ヒアリングと報告会はオンラインセッションを前提としますが、訪問ご希望の場合は交通費として、首都圏・関西圏・中部：6万５千円、中国・九州：５万円、北海道・東北・四国の場合は１回１２万円をご請求します。上記金額については税抜表示とし、ご請求時にはインボイス対応請求書にて消費税も請求させていただきます。

データサイエンティストについて

当社代表の松本が、データ分析コンサル兼コンサルタントとして、データ分析サービスを提供します。大学院で心理統計学とデータ解析を学んで依頼、２０年以上のデータ分析歴があります。中小企業診断士資格も有しており、ビジネスの改善に直結したデータ分析を心がけています。

データ分析プロジェクトでは、データ分析の後のビジネス改善のご提案も合わせて実施します。データ分析での使用言語はPythonですが、サラリーマン時代にはデータ分析システムの構築も行なっていたため、データベースや開発言語も理解しています。また、構築した予測モデルについては、簡易的なWEBアプリによる提供も可能です。

データサイエンティストご紹介

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