ソトミル

社内で得られるデータだけでは不足していると感じて、IoT・センサー・外部データなどを重ね合わせ、意思決定の質を高めたり高度な予測に活かす取り組みが増えています。
ソトミルは、SNS・イベント・気象データなどの外部データをリアルタイムに取得・蓄積し、AIによる独自の分析処理を加えてAPIで提供するサービスです。

ソトミルの概要図

SNSデータ

Twitterデータを取得・蓄積し、感情分析AIで独自に数字化した情報を提供します。

イベントデータ

花見、お祭り、イルミネーションなど、国内約3,700のイベントの開催有無・期間の更新と、独自の影響度ランクを提供します。
【情報提供:るるぶDATA】

気象データ

天気、気温、降水確率、平年値等の実績や予報データをタイムリーに提供します。

ソトミル.View

データ分析初心者でも操作が簡単なダッシュボード機能「ソトミル.View」を提供しております。
自社の様々なデータと掛け合わせて分析することで新たな示唆(インサイト)を獲得できます。

ソトミル.Viewの主な特長
1.直感的に使える分析画⾯(UI)
2.社内データを取り込んで⾃社オリジナルの分析もできる
3.新たなインサイトの獲得を通じて業務改⾰や意思決定をサポート

ソトミル.特徴分析

商品の販売や出荷情報等をアップロードするだけで外部データとの分析を自動で行い、数千万件以上の組み合わせの中から関連性の高い条件(気象・期間・商品属性)の抽出とダッシュボードに出力することができます。

ソトミル.特徴分析の主な特長
1.多数の商品をまとめて分析することができる
 ・気象データ、商品属性、集計期間などから相関の高い条件を自動抽出
 ・対象商品やカテゴリをダッシュボードに表示、日次で更新 など
2.コロナ自粛期間や季節イベントとの重ね合わせ分析ができる
3.誰でも簡単にノーコードで利用できる

ご利用例


商品出荷予測(食品卸売様)

〇課題
商品ライフサイクル全体を対象とした予測対応、センター・販促・商品分類・休配日などの特徴を踏まえた予測精度向上に取り組みたい。
〇解決策
商品需要予測モデルの高度化
〇取り組みの成果と今後
経験者と同レベルの発注精度の実現と省力化に取り組めるようになった。今後は対象カテゴリを増やして一層の効率化を目指したい。


来客数予測(食品スーパー様)

〇課題
気象や周辺イベント、またコロナ禍の自粛期間中などの変動を加味した1週間先までの来客数を予測し、販売計画やパート・アルバイトのシフト計画に反映したい。
〇解決策
来客数予測モデルの高度化
〇取り組みの成果と今後
これまでのマネージャーの経験に基づいた計画作りが自動でできるようになり、店舗ごとのバラつきが抑えられるようになった。今後は発注の自動化まで進めていきたい。


混雑予測(配送業様)

〇課題
近距離配送において、時間帯・気象状況・イベント等により渋滞が発生する場合があり、遅配や人によるルートの見直しが頻繁に発生していた。
〇解決策
混雑予測モデルの構築
〇取り組みの成果と今後
混雑予測の高精度化により配車効率が向上し、お客様へのサービス品質向上、燃料コスト軽減になった。今後はエリアの拡大を目指すとともに、ドライバーにも情報を共有して時間帯ごとのルート変更なども検討していきたい。

商品販売予測(食品スーパー様)

〇課題
日別時間帯別の販売予測を行えるようにし、発注精度の向上に取り組みたい。
〇解決策
商品需要予測モデルの高度化
〇取り組みの成果と今後
休配日対応や生ものなどの予測もできるようになり、全カテゴリにおいて残在庫削減と廃棄量の削減が実現できることがわかった。今後は、全店舗展開を進めるにあたって精度のさらなる向上と運用費の抑制方法の検討に取り組みたい。

商品特徴分析(食品卸様)

〇課題
商品やセンターごとの受注や出荷変動をタイムリーに見える化して、商品補充の効率化や欠品を防ぎたい。
〇解決策
特徴分析、ダッシュボードの構築
〇取り組みの成果と今後
発注タイミングの直前で注意が必要な商品リストを取得したり、アラートとして自動的に通知することで欠品防止や担当者の作業負担が軽減できることがわかった。今後は、季節や長期休暇などで複雑なオペレーションが求められるタイミングにおいても取り組んでいきたい。

ご利用までの流れ

ご利用イメージのヒアリングとダッシュボードによるデモなども交えて、貴社に適した導入方法をご提案します。
カスタマイズや社内システムとの連携などもサポートしております。