AIを使った予測分析Webアプリケーション開発

提供サービス

AIを使った予測分析Webアプリケーション「AIダッシュボード」をAWS上で開発。
サービスに係るコストを最小化するために、サーバレスアーキテクチャで構築。

このサービスでできること

下記の3つの機能それぞれについて、5つの部門（営業部、企画部、人事部、監査部、総務部）で使われると想定されるサンプルデータを使うことができます。また、自社データもアップロードすることができます。AIダッシュボードでは、お客様のデータは取得することはありませんので安心して使っていただくことが出来ます。

(1) クラスタリング

データを特徴が似たもの同士のグループ(クラスター)にまとめる手法でこれにより、グループ間の類似性と差異を可視化できますので、それぞれのクラスターに対する戦略立案や改善策など打ち手が明確になります。

(2) 数値予測

売上、来店客数、残業時間など具体的な数値を予測できます。例えば、残業時間を予測したい場合、売上目標、経験年数、年齢、問題先数などを説明変数として、目的変数(残業時間)を予測します。また、変数重要度(目的変数に影響を及ぼす重要な説明変数は何か、その順序を表したもの)も分かりますので、残業時間に影響を及ぼす説明変数が分かり、打ち手が明確になります。

(3) 2値予測

買うか買わないか、陽性か陰性か、達成か未達かなど2値をテーマとし、その確率まで予測します。
例えば、離職するかしないかを予測したい場合、残業時間、上司と自分の評価ギャップ、職場環境などを説明変数として、離職するを1、しないを0として2値予測をし、その確率も算出します。離職可能性が高い社員順にアプローチすることで離職率を下げることが出来ます。また、数値予測と同じように、変数重要度(目的変数に影響を及ぼす重要な説明変数は何か、その順序を表したもの)も分かりますので、離職率に影響を及ぼす説明変数が分かり、打ち手が明確になります。

開発内容

AWS環境にWebアプリを構築し、自社データをアップロードすることで機械学習（AI）による分析・予測ができます。
開発手法にはアジャイルを用いて、お客様との緊密な連携を重視しました。プルーフ・オブ・コンセプト（PoC）の実施を通じて、実際の動作確認を行いながら、最終的な成果物に導きました。柔軟性と緊密な連携のプロセスにより、お客様のニーズを的確に捉え、要件を満たすソリューションを提供しました。

開発言語：Python
フレームワーク：Vue.js

PythonによるAIモデル： 当社はPythonを使用し、独自のAIモデルを活用しています。これにより、高度な予測分析が可能で、お客様のニーズに合わせたカスタマイズもお気軽にご相談いただけます。

Vue.jsとVuetifyを活用： インターフェースはVue.jsフレームワークを採用し、Vuetifyによるマテリアルデザインが採用されています。これにより、使いやすく魅力的なユーザーエクスペリエンスが提供されます。

サーバレスアーキテクチャでコスト最小化： サーバレスアーキテクチャを採用し、コストを最小化。これにより、クライアントは効率的な予測分析を手軽に実現できます。