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Foresight in sight

ニュースリリース

2017年6月6日

日本ユニシス
「ビッグデータ活用支援サービス」を販売開始 〜 AI、IoT時代のデータ活用を支援 〜

日本ユニシス株式会社(本社:東京都江東区、代表取締役社長:平岡 昭良、以下 日本ユニシス)は、日本ユニシスがこれまでビッグデータ基盤構築やAI関連技術適用で培った知財や経験を体系化し、企業のビッグデータ活用を加速する「ビッグデータ活用支援サービス」を販売開始します。

現代は、さまざまなモノがインターネットと繋がり、実世界のデータが増え続けているIoT (Internet of Things)の時代を迎えています。そして多くの企業が、IoTにより収集される膨大なストリーミングデータを活用して、ビジネス上の価値を生み出す方法を模索しています。またIoTをはじめとする、周辺システムより収集された大量データから新たな価値を生み出し、ビジネスにイノベーションを起こすための技術としてAI(人工知能)が脚光を浴びています。このようにIoTの普及とAI技術の進化に伴い、ビッグデータ活用は企業の競争力強化に必要不可欠な取り組みとなっています。また、改正個人情報保護法の施行など、ビッグデータを扱う社会的な環境が整備されつつあります。

しかし一方では、専門スキルを持った人が不足している、ツールに精通した技術者がいない、最適なプラットフォームが何なのか分からない、データ活用について有効なシナリオが描けないなどの多くの課題によって、ビッグデータの活用に取り組めていない企業も数多く存在します。

日本ユニシスの「ビッグデータ活用支援サービス」は、これらの課題を解決し、企業のビッグデータ活用を支援します。お客さまはこのサービスを利用することで、専門技術者確保の問題やデータ活用に必要な技術・製品を見極め、AI、IoT時代に対応したIT基盤を構築する困難さから解放され、ビッグデータ活用をお客さまの業務改革や新ビジネス創出へと確実につなげていくことが可能になります。

「ビッグデータ活用支援サービス」の特徴は以下のとおりです。
  1. 日本ユニシスの知見・ノウハウを体系化
    ビッグデータ活用における豊富な経験とさまざまな製品技術に対する知見/ノウハウを集約・体系化し、AI、IoT時代に最適なサービスを提供します。
  2. お客さまの取り組み段階に応じたサービスメニュー
    ビッグデータ活用のための取り組みを「現状調査・構想」「評価・トライアル」「構築・アウトソース」「運用・定着」の4段階に分け、お客さまの取り組み段階に応じたサービスを提供します。
  3. 定額でのサービス提供
    お客さまごとにカスタマイズしたサービス提供に加え、支援内容を定型化・標準化した定額サービスも一部メニューで利用可能です。
段階 提供サービス名 サービス概要
現状調査・構想 データ分析アセスメント ビジネス・業務の課題を持つお客さまに対し、課題解決のためのデータ分析/AI技術適用検討を支援。
基盤構築アセスメント ビッグデータ活用をシステム的な側面から検討したいお客さまに対し、最適なIT基盤の立案に導く支援を実施。
評価・トライアル データ分析トライアル支援(※) お客さま所有データを用いて、特定目的を達成する為のデータ分析をトライアル的に行い、分析効果の検証を実施。
データ処理製品POC(Proof Of Concept)支援 お客さまデータを用いて、大量データ処理に必要なデータ処理基盤製品(DWH製品、Hadoop製品、ETL製品など)の性能検証を実施。
導入・構築 データ分析アウトソーシング お客さまに代わりデータ分析業務(定期的なお客さまデータの受領、レポート作成など)を実施。
データ分析基盤構築支援 データ分析/AI技術適用に必要なIT基盤やお客さま固有分析システムの構築を支援。
データ処理基盤構築支援 IoTを含む大量データ処理に必要なIT基盤の構築や既存システムからの移行作業を支援。
運用・定着 データ分析プロセス定着支援 データ分析プロセスをお客さまの通常業務プロセスとして導入・定着化させるための支援を実施。
※データ分析トライアル支援では、さまざまな業種・業務の課題に対応するため、各種分析メニューを用意しています。
カテゴリ 分析メニュー 概 要
SCM関連
サービス
補充計画分析 現状の可視化(在庫の推移、在庫日数、在庫回転率、欠品率など)、およびシステム導入後の効果(在庫推移の変化、在庫日数、在庫回転率、欠品率などの変化)を分析。
発注支援分析 現場の発注担当者の思考、経験をロジック化し、発注者の意思決定支援情報を精査し、自動発注システムの構築を支援。
マーケティング
関連サービス
プロモーション分析 DMやメルマガなどの顧客別プロモーション向けに、顧客ごとの購買確率を予測。
顧客分析 顧客のセグメント別の継続率などを可視化。
商品分析 商品を購入する顧客層、購入時期、数量から、商品特性(商品DNA)を導き、店舗でのプライスラインを策定。
ID-POS分析 クラスタリング分析(類似店舗グループ、類似顧客グループの作成)、離脱顧客分析(離脱予兆分析)、販促反応顧客分析、来店顧客商圏分析などを実施。
Web行動分析 Webのアクセス情報から、現状の可視化(流入、回遊、コンバージョン)および問題分析、課題解決分析を実施。
市場の声・顧客の声分析 コールセンターに寄せられる顧客の声や、SNSなどの市場の声などを対象とし、品質改善やマーケティングに向けた気づきを得ることを目的としたテキスト分析。
コールセンター
関連サービス
インバウンドコール数予測分析 日別のインバウンドコール数を高い精度で予測。
在宅率予測分析 アウトバウンドコール向けに、各顧客の曜日時間帯別の在宅率を予測
業種別(医療)
関連サービス
医療レセプトデータ分析 電子カルテ情報、DPC(Diagnosis Procedure Combination)情報、包括評価から、病院における経営の可視化、入院・外来別、診療科別に患者数、単価、収入を集計。
日本ユニシスは、急増するビッグデータ活用のニーズに対応するために、「ビッグデータ活用支援サービス」を提供し、今後3年間で14億円の売り上げを目指します。

今後も日本ユニシスは、ビッグデータ活用に関するサービスを強化し、お客さまのビッグデータ活用による競争力強化を支援していきます。
以 上
商標、登録商標
  • 記載の会社名および商品名は、各社の商標または登録商標です。
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