Salesforce
予測の精度に不満？AIが売上を予測します
AI売上予測ソリューションがお客さま専用のモデルを生成し、精度の高いデータに基づいた迅速かつ的確な判断を可能に。
相関分析により、売上に影響のある要素を特定します。
特許申請中(特開2024-129269)
AI売上予測ソリューションが手間いらずのAI高精度予測でコスト削減し、データドリブン経営戦略、営業施策の立案が可能に
AI売上予測ソリューションとは
AI売上予測ソリューションは、売上予測の精度や作業負担で悩む営業マネージャーの課題を解決し、データ駆動型の意思決定を促進させるソリューションです。
- 課題
- AI売上予測ソリューションなら
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課題
- 業績予測見込み精度が悪い
- 資料作成、データ収集に時間・コストがかかる
- 注力すべき案件がわからない
- 売上に影響のある要素がわからない
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AI売上予測ソリューションなら
- 貴社の過去実績データから貴社にあった予測モデルを構築するため、貴社に即した業績予測を可能にします
- 社内システムデータの取得から予測レポートまでのプロセスを自動化できるため、資料作成などにかかる時間を効率化します
- 予測モデルで売上確度がわかるようになるため、攻めるべき案件が一目瞭然になります
- 相関分析により売上に影響のある要素がわかります
AI売上予測ソリューション全体像
売上に関連するあらゆる社内データと案件売上との相関性をAIで解析して高精度の予測モデルを構築します。データの取得から予測のレポーティングまでの売上予測プロセスを自動化し、売上予測プロセスを大幅に効率化します。
BIツール等を使用した受注予測結果の出力例
図1.Excelに取り込んだ場合のイメージ
図2.BI製品に取り込んだ場合のイメージ
導入フロー
AI売上予測ソリューションは、下記の流れで提供します。
提案サービス
AI売上予測ソリューションの主な提供サービスは下記のとおりです。
| # | 提供物 | 内容 |
|---|---|---|
| ① | パッケージ |
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| ② | インプリメントサービス |
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| ③ | 導入教育 |
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| ④ | 運用保守サービス |
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FAQ
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どのくらいの過去データがあればよいのか？
一概にお答えすることが難しいご質問ですが、多変量解析のガイドラインが1つの目安となると考えています。具体的には、学習対象データの少ない側の結果となる行数が特徴量（説明変数）の数×10以上必要と言われています。
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PoC実施に当たり、準備として何が必要か？
PoCでは貴社のデータによる精度確認を目的としております。
そのため貴社の過去実績（受注のみではなく、失注した情報も含む）をQ1の件数目安を参考にご用意ください。 -
導入までにどんな作業が必要か？
下記をご用意いただく必要がございます。
・SFAに登録されている案件データのご提供
・SFAのオブジェクト作成、アクセスユーザー準備 -
Salesforce社のEinstein との違いは何か？
Einsteinシリーズ共通：ユーザー単位での課金
予測ビルダー：入出力がSalesforceオブジェクトのみ
Einstein Discovery：予測ロジックが非公開、相関のある項目についての出力は画面表示のみ
本ソリューション：OS単位での課金、入出力がcsvのため柔軟性が高い、効いている項目のアウトプットが可能 -
AIモデルは随時更新されるのか？
いいえ、随時更新はされません。
モデルの随時更新により最新の案件トレンドに追従できる一方で、外れ値などにより予測精度が低下してしまうリスクがございます。
そのため自動的な更新は推奨せず、精度確認を行ったうえでの手動によるモデル入替えとしています。
（導入フローの運用環境最適化にありますように、予測精度を向上するための継続ソリューションをご提案します）
