AIデータ分析プラットフォームInnovelの導入を通じて、リアル店舗のDX支援や業績改善に向けたコンサルティングサービスを提供する株式会社SiNCE（本社：東京都六本木、代表取締役社長：一筆太郎）は、月額5万円からご契約可能な、いつでも,どこでも,簡単にデータ分析が可能な、Innovel スマートフォン版を、この度リリース致しました。

サービスリリースの背景

”データ分析をいつでも,どこでも,簡単に”をコンセプトに誕生した本サービス。
今や、様々な仕事において、PCからタブレットやスマホへと、ビジネスシーンで使用するデバイスは、ポータブル性に優れたタブレットやスマホが主流となりつつあります。
刻々と状況変化する時代だからこそ、一瞬でも早く、適切なアクションが打てるよう、スマホから簡単、リアルタイムに最新状況を把握したい。そんなビジネスニーズに応える形で本サービスの提供に至りました。

本サービスの機能一覧（データ分析機能で把握出来ること）
（AI×ビッグデータの活用による、1.現状把握、2.リスク検知、3.未来予測を実現）

＜ダッシュボード＆レポートサンプル＞
※フォーマット・数値はダミー（ダッシュボードやレポート項目はお客様毎に個別化）

現状把握

リスク検知

未来予測

AIデータ分析プラットフォーム Innovelについて

リアル店舗型ビジネスの長年の課題でもある、同一顧客の情報を連携せずに、それぞれのシステムで点在して管理している状態を解決し、集客から売上迄の一連の顧客行動をワンストップで分析できる業界待望の、データ統合/連携から分析までカバーしたサービスです。ワンストップで顧客分析が可能になる事で、本当に効果のある広告キャンペーンやメディアの可視化、LTVの最大化が可能となり、データに基づく打率の高い店舗経営を実現する事で、リアル店舗ビジネスのDX推進と業績改善を支援致します。

＜Innovelのサービス全体像＞

サービスご提供価格

初期費用：要お見積もり
月額費用：5万円〜（Looker利用料&レポート作成費含む）

Lookerについて

GoogleCloudが提供する、蓄積されたビッグデータを収集・分析・活用するためのツール。内部にデータを持たず、直接DWHに通信することで、データを常に最新の状態で分析することが可能。データガバナンスに優れており、データマネジメントに伴うリスクやコストを最小限に抑えます。

株式会社SiNCEについて
”データで世界をもっと革新的に！”それが我々のMissionです。テクノロジーの発展により、あらゆる場面で顧客体験がアップデートされる中、従来は魅力的であったモノやサービスは、その価値の再定義を急速に問われるようになっています。我々はデータの力で市場/顧客視点でモノやサービスの再定義をし、より顧客価値の高い状態で市場へ接続する事で革新的なモノやサービスで溢れる世界の実現を目指しています。

【会社概要】
株式会社SiNCE
所在地：〒106-0032 東京都港区六本木1-4-5 アークヒルズサウスタワー16階
代表：一筆太郎
設立：2020年2月
事業：
1. デジタルトランスフォーメーション事業
2. セールスグロース事業
3. 自社事業
URL：https://since2020.jp/

株式会社SiNCE's job postings

スマホで簡単データ分析！AIデータ分析プラットフォーム、Innovel スマートフォン版を月額5万円より【iPhone13にも対応】

一筆一恵

株式会社SiNCE / Other

AI スマホデータ分析プラットフォーム Looker

株式会社SiNCE

株式会社SiNCEは、AI・データで経営課題を解決する会社です。ビジネス理解と事業グロースに強みを持っており、ハイレベルなデータ分析を武器に実際のビジネスで成果を上げてきました。コアコンピタンスとしたいのは、ROIへの貢献。本質的な成果につなげるためにAIやデータを活用し、経営課題の改善を実行してきました。 SiNCEが今まで、企業のビジネス成長を支えることができた事例を簡単にご紹介いたします。 ■ケース１：在京球団のデータ活用による収益機会創出経営課題：観客動員が低下に伴う、収益機会の減少　まず、194試合の購買データと6.4万人超の会員データを繋ぎ合わせてデータを多面的に分析できる基盤を構築しました。このデータを用いることで「いつ」「どの顧客」が「どの試合」の「どのタイミング」で「どこの売店」で「何を購入」までデータを繋げて可視化できるようになりました分析基盤から収益に繋がっている顧客行動や、試合中の行動の流れを解析・データ分析を実施。座席エリアや顧客属性別の購買行動を可視化し、顧客のペインポイントを特定しました。その結果、球団は新たな収益機会を創出することができました ■ケース２：卸事業のAI（需要予測）活用による受発注効率化経営課題：受発注業務の効率化　各種受発注のデータからAIモデルの構築はベンダーと進めることができたが、実際に運用して効果を改善するためには多くの課題があった。・オペレーションが複雑で業務フローのモデル化ができていない・発注業務を人からAIに移行したいが、効果見込みが見えないため判断ができない・他拠点への展開したいが、新しいモデルの構築・評価ができない課題に対して、徹底したビジネス理解と現場メンバーの巻き込みを実施。複雑な受注、発注、在庫、AIの関係性をモデル化しました。これにより精度や実運用した場合の欠品数や在庫がどのくらい発生するかのシミュレーションに繋がりました。結果を可視化するBI画面を構築することで、従来の発注方法に比べて、低在庫数で低欠品率を実現できることが明らかになり、拠点展開への展開を推し進めるドライバーに繋がった。 BI画面は経営サイドへのコミュニケーションにも用いられ、現場の発注部門、システム部門、経営サイドが一丸となってAI予測による発注に向けて進めている。 ■ケース３：RI/SP運用のAIによる購入自動化・高度化経営課題：オペレーション高度化と属人性解消、新サービス構築　RI/SPの購入は仕組みが複雑なため購入量の最適化が難しく、人の経験や感覚によって実施されていた。このオペレーションをAI活用することで、属人性を排除し、高度化を進めた案件である本案件を進める上で下記の課題が存在した。・RI/SP履歴データであるCUR(Cost and Usage Report)が複雑で解析が必要・RI/SPを購入する金額が非常に大きく、実用に耐えうるAI活用を探る必要がある・RI/SPオペレーションの効果評価は独自概念が多く、新たな評価方法が必要であるこの課題に対してSiNCEでは徹底したデータ調査、検証を実施。CURデータの解析はもちろん、関連データとの比較を実施。最終的に一部で差分が出ていた箇所が存在していたが、この差分もAWS側の特殊処理によってデータにずれが発生していたことが判明。データ解析ではハイレベルに数値に向き合った。 AI活用の施策提案ではAIという不確実性が高い技術を中核に据えるため、探索的なプロジェクト運営の形で推進しました。AIモデルの構築レイヤでは回帰系モデルや時系列モデル、NNモデル、さらにモデルを組み合わせたアンサンブルなど数十パターンを評価しました。精度だけではなく、実際の運用を考慮しバランスがとれたモデルを選択しています。プロジェクトレイヤでも常時4〜5タスクを提案し、クライアントの状況やモデル精度などによって、探索的に実施タスクの優先順位を変えるプロジェクト運営をしています。その結果、難解なCURから正確なBIを構築できました。オペレーション実施時に活用され、人によるオペレーションの高度化に成功しました。この成果は効率と利益向上に寄与し、今回の仕組み自体のサービス化に向けた取り組みも進行中です。 ■今後の展開データ活用で企業のビジネス成長を支えてきたSiNCEのノウハウをSaaSとして提供す予定です。 AI・データを活用してマーケティングのROIの最大化を目的とするサービス開発を皮切りに今後はサプライチェーン領域、HR領域への展開を予定しています。＜現在募集職種はこちら＞ https://www.wantedly.com/companies/company_4791826/projects

Invitation from 株式会社SiNCE

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