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活用データ

気象データ

気象データとは、気象庁が提供しているオープンデータです。
例えば気温・降水量・日照/日射・積雪/降雪・風・湿度/気圧・雲量/天気などがあります。
 
気象データを活用することにより、ALBERTのAI技術・分析技術が実現できることの一例をご紹介します。
ALBERTには、さまざまなデータを用いたAI活用事例が多数ございますので、AI導入・分析のお悩みはぜひご相談ください。

気象データのケース一覧

dotDataを活用した 伴走型​データドリブンDX支援

さまざまな業種や分野で、DX(デジタルトランスフォーメーション)への取り組みが推奨されています。日本でも経済産業省が推奨するなどして、DXへの注目度が集まっています。しかし、企業もDXの重要性を理解していても、日本国内において未だ成功事例が少ないのが現状です。DXを本来の意味で推進していくためには、システム、分析、組織が一体となり経営目標に向かって取り組む必要があります。

大容量データ処理技術を活用し、アジャイル開発でデータ基盤を迅速に構築

大容量データを処理する技術やデータ処理を減らすためのノウハウを活用し、処理を大幅に高速化。また、従来のITシステム構築とは異なり、ウォーターフォール型の開発手法とアジャイル開発をうまく組み合わせることにより、スピーディかつユーザーフレンドリーなシステム構築が可能に。試行錯誤しながらダッシュボード開発を進めることで、迅速なデータの可視化を実現し、運用負荷を軽減。

オープンデータを活用したマーケティング戦略支援

オープンデータを活用したマーケティング戦略支援

自社で蓄積したデータ以外のオープンデータも活用し、来店者数やリピート率などの従来指標だけでなく、販売戦略や商品開発に必要な指標を新たに算出。また、データドリブンな方針策定に必要なKPIをBIツールで管理できる環境を構築し、経営層から現場まで誰もが同じデータを共有することで、より迅速な意思決定が可能となり、幅広い視野や顧客の目線に近い視点のもとマーケティングを行うことができます。

電力需要の予測

電力需要の予測

過去の電力需要および気象データ、曜日データをもとに、エリアごとの電力需要を予測するアルゴリズムを構築。時間単位で精度を検証することで高精度な予測アルゴリズムを実現。これにより過剰な発電によるコストを抑えます。

売上予測に基づく食材調達の最適化

売上予測に基づく食材調達の最適化

賞味期限がある商品を扱う店舗にて、販売不振による過剰在庫の発生・需要過多による材料不足などの販売機会損失を防ぐため、日々の売上データ等を用いて最適な材料調達量や商品の売れ行きなどを予測するアルゴリズムを構築。売上データ、商品データ、店舗データの他に、気象データ、イベントデータなどを採用することで、精度の高い最適化アルゴリズムを実現。