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会社名 株式会社KSKアナリティクス KSK Analytics, Inc.
東京オフィス 東京都中央区銀座8-‐‑‒14-‐‑‒11 ワイエヌ銀座ビル5F
⼤大阪オフィス ⼤大阪市中央区本町1-‐‑‒1-‐‑‒3 本町橋⻄西ビル2F
URL www.ksk-‐‑‒anl.com
設⽴立立 2006年年8⽉月
1.アナリティクス・ソフトウェア事業:
オープンソースを中⼼心としたデータ分析・活⽤用ソフトウェアの販売、サポート等の提供。
・オープンソースビジネスアナリティクス Pentaho
・オープンソース⾼高速データベース Infobright
・オープンソースデータマイニング RapidMiner
・計画/分析/レポート Jedox
・⼤大規模データ解析 NYSOL
・統計解析Rの商⽤用版 Revolution Analytics
・商⽤用Hadoop製品 Cloudera
2.アナリティクス・サービス事業:
Hadoopやアナリティクスツールなど複数のオープンソースを組み合わせた分析サービスの提供。
・アジャイル型データ分析サービス
・データ活⽤用・基盤構築サービス
・オフショアデータ分析(ベトナム)
・分析教育(ソレイユデータ道場)
KSK Analytics 会社概要
4. KSK Analytics, Inc
アナリティクスによる問題解決
• 過去2年年蓄積分のセンサーデータの分析、属
性の絞り込み、関連性をモデル化。
• 予測モデルの作成とレポーティングにより、
メンテナンス担当者への⾃自動通知。
• さらに、予測レポート結果のフィードバック
を取り込むことで、より予測精度度の向上を継
続的に⾼高めていくように仕組みを作成。
ビジネス課題
機器から送付されてくる様々なセンサーデータから、機器
のメンテナンス必要時期と交換が必要パーツを予測したい。
不不必要な訪問やパーツ交換を省省いてコストを削減したい。
センサーログからの事前故障予測〜~⼤大⼿手医療療機器製造会社
機器内の
各種センサー
データ
モデリング 予測レポート
フィードバック
データ分析サービス事例例1
5. KSK Analytics, Inc
Case Study
アナリティクスによる問題解決
• ⽉月次の売上数量量をトレンドと季節傾向に分解
し、モデル式を作成。将来12ヶ⽉月間の⽉月別
の売上を予測。
• 予測は製品の発売前から適⽤用可能に、機種別、
製品別など任意の単位で予測可能に。
• 予測モデルをパラメータ化、モデル作成時の
傾向が持続しないと予想される場合があるた
め 実績データの蓄積に応じて予測を更更新可
能に。
ビジネス課題
サプライチェーンにおける流流通在庫を最適化したい。タイム
リーな需要予測により、多様な製品にかかわる部品在庫を削
減したい。部品ごとのリードタイムに応じて、安全在庫を設
定したい。
統計的モデルによる需要予測〜~⼤大⼿手楽器メーカー
過去の出荷
実績データ
予測モデル 予測数量量 SCMシステム
データ分析サービス事例例2
6. KSK Analytics, Inc
アナリティクスによる問題解決
• ヒアリングにより分析要件を決定して、必要
なデータを収集、クレンジングし、ETLツール
でデータマートを構築。
• データをチャートおよびテーブルでビジュア
ル化、顕著な傾向を把握できる。クラスター
分析にて、顧客のセグメントを明確化。
• さらなるクレンジングを繰返し、決定⽊木モデ
ルよりルールを可視化。(ポイント使⽤用した
顧客は2か⽉月以内に退会可能性が極めて⾼高い
etc)
ビジネス課題
提供サービスの解約率率率を低減したい。何が解約率率率に⼤大きな
インパクトを与えるのかを明確にしたい。中⻑⾧長期のマーケ
ティング施策の論論拠がほしい。
会員データ分析による顧客離離反防⽌止〜~⼤大⼿手プロバイダー
会員属性データ
使⽤用履履歴データ
ポイント履履歴
アンケートデータ
分析データマート
ビジュアル化
クラスター分析
決定⽊木分析
データ分析サービス事例例3
7. KSK Analytics, Inc
アナリティクスによる問題解決
• ウェブから消費者の声を収集し分析することで、
費⽤用が抑えられ継続的な運⽤用が可能になった。
• アンケートからは得られない潜在的な製品ニー
ズを抽出できた。
• 分析結果から消費者のニーズを把握し、製品開
発の参考にできた(30〜~34歳⼥女女性は深い⾚赤系の
⼝口紅が好評etc)。
テキストマイニングによる製品開発⽀支援
ネットワーク
分析
データ分析サービス事例例4
ビジネス課題
ある事業会社では消費者の声をアンケート調査で得ていたが、
調査費⽤用が⾼高いため継続できず製品開発に活かすことが難し
かった。
クチコミ
データ
クラスター分析
決定⽊木分析
形態素解析
整形・加⼯工
⼤大⼿手化粧品メーカー〜~マーケティング部⾨門
8. KSK Analytics, Inc
Case Study
ビジネス課題
新規海外展開のためマーケティング戦略略を作成したいが
既存製品の利利⽤用地域が把握できておらず、どの地域で販
売可能性が⾼高いか分からなかった。
未開拓拓エリアの潜在的顧客のGIS可視化
データ分析サービス事例例5
アナリティクスによる問題解決
• SNSデータ分析から製品の利利⽤用地域と使い勝⼿手
を把握できた。
• オープンデータの活⽤用により地域を具体的に把
握でき、SNS分析と合わせてGIS可視化。
• 地域別に影響⼒力力の⾼高い⾔言葉葉、流流⾏行行の話題を把握
し、戦略略作成の参考にできた(X地域のイノ
ベーター・アーリーアダプターを発⾒見見できた
etc)。
ネットワーク分析
SNSデータ
形態素解析
整形・加⼯工 GIS可視化
オープンデータ
⼤大⼿手⾷食品メーカー〜~マーケティング部⾨門
9. KSK Analytics, Inc
⼤大⼿手オフィス⽤用品メーカー〜~顧客サポート部⾨門
データ分析サービス事例例6
ビジネス課題
サポートセンターに寄せられる膨⼤大なテキスト情報(要
望・苦情)の蓄積に⼒力力を⼊入れているものの、顧客満⾜足度度
を向上するデータ活⽤用ができていない。
アナリティクスによる問題解決
• 要望・苦情をカテゴリ(製品/出荷/営業の
問題etc)に分類できた。
• 製品の不不具合パターンを把握できた(製品A
は7〜~9⽉月、気温35℃以上でインク漏漏れが多
発しているetc)
• カテゴリ化、要約化でき、該当部署への伝達
がスムーズになり対応箇所・スピードが向上
した。
コールログ
クラスター分析
形態素解析
整形・加⼯工
クロス集計
原因を特定
膨⼤大な顧客クレームから要因分析
10. KSK Analytics, Inc
⼤大⼿手消費財メーカー〜~代理理店営業部⾨門
データ分析サービス事例例7
ビジネス課題
担当者の能⼒力力で営業成績に⼤大きな差が⽣生まれているが、そ
れらを解消できる具体的な解決案を⽰示せていない。また、
新⼊入社員の研修プログラムを作成したい。
アナリティクスによる問題解決
• 営業フェーズでの課題の洗い出しにより営業ア
クションが具体的になり、経験の浅い営業担当
者でも⼀一定の⽔水準の提案が可能になった。
• ⽬目標達成社員の報告書は、未達成社員に⽐比べ数
値情報が多い(例例:達成→受注⾒見見込80%以上、
未達成→ほぼ受注取れる⾒見見込)などが分かり、
⽇日報の書き⽅方指導ができた。
• ⾏行行動履履歴を地図上にプロットし経路路を可視化す
ることで、担当エリアの⾒見見直すことができた。
クラスター分析
決定⽊木分析
形態素解析
⽇日報データ
⾏行行動履履歴
データ
経路路可視化
⽇日報と⾏行行動履履歴による最適な営業マネジメント
11. KSK Analytics, Inc
アナリティクスによる問題解決
• 顧客が過去に購⼊入した商品や順番、組み合わ
せから、推薦すると購⼊入確率率率の⾼高い商品の上
位の商品をリスト化して担当営業に配布。
(リコメンデーション)
• 社外の企業データを購⼊入し、企業の業種、規
模、そして過去の購買傾向などから、年年間の
予算額を予測。予測をするのにどのような変
数が有効であるのか、またどの顧客に注⼒力力し
て営業活動を⾏行行うべきか、など明確になった。
ビジネス課題
どの顧客へのどの商品を提案するのか?どのような企業であれ
ば商品を購⼊入する可能性が⾼高いのか?など営業担当でも認識識は
様々。企業にノウハウが蓄積されておらず営業戦略略が策定でき
ない
⼤大⼿手通信会社〜~法⼈人営業部⾨門
企業データマート
予算額の予測
データ分析サービス事例例 8
営業⽇日報
(Salesforce)
企業データ
購買履履歴データ
営業データマート
商品推薦
(リコメンデーション)
商品推薦システム(リコメンデーション)と
購買予算額の予測
12. KSK Analytics, Inc
マレーシアの製造施設での試験導入により、インテルは運用面でのコスト削減
や意思決定までの期間短縮を実現し、900 万米ドル(約 9 億円)を削減
http://www.mitsubishielectric.co.jp/news/2014/0929.pdf
https://www.intel.co.jp/content/dam/www/public/ijkk/jp/ja/
documents/blueprints/iot-business-value-manufacturing-blueprint.pdf
モノのインターネット(IoT)が製造業にもたらすビジネス価値
参考
Intel IoT -- What Does The Internet of Things Mean?
https://www.youtube.com/watch?v=Q3ur8wzzhBU
IoT and the Manufacturing Floor
https://www.youtube.com/watch?v=UZo_ZE-0Fcc
13. KSK Analytics, Inc
問い合わせ先
ご不不明な点がございましたら、お気軽にご相談ください。
株式会社KSKアナリティクス
セールス&マーケティング本部
sales@ksk-‐‑‒anl.com
03-‐‑‒6228-‐‑‒4932(東京)
06-‐‑‒4705-‐‑‒7607(⼤大阪)
Notes de l'éditeur 化粧品メーカー
例:
データの種類:化粧品1アイテムのクチコミ
収集期間:2年
データの規模:5000件(10MB)
工数:40時間/人
例:
データの種類:ツイートデータ1ワード
収集期間:3ヶ月
データの規模:100万件(200MB)
工数:60時間/人
GISツール、地図はオープンソース
例:
データの種類:電話メモ、手紙、営業カード
収集期間:3年
データの規模:3500件(数MB)
工数:50時間/人
例:
データの種類:営業日報30名分
収集期間:3年
データの規模:2万件(10MB)
工数:60時間/人
地図はオープンソース
・実施したのは社員数、一万人以上の大手通信会社
・期間は三ヶ月(価格は約1000万円)
・データ量は50GBほど。
・データ分析で行いたい課題は多く、20〜30個ぐらい挙がる。その中から優先順位を付けて分析に取り組んだ。
・リコメンデーションはRapidMinerのGUI上で作成した。そのため、データを加工すれば社内リソース(KSK以外)で実行できる。