架電数予測でオペレータ数を最適化

　これにより、機械学習を用いたデータ分析で最適なオペレータ数の算出やＥＣの売上予測が可能となり、データ分析に係る工数を大幅に削減して生産性の向上をめざす。

　フレンディットによると、需要変動の予測による人員や在庫の最適化は、企業の生産性向上に直結する重要な経営戦略だ。例えばコールセンターでは、電話の架電数を予測してそれに応じた人数のオペレータを配置することでコストが削減でき、生産性を高める。

売上予測で不良在庫を削減

　また、ＥＣサイトの運営企業では、在庫状況を可視化して売上予測をすることで不良在庫を削減でき、利益向上につながる。こうした予測を行うために必要な現状分析や需要予測は、データ分析に手間と時間がかかるほか、分析後の予測が属人化することなどが問題視されており、データ分析に係る工数や予測精度に課題を抱える企業も少なくないという。

　連携は、こうしたクライアントの課題解決のために向けられる。フレンディットは、コールセンターおよびＥＣに関するシステム運用を中心に、ＩＴによる業務最適化から商品・会員・購買データ利活用を担う。ジーエルシーは、消費者との接点に直結するマーケティング活動を支援するＡＩやＲＰＡ、機械学習を活用したデータ分析が強みだ。

需要結果予測の分析結果レポートも

　『需要予測分析代行サービス』は、架電数や在庫状況などのデータの抽出から、データ整形、集計、レポート化までの業務をワンストップで代行。機械学習を用いた現状分析と予測分析で、コールセンターでの架電数とオペレータの相関レポートや、ＥＣサイトの在庫状況の可視化レポートなど、企業の課題や要望に合わせ、視覚的に分かりやすいグラフや表を用いたレポートをオーダーメイドで作成する。企業は、これまで分析やレポート作成に割いていた工数を、業務改善や新しい施策の実施に充てられるとしている。

　フレンディットによると、導入メリットの軸として、（１）手間をかけずに高精度な予測分析や効果的なレポート提出が可能（２）架電状況分析でオペレータ人員を最適化（３）在庫状況分析で売れ筋商品を把握――などが挙げられるという。利用価格は、１レポートあたり３万円／月（税抜き）。６か月が最低契約期間。