流通・マーケティング｜NTTデータ数理システム

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・ 流通・マーケティング ・ 製造 ・ Alkano

データ活用アセスメントによる課題整理と 正しい方針策定

DX推進・データ活用で成果を継続的に出すために、最初にやるべき「課題整理」と「方針策定」の進め方をまとめた資料です。表面的なテーマではなく業務に直結する本質課題を定め、PoCや実装で迷走しないための考え方を、課題設定とデータアセスメント（既存データでの評価）を軸に解説します。ツール・教育・基盤など選択肢が多い中で、今何が必要で何ができるかを整理し、優先順位とロードマップにつなげるためのポイントを紹介。製造（異常・予兆検知）、コールセンター（VOC分析）、小売・生産管理（需要予測）の事例も掲載しています。

・ 機械学習・統計解析 ・ 数理計画・最適化 ・ 流通・マーケティング

リテールテックの活用　小売業の業務最適化<br>～ ダイナミックプライシング、発注量最適化 ～

小売業の業務最適化を、機械学習と数理最適化を組み合わせて実現するための考え方と事例をまとめた資料です。顧客行動や需要を予測し、その結果をもとに発注・値付け・製造量・陳列数・差配・配送ルートなどの意思決定を最適化する「Predict then Optimize」を軸に解説。発注量最適化、ダイナミックプライシング（値引き率最適化）、製造量・陳列数最適化、配送計画最適化などの具体例を通じて、欠品・過剰在庫・廃棄ロスの抑制と利益最大化の両立に向けたアプローチが掴めます。

・ 自然言語処理 ・ 生成AI ・ 流通・マーケティング ・ Text Mining Studio

真の業務効率化・価値創造を目指す生成AIのマーケティング活用【生成AI×テキストデータ分析】

生成AIとテキストデータ分析（テキストマイニング）を組み合わせ、マーケティング業務の「真の効率化」と「新規価値創造」を狙うための考え方・進め方をまとめた資料です。生成AIの強み（自然言語理解・対話によるアイデア出し）と弱み（ハルシネーション）を踏まえ、何に使うべきか／避けるべきかを整理。さらに、膨大な顧客の声（VOC）を俯瞰し、データから仮説を作って検証するサイクルを回すための勘所、生成AI×テキストマイニングの分析事例、生成AIエージェントで仮説を磨く発展トピックまで解説します。

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