2023/12/06
AIを使った予測分析Webアプリケーション開発
AWS上でAI分析ができるアプリケーション「AIダッシュボード」を第一情報システムズと連携し開発しました。
AIダッシュボードは企業の5部門以上の部署で使うことが出来ます。人的資本経営の可視化が求められる現在、必要とされる4つの要素、「ガバナンス」、「戦略」、「リスク管理」、「指標と目標」に関する戦略立案が可能になります。
AIダッシュボードの活用例としては、儲かる顧客の特徴などを把握したり、事務ミス件数の予測や離職率の予測ができます。これにより、会社の業績推進やリスクに対する打ち手を明確にでき、効率的に人的資本経営の可視化や戦略立案に向けた資料を作成することができます。
下記の3つの機能それぞれについて、5つの部門で使われると想定されるサンプルデータを使うことができます。また、自社データもアップロードすることができます。AIダッシュボードでは、お客様のデータは取得することはありませんので安心して使っていただくことが出来ます。
(1) クラスタリング(分類)
データを特徴が似たもの同士のグループ(クラスター)にまとめる手法でこれにより、グループ間の類似性と差異を可視化できますので、それぞれのクラスターに対する戦略立案や改善策など打ち手が明確になります。
(2) 数値予測
売上、来店客数、残業時間など具体的な数値を予測できます。例えば、残業時間を予測したい場合、売上目標、経験年数、年齢、問題先数などを説明変数として、目的変数(残業時間)を予測します。また、変数重要度(目的変数に影響を及ぼす重要な説明変数は何か、その順序を表したもの)も分かりますので、離職に影響を及ぼす説明変数が分かり、打ち手が明確になります。
(3) 2値予測
買うか買わないか、陽性か陰性か、達成か未達かなど2値をテーマとし、その確率まで予測します。
例えば、離職するかしないかを予測したい場合、残業時間、上司と自分の評価ギャップ、職場環境などを説明変数として、離職するを1、しないを0として2値予測をし、その確率も算出します。離職可能性が高い社員順にアプローチすることで離職率を下げることが出来ます。また、数値予測と同じように、変数重要度(目的変数に影響を及ぼす重要な説明変数は何か、その順序を表したもの)も分かりますので、離職に影響を及ぼす説明変数が分かり、打ち手が明確になります。
AIダッシュボードはデータクレンジング（データ整備）もできます。
多くの企業がデータ駆動型の意思決定やAI技術の活用に興味を持っている一方で、データの品質や整備に課題を抱えています。データ整備サービスを提供することで、多くの企業が直面する問題を解決し、彼らがデータをより効果的に活用できるように支援します。
具体的には、以下のようなサービスが考えられます。
・データクレンジングと整形：不正確または不完全なデータの修正、データの統合と整形。
・データマイニング：価値ある洞察を引き出すためのデータ探索。
・データガバナンス：データの品質管理、セキュリティ、プライバシー保護。
・データエンハンスメント：外部データソースを利用したデータの強化。
これらのサービスは、AIや分析プロジェクトの成功に不可欠です。データ整備サービスを提供することで、顧客のAI導入を加速させ、ビジネス成長を支援することが可能です。