Cases

スマートフォン向けアプリケーション、家庭用ゲーム、イベント、ECサイト、動画配信、広告などのエンターテインメントコンテンツのUX向上を目的にGoogle Cloud上に貯まった大量データを定常的に分析。
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プラント実機のセンサーデータを時系列に可視化し、外れ値や欠損値などの傾向を確認した上で使用するデータを選定し、機械学習モデルを作成することで、収率を平均3~5%改善するパラメーターとその値の範囲を特定した。
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ゲーム業界における分析実績を活用し、利用ユーザーの継続率の予測/分析、新規/離脱分析、顧客満足度分析等を各ゲームタイトル毎に実施し、スマートフォンゲームコンテンツのクオリティ向上に寄与。
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アプリログを用いて機械学習によりユーザID毎の課金確率を予測。予測結果を広告のターゲティングに使用し、LTVの高いユーザーの獲得を実現（予測からの流入ユーザは課金率が2.6倍、ARPPUが1.8倍、売上が5.2倍）

海外展開しているモバイルゲームにおいて、ユーザ離脱要因を多変量解析により特定。現地ではキャラクタ進化時のLvリセットがモチベーションにマイナス効果であることが判明し、ゲーム仕様の調整を提案。伸び悩んでいた売上の大幅な改善を実現。

人材ビジネスにおいて求職者情報と求人情報のマッチング数が最大化するようなレコメンドエンジンを機械学習と数理最適化（線形計画法）により開発。4人の担当者とレコメンドエンジンにより約40人の人力マッチング作業を代替。
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MA（Marketing Automation）で設定するシナリオでアプローチすべき顧客を、CDP（Customer Data Platform）で統合した顧客データから機械学習によりターゲットを自動抽出し、要因を可視化する事で説明可能なAIをMAに活用
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従業員属性や勤怠データ、人事評価情報を用いて、機械学習により退職確率を予測するアルゴリズムを開発。退職確率の高い従業員だけをフォローする事で退職者の軽減に寄与。

フォーマットのない資料をOCRにより文字認識し、自然言語処理と組み合わせて自動でデータベース化。手入力による工数の大幅な削減を実現。

データを活用した新規事業の立上支援を実施。実用化されている事例の整理に基づき、データビジネス立上を検討している業界毎のデータ特性を考慮し、マネタイズの方向性を整理。

総合建設業において蓄積された工事物件データを用いて、機械学習により工事原価概算を見積るアルゴリズムを構築。高度な知識、経験、ノウハウを持つ熟練者に属人化していた原価見積業務を、非熟練者に代替。

自然な日本語の文章による検索を実現しました。ユーザの属性や過去の質問を基にその人に向いたドキュメントを検索できるようにしました。

製品の使用ログを活用する事で、新商品発売時の需要を予測。色やオプション、地域別に細分化して予測し、在庫の廃棄ロスの削減を実現。

製品の使用ログを活用する事で、顧客毎の故障確率と故障要因を予測。当日の使用ログから毎日翌日における故障確率の予測を実現。

澪標アナリティクスにてお客様の人材を受け入れ。そのお客様から発注いただいたプロジェクトにおいて澪標アナリティクスのメンバーと並走し、OJT形式でデータ分析・AI開発の技術とプロジェクト管理方法を習得。

IBM SPSS Modelerで統計解析の自動化を実現し、少数精鋭で専門的なゲーム分析と効果的かつ精密な改善提案が可能な体制を確立。その結果、詳細で高精度な仮説検証を手軽に行えるようになり、分析チームからの改善提案が質、量ともに向上
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