1
/
5
This page is intended for users in Japan. Go to the page for users in United States.

DATAFLUCT Product(サービス)紹介

1. DATAFLUCT marketing.:AI商圏分析による事業用物件検討サービス

■解決したい社会課題

「立地が勝敗の7割を決める」といわれる飲食サービス業では、事業オーナーの土地勘、経験則に基づき出店先を選定していました。一方、不動産オーナー・家主も判断材料が少なく、相場以上(あるいは相場以下)の賃料を請求していました。これが「いい立地を選んだはずなのに客数が少ない」「いい事業オーナーに貸したつもりなのに、倒産してしまった」などの結果を引き起こし、2年以内に約半分が閉店するという高い廃業率を生み出しています。

■サービス概要

「DATAFLUCT marketing.」は、出店を決める際の「土地勘・経験則」をデータと機械学習によって代替し、誰もが成功確率の高い意思決定ができるようにサポートするサービスです。また、最新の人口統計データであるモバイル空間統計Rやその他のビックデータによるAI商圏分析によって、事業用不動産物件を比較検討できます。出店予定の業態、および、候補地(位置情報・物件情報等)を入力するだけで「売上」推定を行い、失敗確率を下げる出店戦略をAIで支援します。さらに、既存店舗の実売上を追加すると、より正確な推定を行うことができます。

また、出店候補地と既存店舗の類似点を可視化することで、納得感を持った意思決定ができる仕組みとなっています。

https://datafluct.com/service/marketing/


2. DATAFLUCT financial.:オルタナティブデータを活用した上場企業の業績予測サービス

■解決したい社会課題

ビックデータの登場により、世界ではデータ活用の重要性が認識されるようになりました。資産運用業界においても同様の動きが起きており、海外のヘッジファンドを中心に、企業のIR情報や経済指標などの伝統的なデータではなく、消費者の購買情報(POS・クレジットカード決済情報)や衛星画像等の代替的なデータを投資判断に活かす取り組みが進んでいます。世界におけるオルタナティブデータの市場規模は、2020年には約1800億円と、3年前と比較して4倍超になるとも言われていますが、日本ではそうしたデータを個人で利用するには入手方法や価格面でハードルが高く、活用への推進が遅れています。

■サービス概要

「DATAFLUCT financial.」は、ウェブサイトのアクセス数やPOSデータのような、従来では投資判断が難しかった「オルタナティブ(代替)データ」を活用した上場企業の業績予測サービスです。衛星画像解析と機械学習の強みを生かし、衛星画像から対象物体の個数や変化をAI活用により検出、購買データから製品・企業の売れ行きを推定します。その推定データを利用することで、四半期の決算発表を待たずに現時点の企業業績を高精度に把握することが可能になるため、他の投資家より一歩先を見据えた資産運用を行うことができます。

https://datafluct.com/service/financial/


3. DATAFLUCT discovery.:衛星画像検索・活用による実体経済モニタリングサービス

■解決したい社会課題

日本が官民挙げて目指しているSociety5.0では、あらゆる経済活動がビッグデータと密接に関連しています。広範囲かつ周期的に取得される衛星データは、マクロ的な経済情報を把握する有用なデータが含まれており、これらを利活用することで新たな判断基準・経済指標が生まれうる可能性を秘めているポテンシャルの高いデータです。しかし、衛星データは従来、「コストが⾼い」、「解析ノウハウが必要」といった理由から積極的に活⽤されておらず、主に防災・防衛といった公共分野のみでの活⽤に止まっていました。

■サービス概要

「DATAFLUCT discovery.」は、利活用ハードルの高い衛星データを、AIや深層学習を用いた活用基盤として利用できる衛星画像検索サービスです。衛星データの利活用を通じて地図情報だけでは見えない、車・船舶・貨物といった動的対象物を「検出、可視化、モニタリング」することで広範囲・周期的な取得を通じたマクロ経済情報の把握と推測を行い、多くの企業や個人が展開するサービス・ビジネスの高度化を可能としました。基礎機能としてInstant Search(類似検索)とdetect & monitor(検出&検知)を備えており、深層学習を応用した画像検索AIが特徴です。

https://datafluct.com/service/discovery/


4. DATAFLUCT agri.: 市場取引価格のAI予測により、野菜の収穫時期を予測するサービス

■解決したい社会課題

天候に大きく左右される国産野菜は、昨今の異常気象の多発により以前に比べて安定的に調達することが非常に難しく、農業従事者にとって経営を不安にさせる要因の一つとなっています。こうした理由から、食品加工業界は野菜の輸入量を増やさざるを得ない状況であり、国産野菜の市場価格は大きく変動しやすくなっています。一方、国産野菜を契約栽培によって仕入れるバイヤーは、契約農家からの調達不⾜や市場からの追加調達により仕⼊れコストがかさみやすく、また、遠隔にある産地の⽣産状況を把握し、⽣産者とコミュニケーションをとるのが難しいといった課題を抱えています。

■サービス概要

「DATAFLUCT agri.」は、生産現場の衛星画像データのモニタリングや市場取引価格のAI予測により、野菜の収穫時期を予測し安定供給をサポートします。衛星画像データのAI解析により、契約農家が栽培する野菜について「収量予測」「収穫日予測」「生育状況モニタリング」「異常検知」を可能にします。過去の市場取引価格および気象データをAIによって解析することで、将来の市場取引価格を予想し、野菜の仕入れコストの削減を目指します。

https://datafluct.com/service/agri/


5. DATAFLUCT aline. : コンパクトシティを推進する都市⽴地適正化サービス

■解決したい社会課題

国連が掲げるSDGs(持続可能な開発目標)の目標11「住み続けられるまちづくりを」の実現へ向け、都市の持続的な成長のための開発と地球環境の持続性への配慮を両立させるために、これまで以上に戦略的に都市課題に取り組むことが求められています。国内では少子高齢化が深刻化する一方で、気象庁の発表によると、大気中の二酸化炭素濃度が2019年に過去最高値を記録するなど環境負荷の増大や、無秩序に都市が広がっていくスプロールの進行による都市の空洞化、空き家、耕作放棄地の問題といった、都市が抱える課題は多く顕在しています。

これらを解決するためには、都市計画において、PDCA(課題特定、施策実行、評価、改善)を継続的かつ効率的に回すことと、隣接する地域との連携強化が重要です。しかし、従来の都市データは更新頻度が低く、かつその解析には技術的なハードルや費用、労力の問題が存在します。また、都市計画の評価指標がないため、施策の効果測定がしにくく、実効性のある都市計画の策定は難しいとされています。

■サービス概要

「DATAFLUCT aline.」は、住み続けられるまちづくりを推進する、衛星データ解析を活用した自治体や民間企業向けの都市課題可視化サービスです。衛星データや人流データ、過去の災害履歴といった様々なデータをクラウド上に蓄積するデータレイクを構築します。更新頻度が高く、より詳細なグリッドデータを用いることで、都市課題を分析・モニタリングすることが可能です。

(https://datafluct.com/service/aline/)


6. DATAFLUCT foodloss. : 食品廃棄ロス解消のため需要予測サービス

■解決したい社会課題

2019年10月1日に食品ロス削減推進法が施行され、本来は食べられるのに廃棄されてしまう”食品ロス”の削減に向けて国をあげて取り組んでいます。中でも、流通・小売業界においては、適切な発注量を決めるための情報や人材不足により、的確な需要予測が難しく、食品ロスや販売の機会ロスが生じています。このような状況の中、来客数や販売数等のデータから需要予測をするサービスが注目されています。

■サービス概要

「DATAFLUCT foodloss.」は、従来の需要予測だけでなく、需要に応じて価格を変動させるダイナミックプライシングの活用により、廃棄ロスの最小化と売上の最大化を目指すサービスです。時間帯別販売実績や値引き販売実績、廃棄等のPOSデータと気象情報や人流データ等の関係性を解析することにより、廃棄率が高い商品(例:納豆、豆腐、パン、乳製品等)の需要を予測します。加えて、当日の販売状況や陳列商品の残数等から適正な仕入れ量を算出します。廃棄ロスの可能性がある商品に対しては、販売機会を失わないために最適なタイミングで値引き額や数量を通知します。データに基づき、店舗オペレーション(発注・値引・棚割・仕入れ 等)を改善することで食品廃棄の最小化と売上の最大化を実現していきます。

(https://datafluct.com/service/foodloss/)


7. DATAFLUCT intelligent. :作業自動化をサポートするチャットボットサービス

■解決したい社会課題

長年、サービス業では、長時間労働や労働生産性の低さ、深刻化する人手不足が指摘されており、事業や経営に大きな影響が出ています。農林水産省が発表した統計* によると、飲食店・宿泊業の欠員率は全産業と比較して2倍以上高く、外食産業における正規雇用者の月間時間外労働時間が80時間を超える割合は、通常期12.5%、繁忙期24.3%と推計されています。長時間労働を強いられることで、従業員の「働きやすさ」が阻害されてしまい、結果、従業員満足度の低下や高い離職率につながっています。

■サービス概要

「DATAFLUCT intelligent.」は、作業で疲弊するのではなく、お客様に特別な時間を提供することにもっと時間を割いていただくためのサービスです。チャットボットで日々の課題をお知らせする機能、広告の自動出稿、発注作業の自動化サービスや、売上管理、予約管理、採用といった個々に独立していたデータの統合/可視化、売上予測/客数予測、アンケート集計といった基本機能を網羅しています。サービス業全体の業務圧縮、売上改善の実行サポートを行い、サービス業に従事する人たちに「働きやすさ」と「働きがい」を提供します。

https://datafluct.com/service/intelligent/


8. DATAFLUCT mobility. :モビリティサービス(MaaS)のためのリアルタイムマップ基盤

■解決したい社会課題

近年、様々な次世代交通システムがリリースされ、鉄道会社やバス会社、自動車メーカーが競って「日本版MaaS(Mobility as a Service)」の開発に向けて取り組んでいますが、日本版MaaSの実現において鮮度の高い情報基盤が整備されておらず、満足できる移動体験が実現できておりません。MaaSが増えれば増えるほど、多種多様な情報が必要になり、鮮度の高い地図データの更新が求められるため、静的な地図情報のデータだけでは、モビリティサービスの体験が十分とは言えない状況です。

■サービス概要

「DATAFLUCT mobility.」は、モビリティサービスの情報アーキテクチャを簡単に設計・開発できるダイナミックマップ基盤です。ドライブレコーダーなどの画像から特徴量を抽出し、リアルタイムでダイナミックマップを自動生成します。歩行者密度、工事日程、道路状態、事故情報、GS価格情報、駐車場情報などの蓄積したデータをモビリティサービス業者間で共有することで、スマートシティの実現を目指します。この仕組みを自社のMaaSに組み込むことで高度化が期待できます。

https://datafluct.com/service/mobility/


9. DATAFLUCT serviceplatform.:データ活用をトータルでサポートするプラットフォーム

■開発背景とサービス概要

これまでDATAFLUCTは、複数のデータサイエンスを活用したSaaS提供や、様々な業種の企業との事業共創の活動を通じて、あらゆるレイヤーでデータのビジネス活用を推進してまいりました。しかし実際は、短期間で「新規サービス開発・実装」まで進むケースが少なく、”まずはセキュアな環境にデータを収集したい” 、”既存のアプリケーションに精度の高いアルゴリズムを利用したい”といった、データ活用プロセスの初歩的なステップに、複数の課題が存在することに気が付きました。

そこで、データサイエンス・スタートアップスタジオにより蓄積されてきた「データプラットフォーム構築技術」、「アルゴリズム構築技術」、「データ活用サービスデザインメソッド」、また、当社が収集した 商圏、市場価格、気象、衛星などの「データ」を簡単に使えるようにすることで、分析基盤の構築からサービス運営までのデータ活⽤に関するすべてのプロセスを⽀援できるように体制を構築しました。本サービスは事業開発・AIアルゴリズム・インフラの3つのレイヤーで構成されています。


https://datafluct.com/service/platform/


上記以外にも、不動産投資、SNS解析、エネルギーマネジメント、などのProductを展開予定です。「データに基づくビジネス創出ならDATAFLUCT」という存在を目指して、今後もデータを活用した社会の課題を解決する取り組みを展開していきます。

株式会社DATAFLUCTでは一緒に働く仲間を募集しています
4 いいね!
4 いいね!
同じタグの記事
今週のランキング