AOSデータ社、リテール業界向けAIデータ管理システム「AIデータALM リテール」を発表
2024年8月15日（木）11時16分 PR TIMES
〜リテールデータのAIデータライフサイクル全体の包括的な管理を支援〜
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/40956/423/40956-423-988fc072f0f2de8245feb97e80c01dd8-1978x1042.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]AIデータALM リテール
企業データとAIの利活用カンパニー、AOSデータ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長 吉田 宣也 以下AOSデータ社）は、リテール業界向けAIデータ管理システム「AIデータALM リテール」をリリースしました。 このシステムは、リテールデータのAIライフサイクル全体の包括的な管理を支援し、AIによるリテール効率を大幅に向上させることを目的としています。
AOSデータ社の代表取締役社長、吉田 宣也は次のように述べています。「私たちの新しいAIデータ管理システムは、小売業界のデータ活用のあり方を革新します。これにより、小売業界は、効率的にリテールデータを活用し、業務効率を高めることができます。」
AIデータ社は、リテール業界におけるデータ活用の最前線で革新的なソリューションを提供し続けることを約束します。私たちの使命は、最先端の技術を駆使してリテール関連事業の成長と発展を支援することです。
AOSデータ社は、AIとデータ管理技術の分野でリーダーシップを持つ企業です。私たちは、リテールデータの活用を支援し、小売業の進化を促進する革新的なソリューションを提供しています。
■主な特徴：
「AIデータ管理システム AIデータALMリテール」は、小売業界に特化した機能と特徴を備えており、リテールデータのAIライフサイクル全体を効率的に管理するためのソリューションを提供します。以下は、その主要な特徴です。
厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、リテール関連ドキュメントへの検索用メタデータ付与によるデータ検索性の強化、AIデータ活用に向けたマルチモーダルAIへの対応、様々なフォーマットのデータを専用ソフトなしに表示できるファイルビューアー機能、暗号化および監査機能、バックアップ機能、および大容量長期保管向けアーカイブシステム機能を備えています。「AIデータ管理システム、AIデータALM リテール」は、リテールデータを活用するAIプロジェクトに携わるリテール機関向けに設計されたクラウドストレージのSaaSです。
(1)リテール業界のデータをバックアップし、どこからでもアクセスできるようにする
(2)専用ソフトを使用しなくて、多様なデータを閲覧し、チームと安全に共有できる
(3)すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡する
(4)VDRドリブンセキュリティにより、セキュリティとコンプライアンスを最大化して、リテール業界の内外の関係者のデータを安全に保つ
(5) AI活用を見据えた検索用メタタグ機能
(6)大規模なコスト削減を可能にする大容量データ管理機能
(7)マルチモーダルAIへの対応
(8)セキュアなデータ管理、厳格なセキュリティプロトコルに基づいたデータ管理を実現し、リテールデータの機密性と安全性を確保します。
■AIに学習させるリテールデータ
AIに学習させるために収集が必要なリテールデータは、モデルが正確な予測や分析を行うために重要です。以下に、AI学習のために収集するべき主要なリテールデータの一覧を示します。
1. 販売データ
- トランザクションデータ: 各販売トランザクションの詳細（購入日時、店舗、購入商品、数量、価格）。
- 売上履歴: 各商品やカテゴリごとの売上履歴データ（日次、週次、月次）。
- 割引・プロモーション情報: 割引やプロモーションが行われた時期とそれが売上に与えた影響のデータ。
- 売上予測データ: 過去の売上実績に基づいた売上予測データ。
2. 在庫データ
- 在庫レベル: 商品ごとの在庫レベル、入出庫データ。
- 在庫回転率: 各商品の在庫回転率データ。
- 補充履歴: 在庫補充の履歴データ、発注日、納品日、リードタイム。
- 欠品データ: 過去の欠品履歴とその発生状況に関するデータ。
3. 顧客データ
- 顧客プロファイル: 顧客の属性データ（年齢、性別、住所、職業など）。
- 購買履歴: 各顧客の購買履歴、購入頻度、購入金額、購入チャネル（オンライン、オフライン）。
- 行動データ: ウェブサイトやアプリでの顧客行動（閲覧履歴、クリック、検索、滞在時間など）。
- 顧客ロイヤルティ: ロイヤルティプログラムの利用状況、ポイント使用履歴、顧客満足度。
4. マーケティングデータ
- キャンペーンデータ: マーケティングキャンペーンの内容、実施期間、ターゲット、結果（売上、クリック率、コンバージョン率）。
- 広告データ: オンライン広告のインプレッション、クリック率、コンバージョン率、広告費用対効果（ROAS）。
- 消費者行動データ: プロモーションが消費者行動に与えた影響（購入促進、ブランド認知の向上など）。
- ソーシャルメディアデータ: SNSでの言及数、エンゲージメント率、顧客フィードバック。
5. サプライチェーンデータ
- 供給履歴: サプライヤーごとの供給履歴、納品日、リードタイム。
- 物流データ: 配送時間、配送コスト、配送ステータス。
- サプライヤーパフォーマンス: サプライヤーの納期遵守率、品質、コストパフォーマンス。
- 発注データ: 発注数量、発注日、仕入れ価格。
6. 価格データ
- 価格履歴: 各商品の価格履歴、定価、割引価格、競合他社の価格。
- 価格弾力性: 価格変動が売上に与える影響（価格弾力性データ）。
- 価格戦略: プライシングモデル、割引戦略、価格キャンペーンの結果。
7. 競合分析データ
- 市場シェア: 競合他社との市場シェアデータ。
- 価格比較: 競合他社の商品価格との比較データ。
- 新製品リリース: 競合他社の新製品リリース情報とその市場への影響。
- 競合広告データ: 競合他社の広告キャンペーンとその効果。
8. 環境データ
- 季節性データ: 季節ごとの売上傾向、天候データが売上に与える影響。
- 地域別需要: 地域ごとの需要データ、消費者の嗜好の地域差。
- イベントデータ: 特定のイベント（休日、セール期間）が売上に与える影響。
9. 顧客フィードバックデータ
- レビュー: 商品レビュー、サービスに対する評価、顧客のコメント。
- アンケート結果: 顧客満足度調査の結果、NPS（ネットプロモータースコア）。
- クレームデータ: クレームの内容、対応履歴、顧客の反応。
10. 運営データ
- 店舗パフォーマンス: 各店舗の売上、利益率、客数。
- スタッフパフォーマンス: スタッフの販売パフォーマンス、接客評価。
- 運営コスト: 各店舗の運営コスト、スタッフの労働時間、光熱費などの固定費用。
これらのデータを収集してAIに学習させることで、顧客の購買パターンや売上予測、最適な価格設定、在庫管理の効率化、個別のマーケティング施策の効果測定など、さまざまなリテール業務におけるインサイトを得ることができます。また、AIはこれらのデータを分析してトレンドを予測し、ビジネスの意思決定を支援することが可能です。
■AIシステムを最適化するリテールデータのAIライフサイクルとは
AIシステムを最適化するためのリテールデータのAIライフサイクルは、データの収集からモデルの展開、運用、改善までのプロセスを包括します。以下に、リテールデータに基づくAIライフサイクルの主要なフェーズを示します。
1. データ収集
- データソースの特定: 販売データ、在庫データ、顧客データ、マーケティングデータ、サプライチェーンデータなど、AIモデルの学習に必要なデータソースを特定します。
- データの収集: 各ソースからデータを収集し、中央データベースに統合します。POSシステム、CRM、ERP、マーケティングプラットフォームなどからリアルタイムまたは定期的にデータを収集します。
- データの整理: データを構造化し、重複データや欠損データの除去、データの正規化を行います。これにより、モデル学習に適したクリーンなデータセットを作成します。
2. データ前処理
- データクリーニング: 欠損値の補完、異常値の修正、データ形式の統一などを行い、データの品質を確保します。
- 特徴量エンジニアリング: モデルの精度を高めるために、データから有用な特徴量を抽出します。例としては、季節性の影響を捉えるための新たな特徴量の作成や、価格弾力性を反映した特徴量の導入などがあります。
- データ拡張: データのバリエーションを増やすために、サンプルの増加や新しい特徴量の追加を行います。これにより、モデルが多様なシナリオに対応できるようになります。
3. モデル構築
- モデル選定: 収集したデータとビジネスの目的に基づいて、最適な機械学習アルゴリズムを選定します。例としては、売上予測には時系列分析モデル、顧客セグメンテーションにはクラスタリングアルゴリズムなどがあります。
- モデル学習: トレーニングデータセットを使用して、選定したモデルを学習させます。モデルがデータパターンを適切に学習するため、パラメータのチューニングを行います。
- モデル評価: テストデータセットを用いて、モデルの精度やパフォーマンスを評価します。評価指標には、精度、リコール、F1スコア、RMSE（平均二乗誤差）などがあります。
4. モデルの検証とチューニング
- モデルの検証: 交差検証やホールドアウト法を用いて、モデルの過学習や汎化能力を確認します。これにより、モデルが新しいデータに対しても良好なパフォーマンスを示すことを保証します。
- ハイパーパラメータチューニング: グリッドサーチやランダムサーチ、ベイズ最適化を用いて、モデルのハイパーパラメータを最適化します。これにより、モデルの予測精度を最大化します。
5. モデルの展開
- システムへの統合: 最適化されたモデルを実際のリテールシステムに統合します。これには、POSシステム、在庫管理システム、CRMシステムなどへの実装が含まれます。
- リアルタイム推論: モデルをリアルタイムの意思決定に使用できるように展開します。例としては、顧客のオンライン行動に基づいたリアルタイムのレコメンデーションなどがあります。
- APIの提供: 他のシステムやアプリケーションがモデルの予測を利用できるようにAPIを提供します。
6. モデルのモニタリングとメンテナンス
- モデルのモニタリング: モデルのパフォーマンスを定期的に監視し、リアルタイムのデータに対して予測が正確に行われているかを確認します。ドリフト（データや環境の変化によるモデルの劣化）を検出します。
- モデルの再学習: データの変化や新しいビジネス要件に対応するため、モデルを再学習させます。これにより、モデルが最新のトレンドや顧客行動に適応し続けます。
- フィードバックループ: モデルの出力結果を実際の結果と比較し、そのフィードバックを元にモデルを改善します。これにより、継続的な精度向上が図られます。
7. モデルの改善とバージョン管理
- 継続的改善: モデルのパフォーマンスに基づいて、改善の余地がある部分を特定し、新しいアプローチやアルゴリズムを試すことでモデルを進化させます。
- バージョン管理: モデルのバージョン管理を行い、過去のバージョンと新しいバージョンのパフォーマンスを比較し、最適なモデルを運用環境に維持します。
8. ビジネスインテグレーションと活用
- ビジネスへのインテグレーション: AIモデルをビジネスプロセスに統合し、意思決定支援やプロセスの自動化を行います。これにより、日々の業務にAIの成果を活用できます。
- 意思決定支援: AIによる予測や分析結果を基に、在庫補充、価格設定、マーケティング戦略などの意思決定を支援します。
9. 結果の分析とレポート
- 効果測定: AIシステムが導入された後の効果を測定し、売上や在庫管理の改善度合いを評価します。
- レポート作成: ビジネス部門や経営層に向けて、AIモデルのパフォーマンスとその影響に関するレポートを作成し、運用の結果を共有します。
このライフサイクルを通じて、AIモデルは継続的に改善され、リテール業界における戦略的な意思決定を支援する効果的なツールとして機能します。
■「AIデータ管理システム、AIデータALM リテール」の機能
AIデータALMは、リテールデータの管理やAIモデルのライフサイクルを効率的に運用するための機能を提供します。以下に、リテールデータの管理に利用できるAIデータALMの主要な機能を示します。
1. データ収集とインジェスト
- データソースの統合: 異なるデータソース（POSシステム、CRM、在庫管理システム、オンラインチャネルなど）からデータを収集し、統合します。これにより、リテールデータが一元的に管理されます。
- リアルタイムデータインジェスト: リアルタイムでデータを収集し、最新のデータをAIモデルに反映させることで、迅速な意思決定をサポートします。
2. データバージョン管理
- データバージョン管理: データセットのバージョンを管理し、過去のデータと現在のデータを比較できるようにします。これにより、データ変更の影響を把握し、モデルの再学習時に使用するデータを選定できます。
- データ履歴の保存: すべてのデータ変更履歴を保存し、いつどのような変更が行われたかを追跡可能にします。
3. データとモデルのセキュリティ
- アクセス制御: データとモデルへのアクセスをユーザーごとに管理し、機密情報の保護を強化します。
4. コラボレーション機能
- チームコラボレーション: データサイエンティスト、エンジニア、ビジネスアナリストが同じプラットフォーム上で協力して作業できるように、コメント機能やディスカッションボードを提供します。
5. コンプライアンスとガバナンス
- データガバナンス: データの使用や処理に関するポリシーを設定し、コンプライアンス遵守を確保します。これには、データプライバシーやデータ保持ポリシーが含まれます。
- 監査ログ: すべてのデータアクセスやモデル変更の記録を保持し、監査対応をサポートします。
AIデータALMは、これらの機能を通じて、リテール業界におけるデータ管理の効率化、AIモデルの精度向上、そして持続的なビジネスの成長を支援します。
■「AIデータ管理システム AIデータ ALM リテール」を支える各賞受賞実績の技術
「AIデータ ALM リテール」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を15年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。
■「AIデータ管理システム、AIデータALM リテール」サービス概要
・サービス名： AIデータ管理システム、AIデータALM（エーアイデータ エーエルエム）リテール
・提供開始：2024年8月15日
・価格：月額16,500円（税込）〜
・URL：https://aidata.jp/notice/alm-retail/
【AOSデータ株式会社について】
名 称 AOSデータ株式会社 代表者 吉田 宣也
設 立 2015年4月
所在地 東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金 1億円（資本準備金15億2500万円）
URL https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業8,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、15年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/40956/423/40956-423-988fc072f0f2de8245feb97e80c01dd8-1978x1042.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]AIデータALM リテール
企業データとAIの利活用カンパニー、AOSデータ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長 吉田 宣也 以下AOSデータ社）は、リテール業界向けAIデータ管理システム「AIデータALM リテール」をリリースしました。 このシステムは、リテールデータのAIライフサイクル全体の包括的な管理を支援し、AIによるリテール効率を大幅に向上させることを目的としています。
AOSデータ社の代表取締役社長、吉田 宣也は次のように述べています。「私たちの新しいAIデータ管理システムは、小売業界のデータ活用のあり方を革新します。これにより、小売業界は、効率的にリテールデータを活用し、業務効率を高めることができます。」
AIデータ社は、リテール業界におけるデータ活用の最前線で革新的なソリューションを提供し続けることを約束します。私たちの使命は、最先端の技術を駆使してリテール関連事業の成長と発展を支援することです。
AOSデータ社は、AIとデータ管理技術の分野でリーダーシップを持つ企業です。私たちは、リテールデータの活用を支援し、小売業の進化を促進する革新的なソリューションを提供しています。
■主な特徴：
「AIデータ管理システム AIデータALMリテール」は、小売業界に特化した機能と特徴を備えており、リテールデータのAIライフサイクル全体を効率的に管理するためのソリューションを提供します。以下は、その主要な特徴です。
厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、リテール関連ドキュメントへの検索用メタデータ付与によるデータ検索性の強化、AIデータ活用に向けたマルチモーダルAIへの対応、様々なフォーマットのデータを専用ソフトなしに表示できるファイルビューアー機能、暗号化および監査機能、バックアップ機能、および大容量長期保管向けアーカイブシステム機能を備えています。「AIデータ管理システム、AIデータALM リテール」は、リテールデータを活用するAIプロジェクトに携わるリテール機関向けに設計されたクラウドストレージのSaaSです。
(1)リテール業界のデータをバックアップし、どこからでもアクセスできるようにする
(2)専用ソフトを使用しなくて、多様なデータを閲覧し、チームと安全に共有できる
(3)すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡する
(4)VDRドリブンセキュリティにより、セキュリティとコンプライアンスを最大化して、リテール業界の内外の関係者のデータを安全に保つ
(5) AI活用を見据えた検索用メタタグ機能
(6)大規模なコスト削減を可能にする大容量データ管理機能
(7)マルチモーダルAIへの対応
(8)セキュアなデータ管理、厳格なセキュリティプロトコルに基づいたデータ管理を実現し、リテールデータの機密性と安全性を確保します。
■AIに学習させるリテールデータ
AIに学習させるために収集が必要なリテールデータは、モデルが正確な予測や分析を行うために重要です。以下に、AI学習のために収集するべき主要なリテールデータの一覧を示します。
1. 販売データ
- トランザクションデータ: 各販売トランザクションの詳細（購入日時、店舗、購入商品、数量、価格）。
- 売上履歴: 各商品やカテゴリごとの売上履歴データ（日次、週次、月次）。
- 割引・プロモーション情報: 割引やプロモーションが行われた時期とそれが売上に与えた影響のデータ。
- 売上予測データ: 過去の売上実績に基づいた売上予測データ。
2. 在庫データ
- 在庫レベル: 商品ごとの在庫レベル、入出庫データ。
- 在庫回転率: 各商品の在庫回転率データ。
- 補充履歴: 在庫補充の履歴データ、発注日、納品日、リードタイム。
- 欠品データ: 過去の欠品履歴とその発生状況に関するデータ。
3. 顧客データ
- 顧客プロファイル: 顧客の属性データ（年齢、性別、住所、職業など）。
- 購買履歴: 各顧客の購買履歴、購入頻度、購入金額、購入チャネル（オンライン、オフライン）。
- 行動データ: ウェブサイトやアプリでの顧客行動（閲覧履歴、クリック、検索、滞在時間など）。
- 顧客ロイヤルティ: ロイヤルティプログラムの利用状況、ポイント使用履歴、顧客満足度。
4. マーケティングデータ
- キャンペーンデータ: マーケティングキャンペーンの内容、実施期間、ターゲット、結果（売上、クリック率、コンバージョン率）。
- 広告データ: オンライン広告のインプレッション、クリック率、コンバージョン率、広告費用対効果（ROAS）。
- 消費者行動データ: プロモーションが消費者行動に与えた影響（購入促進、ブランド認知の向上など）。
- ソーシャルメディアデータ: SNSでの言及数、エンゲージメント率、顧客フィードバック。
5. サプライチェーンデータ
- 供給履歴: サプライヤーごとの供給履歴、納品日、リードタイム。
- 物流データ: 配送時間、配送コスト、配送ステータス。
- サプライヤーパフォーマンス: サプライヤーの納期遵守率、品質、コストパフォーマンス。
- 発注データ: 発注数量、発注日、仕入れ価格。
6. 価格データ
- 価格履歴: 各商品の価格履歴、定価、割引価格、競合他社の価格。
- 価格弾力性: 価格変動が売上に与える影響（価格弾力性データ）。
- 価格戦略: プライシングモデル、割引戦略、価格キャンペーンの結果。
7. 競合分析データ
- 市場シェア: 競合他社との市場シェアデータ。
- 価格比較: 競合他社の商品価格との比較データ。
- 新製品リリース: 競合他社の新製品リリース情報とその市場への影響。
- 競合広告データ: 競合他社の広告キャンペーンとその効果。
8. 環境データ
- 季節性データ: 季節ごとの売上傾向、天候データが売上に与える影響。
- 地域別需要: 地域ごとの需要データ、消費者の嗜好の地域差。
- イベントデータ: 特定のイベント（休日、セール期間）が売上に与える影響。
9. 顧客フィードバックデータ
- レビュー: 商品レビュー、サービスに対する評価、顧客のコメント。
- アンケート結果: 顧客満足度調査の結果、NPS（ネットプロモータースコア）。
- クレームデータ: クレームの内容、対応履歴、顧客の反応。
10. 運営データ
- 店舗パフォーマンス: 各店舗の売上、利益率、客数。
- スタッフパフォーマンス: スタッフの販売パフォーマンス、接客評価。
- 運営コスト: 各店舗の運営コスト、スタッフの労働時間、光熱費などの固定費用。
これらのデータを収集してAIに学習させることで、顧客の購買パターンや売上予測、最適な価格設定、在庫管理の効率化、個別のマーケティング施策の効果測定など、さまざまなリテール業務におけるインサイトを得ることができます。また、AIはこれらのデータを分析してトレンドを予測し、ビジネスの意思決定を支援することが可能です。
■AIシステムを最適化するリテールデータのAIライフサイクルとは
AIシステムを最適化するためのリテールデータのAIライフサイクルは、データの収集からモデルの展開、運用、改善までのプロセスを包括します。以下に、リテールデータに基づくAIライフサイクルの主要なフェーズを示します。
1. データ収集
- データソースの特定: 販売データ、在庫データ、顧客データ、マーケティングデータ、サプライチェーンデータなど、AIモデルの学習に必要なデータソースを特定します。
- データの収集: 各ソースからデータを収集し、中央データベースに統合します。POSシステム、CRM、ERP、マーケティングプラットフォームなどからリアルタイムまたは定期的にデータを収集します。
- データの整理: データを構造化し、重複データや欠損データの除去、データの正規化を行います。これにより、モデル学習に適したクリーンなデータセットを作成します。
2. データ前処理
- データクリーニング: 欠損値の補完、異常値の修正、データ形式の統一などを行い、データの品質を確保します。
- 特徴量エンジニアリング: モデルの精度を高めるために、データから有用な特徴量を抽出します。例としては、季節性の影響を捉えるための新たな特徴量の作成や、価格弾力性を反映した特徴量の導入などがあります。
- データ拡張: データのバリエーションを増やすために、サンプルの増加や新しい特徴量の追加を行います。これにより、モデルが多様なシナリオに対応できるようになります。
3. モデル構築
- モデル選定: 収集したデータとビジネスの目的に基づいて、最適な機械学習アルゴリズムを選定します。例としては、売上予測には時系列分析モデル、顧客セグメンテーションにはクラスタリングアルゴリズムなどがあります。
- モデル学習: トレーニングデータセットを使用して、選定したモデルを学習させます。モデルがデータパターンを適切に学習するため、パラメータのチューニングを行います。
- モデル評価: テストデータセットを用いて、モデルの精度やパフォーマンスを評価します。評価指標には、精度、リコール、F1スコア、RMSE（平均二乗誤差）などがあります。
4. モデルの検証とチューニング
- モデルの検証: 交差検証やホールドアウト法を用いて、モデルの過学習や汎化能力を確認します。これにより、モデルが新しいデータに対しても良好なパフォーマンスを示すことを保証します。
- ハイパーパラメータチューニング: グリッドサーチやランダムサーチ、ベイズ最適化を用いて、モデルのハイパーパラメータを最適化します。これにより、モデルの予測精度を最大化します。
5. モデルの展開
- システムへの統合: 最適化されたモデルを実際のリテールシステムに統合します。これには、POSシステム、在庫管理システム、CRMシステムなどへの実装が含まれます。
- リアルタイム推論: モデルをリアルタイムの意思決定に使用できるように展開します。例としては、顧客のオンライン行動に基づいたリアルタイムのレコメンデーションなどがあります。
- APIの提供: 他のシステムやアプリケーションがモデルの予測を利用できるようにAPIを提供します。
6. モデルのモニタリングとメンテナンス
- モデルのモニタリング: モデルのパフォーマンスを定期的に監視し、リアルタイムのデータに対して予測が正確に行われているかを確認します。ドリフト（データや環境の変化によるモデルの劣化）を検出します。
- モデルの再学習: データの変化や新しいビジネス要件に対応するため、モデルを再学習させます。これにより、モデルが最新のトレンドや顧客行動に適応し続けます。
- フィードバックループ: モデルの出力結果を実際の結果と比較し、そのフィードバックを元にモデルを改善します。これにより、継続的な精度向上が図られます。
7. モデルの改善とバージョン管理
- 継続的改善: モデルのパフォーマンスに基づいて、改善の余地がある部分を特定し、新しいアプローチやアルゴリズムを試すことでモデルを進化させます。
- バージョン管理: モデルのバージョン管理を行い、過去のバージョンと新しいバージョンのパフォーマンスを比較し、最適なモデルを運用環境に維持します。
8. ビジネスインテグレーションと活用
- ビジネスへのインテグレーション: AIモデルをビジネスプロセスに統合し、意思決定支援やプロセスの自動化を行います。これにより、日々の業務にAIの成果を活用できます。
- 意思決定支援: AIによる予測や分析結果を基に、在庫補充、価格設定、マーケティング戦略などの意思決定を支援します。
9. 結果の分析とレポート
- 効果測定: AIシステムが導入された後の効果を測定し、売上や在庫管理の改善度合いを評価します。
- レポート作成: ビジネス部門や経営層に向けて、AIモデルのパフォーマンスとその影響に関するレポートを作成し、運用の結果を共有します。
このライフサイクルを通じて、AIモデルは継続的に改善され、リテール業界における戦略的な意思決定を支援する効果的なツールとして機能します。
■「AIデータ管理システム、AIデータALM リテール」の機能
AIデータALMは、リテールデータの管理やAIモデルのライフサイクルを効率的に運用するための機能を提供します。以下に、リテールデータの管理に利用できるAIデータALMの主要な機能を示します。
1. データ収集とインジェスト
- データソースの統合: 異なるデータソース（POSシステム、CRM、在庫管理システム、オンラインチャネルなど）からデータを収集し、統合します。これにより、リテールデータが一元的に管理されます。
- リアルタイムデータインジェスト: リアルタイムでデータを収集し、最新のデータをAIモデルに反映させることで、迅速な意思決定をサポートします。
2. データバージョン管理
- データバージョン管理: データセットのバージョンを管理し、過去のデータと現在のデータを比較できるようにします。これにより、データ変更の影響を把握し、モデルの再学習時に使用するデータを選定できます。
- データ履歴の保存: すべてのデータ変更履歴を保存し、いつどのような変更が行われたかを追跡可能にします。
3. データとモデルのセキュリティ
- アクセス制御: データとモデルへのアクセスをユーザーごとに管理し、機密情報の保護を強化します。
4. コラボレーション機能
- チームコラボレーション: データサイエンティスト、エンジニア、ビジネスアナリストが同じプラットフォーム上で協力して作業できるように、コメント機能やディスカッションボードを提供します。
5. コンプライアンスとガバナンス
- データガバナンス: データの使用や処理に関するポリシーを設定し、コンプライアンス遵守を確保します。これには、データプライバシーやデータ保持ポリシーが含まれます。
- 監査ログ: すべてのデータアクセスやモデル変更の記録を保持し、監査対応をサポートします。
AIデータALMは、これらの機能を通じて、リテール業界におけるデータ管理の効率化、AIモデルの精度向上、そして持続的なビジネスの成長を支援します。
■「AIデータ管理システム AIデータ ALM リテール」を支える各賞受賞実績の技術
「AIデータ ALM リテール」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を15年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。
■「AIデータ管理システム、AIデータALM リテール」サービス概要
・サービス名： AIデータ管理システム、AIデータALM（エーアイデータ エーエルエム）リテール
・提供開始：2024年8月15日
・価格：月額16,500円（税込）〜
・URL：https://aidata.jp/notice/alm-retail/
【AOSデータ株式会社について】
名 称 AOSデータ株式会社 代表者 吉田 宣也
設 立 2015年4月
所在地 東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金 1億円（資本準備金15億2500万円）
URL https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業8,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、15年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。
