MatrixFlowとは
ビジネスの幅広い課題を解決するためのAIを活用できるプラットフォームです。プログラミングの知識なく、ビジネスで得た知識をそのまま活用できるインターフェースが魅力です。
MatrixFlowの強み
【初心者でも構築できるAI】
予測や分類に関するテンプレートや「AutoFlow」という独自に最適なAI探索技術を提供しています。AIやプログラミングに関する知識を全く持っていないユーザーでも、マウス操作のみでAIモデルが構築可能です。
【多種データを一括分析】
数値・テキスト・画像データを一括で分析できます。他種の分析ツールを導入して個別に解析したり、分析結果を統合したりする必要はありません。
【説明性の高いAI】
AIによる分析・業務改善はAIに丸投げしたブラックボックス化してしまうことがあります。MatrixFlowでは、「どれだけ予測対象に影響があったか」という要因を根拠を用いて詳細に説明する機能を提供しており、説明性が高く納得のできるAIが運用可能です
【社内で完結する】
ビジネスで得た知見をそのままAIに活用できる形態をとっています。AIベンダーへの外注・時間のかかるコミュニケーションが必要ありません。短期間で本格的に業務業務に生かせるAIが構築できます。
【環境構築不要で運用スタート】
ブラウザと分析するデータのみで運用を開始できます。クラウド環境で利用するため、システムの導入などの必要もなく、時間的・金銭的・人的なコストを大きく軽減します。
MatrixFlowで解決する課題
【売上の向上】
売上実績や店舗の人員・価格推移の情報から将来の売り上げを高度に予測します。広告・販促の費用対効果予測も高精度で実施でき、最小の広告費で最大限の広告効果を得るための施策見当が可能です。
【無駄な在庫コストの削減】
商品の売上情報や注文数、顧客の購買行動を分析し、各商品の必要な在庫数を高精度で予測します。過去の消費量データと併せて予測データを分析することで、必要数だけを発注し、無駄なコストを削減する効果が期待できます。
【歩留まり率の改善】
商品画像のデータ・センサーによる感知データをもとに、異常な状態やデータの異常値を正確に予測・判断し、歩留まり率の改善効果が期待できます。
【レコメンドの実現】
優良顧客とそうでない顧客の傾向・要因を分析し、顧客のニーズをクラスタ別に視覚化します。分析されたニーズの情報からクラスタ・個人に宛てたレコメンドシステムの構築を実現します。
【人事の最適化・リスク予測】
選考にあたり高評価を得る応募者を分類・予測し、企業に応じたレコメンドエンジンを創出します。また、業務状況から退職のリスクがある社員を発見し、早期に対策を打つことが可能です。採用~退職までの人事フローを最適化します。
【営業時間外の顧客対応】
AIチャットボットの構築により、顧客の質問に24時間・365日対応できる環境を構築できます。機械学習を重ねることで、さらに高度な問い合わせ対応も可能です。
【SEO分析の自動化】
人間の知能で最適な施策を打つことが困難になっているSEOの分析を自動化します。キーワードの選定からドメインパワーの向上、その他あらゆる具体的なSEO分析を自動化し、本来やるべきコンテンツの作成などに重きを置くことが可能です。