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ストックストリームズは人工知能(AI)を活用したこれまでにない全く新しい在庫管理AIクラウド。
先1年までの受注数・販売数を正確に予測することで、人工知能がリードタイムを勘案して、最適な生産数・発注タイミングをリコメンドします。
在庫あまりや、在庫切れによる機会損失を最小化することが可能になります。
【ストックストリームズの特性】
■正確・精密。そして全自動。
■どこからでもアクセス。最新のデータ活用を。
■在庫管理だけでない、顧客分析までサポート。
【在庫管理のめんどくさいを無くしたい。】
日々やりとりされる膨大な取引データ。
基幹システムからデータを出してExcelや紙に変換し、チームでやりとりをし、基幹システムに登録しなおして...
ストックストリームズは、データを自動で取り込んで一括管理。
画面中で完結するため、これまで Excel や紙でやりとりしたものから卒業できます。
【管理することに振り回されるこれまでの製品とサヨナラ。】
在庫数量を管理するためにIT化したいけれど、結局使いづらいからExcelやその他のツールで分析してしまっている...
そんな「なんちゃってIT」はサヨナラしましょう。
ストックストリームズは、分析の全てをシステム上で出来てしまうだけでなく、
既存の基幹システムと相互にデータをやりとりできる仕組み(API)を持っています。
管理を越えた、その先のデータ活用を切り拓きます。
◆他サービスとの比較、よくある質問などはカタログをダウンロードしてチェック!
このカタログについて
ドキュメント名 | 売れる数を、人工知能が予測。在庫・生産管理人工知能 STOCK STREAMS |
---|---|
ドキュメント種別 | 製品カタログ |
ファイルサイズ | 10.8Mb |
登録カテゴリ | |
取り扱い企業 | 株式会社トライエッティング (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
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このカタログの内容
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人工知能をビジネスに活用するのが得意な企業
それがTRYETING
TRYETING独自の業界最高精度の未来予測技術をはじめとして、名古屋大学におけるアカデミックな技術を土台にした
「鋭った技術」をシームレスにお客様のビジネスに組み込み・活用いただけるようにしています。お客様のビジネスを
加速させる、頼れる裏方をモットーに事例を積み重ねています。
売れる数を、人工知能が予測。
小売・リテール (リテールテック )
販売・受注数の未来予測 棚配置の自動最適化 価格決定の自動化 在庫・生産管理人工知能
過去の購買・受発注データを元に、 季節などで大きく変化する注文・ 価格に対する購買確率曲線を計算し、
未 来 の 受 注 数 を 予 測・可 視 化 。 販売動向に従って、売上最大になる 利益最大となる価格の自動決定を
未来予測の数値を土台にして、 棚割りの最適化や、発送する際の 行います。 その際、季節変動性・
最適な生産数・在庫数を自動で決定し、 ピッキングルートを最小化できる 顧客特性・競合など、複数の複雑な
利 益 最 大 化 に 貢 献 し ま す 。 棚 配 置 の 最 適 化 が 可 能 で す 。 条件を加味した形でのリアルタイムな
価格調整を可能にします。
広告 (アドテック )
顧客クラスタの事前推定 広告効果自動推定 広告費用分配の最適化
購買データにひもづいた性別・年齢などの 過 去 の 広 告 の 出 稿 情 報 及 び 、 事前に推定した広告効果に対し、
顧客定性データから、顧客性向(RFM分析) コンバージョン率の結果データに 広告単価、最低出稿価格などの諸条件を
及び、顧客生涯価値(LTV)を算出し、 基づいて、出稿前の広告効果の事前推定を 考慮して、広告効果 対 コスト比率を
学習します。未購入の顧客も含めた、 可能にします。リスティング広告 最大化する出稿費分配を最適化
詳細な顧客分析を可能にします。 などのデータから媒体系広告まで することが可能です。
幅広く対応しています。
生産・卸 (イールドマネージメント )
農畜産物の相場価格予測 生産タイミングの最適化 在庫最適化
過去の相場価格に応じて未来の相場の 原材料の相場や、受注数の未来予測値を 受注数の未来予測を土台にして、
変化を予測。特有の季節相関性などを 考慮し、最適な生産タイミング・数量を 本来の最適在庫回転数を自動算出。
考慮した精密な予測を可能にします。 リコメンド。属人的ではない完全管理 全品目に対して、最適な生産~出庫までの
利益最大になる生産調整、原材料の された生産体制を実現可能。生産コスト 流れを構築することで、不良在庫率の
仕入れに活用いただけます。 最小化施策にご活用いただけます。 低減に貢献します。
人材 ( HRテック )
採用・不採用ラベル付け 入社後の分析 社員運用(シフト最適化)
採用応募者、既存社員の入社時の 既存社員の人事考課データを元に、 通常、非常に工数とコストのかかる
データから、エントリーシート提出段階で、 エントリーシート段階、入社段階の シ フ ト 作 成 を 、所 定 労 働 時 間 、
採用・不採用を95%以上の精度で ごく初期の情報から入社後の成績を 所定公休などの労働条件や、個々の
自 動 ラ ベ ル 付 け 。 採 用 期 間 の 事前予測することが可能です。 希望休、有給などを考慮したシフトを
短縮化などによって、採用にかかる 本来、採用すべき人間をもれなく ノンストップ・全自動で構築します。
コストを大きく削減していただけます。 無駄なく検討いただけます。
科学 (サイエンス )
シミュレーションの高速化 組成条件の高速探索 実験条件の高速探索
スーパーコンピュータでも非常に 数億~数兆通りある、大規模な材料の 様 々 な パ ラ メ ー タ が 存 在 す る
時間のかかる、流体・量子・構造力学 組成条件を、とりわけ特徴的な、 実験条件と、実験結果との相関関係を Powered by
シミュレーションを、AI技術により、 いくつかの条件に対する結果を 学習させることにより、最適な
1/100以下の計算時間に圧縮できること 学習させることによって、最適な 実験条件を、最短ルートで発見する
を実証。大規模な工業シミュレーション 条件を全自動・短時間で網羅的に、 ことを可能にします。
も高精度・短時間で実現します。 探索可能にします。
株式会社トライエッティング(TRYETING Inc.)|460-0003 愛知県名古屋市中区錦2-9-14 伏見スクエア7F|https://www.tryeting.jp/|support@tryeting.jp
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ストックストリームズは人工知能 (AI) を活用した 他サービスと比較して、手頃な価格でAI とデータ活用が実現。
これまでにない全く新しい在庫管理AI クラウド。
先1年までの受注数・販売数を正確に予測することで、人工知能が 業界内の標準的な シンプル プロフェッショナル エンタープライズ 他社の料金
リードタイムを勘案して、最適な生産数・発注タイミングをリコメンドします。 在庫管理システムと プラン プラン プラン プラン
在庫あまりや、在庫切れによる機会損失を最小化することが可能になります。 比較しても、
圧倒的な
コストパフォーマンスを 年額400~1000万円
ストックストリームズの【特性】 … 人工知能クラウドだからこそできること 備えています。 5万円/月 30万円/月 60万円/月~ (月額35~90万)
解析可能品目数 100品目 (SKU) 3000品目 (SKU) 3000品目 (SKU)~ オンプレのサーバと依存
正確・精密。 どこからでもアクセス。 在庫管理だけではない、 受注数予測 不可
発注点計算 不可
そして全自動。 最新のデータ活用を。 顧客分析までサポート。
在庫管理機能
これまで販売してきた受注データと日付に 私たちが提供するのは、AI を含めて 受注データに紐付いた購入者データから、 顧客分析 不可
紐付いた天候・暦・その他外部要因の 常にオンライン環境で活用いただける 法人・個人の購買確率別の比率(保持率)や、
データを加味することで、[経験豊かな API 連携 不可「ク ラ ウ ド 型」の AI サ ー ビ ス で す。 期待される購買金額(顧客生涯価値)を
人間が苦労して実施してきた予測]を 距離が離れた店舗間、倉庫間、生産工場や 自動で算出。 DB接続機能
24時間・365日体制で実現します。 出荷現場など、様々なタイミング・場所で 上得意様や、次に期待すべき顧客が その他 その他カスタマイズ 非クラウド・動作重い
ま た、予 測 は 日 毎 に 出 て く る た め、 ご利用いただけます。 一目でわかります。
非常に細かい生産計画に役立ちます。 サービス 他社
在庫管理の【めんどくさい】を無くしたい。 よくある質問
日々やりとりされる膨大な取引データ。基幹システムからデータを出してExcel や紙に変換し、 Q どれぐらいの量のデータが必要ですか? Q ARIMAモデルなどの時系列統計モデルとはどのように違うのか?
チームでやりとりをし、基幹システムに登録しなおして ... A 十分な学習を行うために、 A ARIMAなどに代表される統計モデルは
ストックストリームズは、データを自動で取り込んで一括管理。 既 一周期の1.5倍のデータを基準としています。 定式化することで事象を表現しようとするモデルであるため、存のオ
画面中で完結するため、これまで Excel や紙でやりとりしたものから卒業できます。 ンプレシステム 事象に対して、一定の仮定を加えて予測を試みます。
API Q 最近発売を始めた製品などは予測できますか? そのため、仮定に含まれない条件に弱い、予測期間の長さに対して
AIク A 予測可能です。 誤差が大きくなるなどの問題を生じます。ラウド 売上予測 既学習の100万品目以上のパターンから、
適正発注数 どこ 類似製品の売り方をフィッティングし、予測を行います。 一方で、教師あり機械学習を土台にした予測モデルは、か
24 らh で365日 発
も
注タイ アクセス 事象そのものであるデータを説明できるようにモデルを構築します。AIが分析 発注数 ミな ンど グレコ の 顧 多人数 Q 突発的な売れ方は予測できますか。 そのため、事象における仮定などを立てるアプローチとちがい、取引デー メ 客 でタ ンド 生涯価
( 値 活サ 用 A 精度はあまり高くないものの、 事象そのものを表現するための説明変数の構築が鍵となりますが、ー 可バ 能ー) 保持率 過去の異常値としての売れ方を学習し、予測を実施します。 天候、相場、売れ行きそのもののデータを用いて、独自に説明力の
高いデータを構築することで、高精度予測を実現しています。
Q 季節変動性・暦などの依存性は再現していますか?
管理することに振り回されるこれまでの製品とサヨナラ。 A 予測モデルの中に反映しております。 Q 1ヶ月だけ使うことは可能?
A 初年のみ基本契約、
在庫数量を管理するために IT 化したいけれど、結局使いづらいから Excel やその他のツールで分析してしまっている ... Q データのインポート・エキスポートには対応しているか? 翌年より1年ごとに更新となっております。
そんな「なんちゃって IT」はサヨナラしましょう。 A ともに、CSV形式が対応しております。
ストックストリームズは、分析の全てをシステム上で出来てしまうだけでなく、 Q オンプレで提供してほしい。
既存の基幹システムと相互にデータをやりとりできる仕組み(API)を持っています。 Q 導入にかかる費用は? A 基本的にクラウドで提供しているITサービスであり、
管理を越えた、その先のデータ活用を切り拓きます。 A プランにもよりますが、15万円からとなっています。 オンプレでの提供は行なっておりません。