予測で世界は
変えられる
ForecastFlowは実践重視の
AutoML（自動機械学習）ツールです
予測活用シーンの代表例
未来の予測から
最適な施策を適用する
例えば、サブスクリプション・ビジネスでは会員にサービス利用を継続してもらうことが命題です。
ForecastFlowを使うと、会員データ（会員属性や行動データ）から各会員の１か月後の解約予測（解約確率を算出）ができます。さらに、予測の判断理由も解釈しやすいので、各会員ごとに最適な施策を適用することが可能です（パーソナライゼーション）。
ForecastFlowがあれば
できること
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01
誰でも最先端AIの
予測を活用できる予測活用フローデータサイエンスを専門とした企業GRIのベストプラクティスが搭載されているので、画面遷移に沿って予測活用できる
プログラミング不要ウェブ操作だけなので誰でも予測を活用できる
クラウド予測業務に最適な設定をしたクラウドが提供されるので、予測専用サーバの手配や管理が不要
自動予測データと予測の設定さえあれば、後は全て自動で最適な予測が得られる
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02
AIの予測判断を
参考にできる解釈できるAI膨大なデータの組み合わせから高精度の予測モデルを構築するだけでなく、AIはなぜそのような判断を下したのか？
通常のAIでは判断根拠がブラックボックス化しやすいが、ForecastFlowでは判定基準を可視化しているので、施策の優先順位や施策立案の参考にしやすい -
03
予測活用で適切な
試行錯誤をしよう高精度な予測アルゴリズム迷宮をさまよいがちな予測業務も、多くの予測問題に対して高精度の予測アルゴリズムを搭載しているため、最適な初手を打てる
高速化の追求試行錯誤に待ち時間は厳禁であり、ForecastFlowは高速に予測モデルを構築できます。精度の出ない不要なアルゴリズム利用の待ち時間を排除しつつ、高精度の予測を維持しています
データの確認良い予測モデルを構築するためには、予測に関係する様々なデータに対し、ユーザによる適切性の確認が重要です
ForecastFlowは、ユーザの確認しやすい手法が搭載されています -
04
チームで予測の
解釈を共有できる共通認識良い予測結果を個人で理解することは重要ですが、組織全体で予測結果を共有できなければ、共通認識が形成でき、組織として有機的な動きを形成できます
おすすめのユースケース
ForecastFlowによる予測は広範な業務領域に利用でき、DX（デジタル・トランスフォーメーション）の一環に組み込むことが可能です。
また、異なる予測問題でも共通の利用方法で対応が可能となっています。
事業戦略・営業戦略
- ・サブスクリプションでの入会予測、解約予測、LTV予測
- ・リードナーチャリングでの成約予測、LTV予測
- ・ロイヤルカスタマ分析での優良顧客の育成（顧客ランク予測）
- ・店舗の売上予測
- ・訪問営業の最適化
マーケティング・広告・
プロモーション
- ・ウェブ閲覧行動（1st Partyデータ）によるユーザ属性推定
- ・オンライン広告でのコンバージョン予測
- ・ダイレクトマーケティングでの反応予測
- ・テレビの視聴率予測
- ・コールセンターの生産性向上（入電予測、成約予測）
商品開発・R&D・生産
- ・センサーデータによる予兆の自動捕捉
- ・工場での機器の故障予知
- ・不良品の選別による生産工程の自動化
バックオフィス
- ・人事部門での採用、定着、退職予測
- ・収納部門での未払い予測
- ・金融や不動産での信用スコア算出
ForecastFlowの
導入パターン
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パターン01
エキスパート・データ・サイエンティスト
即日、ForecastFlowへ手持ちのデータセットを投入し、利用を開始
他社のAutoMLツールや自作の予測モデルと比較（同一データセットをForecastFlowへ投入できます） -
パターン02
自分のペースで学びながら利用開始
利用動画やマニュアルを参考にしながら、自分でデータセットを作成しForecastFlowを利用します
ForecastFlowのコミュニティで疑問点を解決しながら、理解を深めます -
パターン03
導入コンサルタントが伴走しながら利用開始
コンサルタントが貴社の事情に合わせて、ForecastFlowの導入をサポートします
取り組むべきビジネス課題をどのように選定すべきか／データをどのように準備すべきか／データ分析基盤を構築すべきか／貴社内のデータ活用リテラシーをどのように上げていくべきか
