ノーコードで独自のAIモデルを作成、社内データを活用した業務改革事例を紹介

　業務でのAI活用が進む中、社内に蓄積したデータを活用し、独自の機械学習AIを作成・運用できるサービスが登場した。従来のAI開発でハードルとなっていたデータのクレンジングやアルゴリズム開発といった専門性が高く複雑なプロセスを自動化し、ノーコードでのAIモデル作成を可能にする。

　本サービスは、「分類」「データマッチング」「入金請求突合」「需要予測」の4タイプを提供している。業務に応じて使い分けられる点も特徴だ。各タイプの具体的なユースケースとして、「分類」では購買確度の高い顧客の抽出やサービス離反の予測、予約キャンセルの予測などが可能であり、費用対効果の改善や損失の軽減に寄与する。

　また「データマッチング」や「入金請求突合」では、表記の揺れを含むデータの照合をAIが担うことで、人手に頼っていた煩雑な判断作業を効率化できる。さらに「需要予測」では、過去の実績に加え気象やイベント情報などを学習させることで数値予測精度を高め、在庫コストや欠品リスクを低減し、精度の高い生産計画策定を支援する。本資料では、具体的な活用ユースケースを紹介しているので、参考にしてほしい。