AI・データ活用の
導入支援

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プロダクト提供
まずは手軽にAIを導入。短期間で低コストのマッチングAIを提供します。
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データ分析
コンサルティング貴社の業務に最適化されたAIを開発。
採用・ビジネスの可能性を最大化します。
プロダクト提供
手軽にAIを導入。
SaaSにより、短期間・低コストでのAI導入が可能です。
「AIを利用したいけれども、専門人材がいない…開発コストが気になる…」
そんなお客様に、手軽に導入できるプロダクトをご提供。スピーディな業務へのAI活用が可能です。
- 専門的な知識がなくても直感的に使える、SaaS型のAIサービスとしてご提供
- 導入期間を最小限に抑えつつ、
費用対効果の高い実装が可能 - 業務フローにあわせた
カスタマイズも可能

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導入の流れ
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01
無料相談
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02
企画
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03
初期設定
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04
お試し利用
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05
本格運用
データ分析
コンサルティング
貴社の課題に合わせて、ゼロからAIを開発。貴社固有の複雑な課題を解決します。
各企業固有の課題や業務フローに応じた、AI・データ分析をゼロから設計します。
既存のプロダクトでは解決できない課題も解決します。
- 企業のデータ活用戦略に
基づいた専用AIを開発 - 既存システムとの
シームレスな連携が可能 - 導入後の運用・最適化まで
フルサポート

overview
概要
お客様の課題に応じて、最適なアルゴリズムを使い、フルオーダーのAIを開発・提供いたします。お客様の課題は常に複雑で、出来合いのソリューションでは解決できないことがほとんどです。
MiDATAでは4つの強みをもとに、実現可能なあらゆるソリューションをお客様と一緒に検討・構築いたします。また、弊社社員がお客様にて進行中のAI・データ分析プロジェクトに参画する形でのご支援も可能です。
こんなお悩みありませんか?

独自の課題解決AIを
自社や自社商材に導入したい

既存のAIサービスでは
自社の課題を解決できていない

AIの開発や導入が
初めてで不安
solution
ソリューション

マッチングAI
「人」×「企業」、「人」×「人」、「企業」×「企業」など、双方向に意思のある者同士のマッチングを最大化するAIです。two-sided platformにおける、双方のユーザーが、”選び・選ばれる”関係性に着目し設計されています。
両ユーザーの好みや条件を同時に分析する事で、双方にとって最適な相手やサービスを自動で提案します。

本システムでは、人材のプロフィール情報や行動履歴をもとに、個々の嗜好や適性をAIが推定します。
同様に、企業側についても、保有するデータや過去の採用実績を分析し、どのような人材を好む傾向があるかをAIが推測します。
これら双方の嗜好性を踏まえ、AIが相性を定量的に評価し、マッチング確度の高い組み合わせを優先的に提案します。従来、担当者の経験や勘に依存していたマッチング業務に、データに基づく確率的判断を取り入れることで、マッチングの「質」と「量」の最大化を図ります。
また、明示的に言語化されていない潜在的なニーズや条件にも、データ解析により対応が可能となります。

implementa–
tion
record
導入実績
対象
対象サービス:マッチングアプリ(Couplink)
背景:マネタイズポイントはマッチングしやり取りが開始されるタイミング。売上拡大につなげる目的でマッチングのレコメンド機能を強化したい。

双方の好みが合致しない限り、
マッチは生成されない
問題・課題
問題:マッチング成立以前にユーザーが途中離脱してしまう。
課題:理想の相手を見つけるための条件検索に手間がかかる。また好みの相手にリクエストを送っても、マッチングしない。

- 双方の好みを機械学習で定量化
- 両思いの角度が高い組み合わせを最適化で探索しレコメンド
解決策
男女双方の相手への好みを機械学習で推定の上、それら両方をバランスよく最大化するようにレコメンド対象を選定
アルゴリズム:オリジナルアルゴリズム
データ:ユーザー属性、利用履歴

効果
導入前と比較し、380%のマッチ数増加(アクティブユーザー数1人あたりのレコメンドによるマッチ数)
マッチ効率UPによるマッチUU数 UP
service
details
サービス内容
データ活用の戦略立案からアルゴリズムの開発・実装、運用基盤の構築に至るまで、一気通貫した支援をご提供します。ご要件に応じて最適なチーム体制を編成し、3カ月を1クールとする柔軟な支援体制で、実効性のあるデータ活用を推進します。
flow
導入の流れ
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01
無料相談
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02
企画
(現状分析・ゴール設定・データ調査)
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03
分析設計・モデル開発・検証・結果報告
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04
運用
our
strengths
MiDATAの4つの強み
1. 事業会社において獲得し続ける知見
イベントECサイト”machiconJAPAN“や、マッチングアプリ”CoupLink“など、two-sided platformビジネスを実施してきたリンクバルにて、過去AI推進室として蓄積した知見により、実ビジネスへスピーディーに転用可能なノウハウを保有しております。
2. 高度専門人材の在籍
AI・データ分析の黎明期から、企業のデータ分析を成功に導いてきた業界経験豊富なシニア人材と、各種専門教育を受けてきた人材(博士号取得者多数在籍)により課題に応じた最適なAI構築が可能です。
3. AI組織構築Know-how
データ・AI専業の会社においてAI組織の開発を歴任してきた知見と、事業会社内でAI推進室を立ち上げて安定的な運営まで導いてきた実績の双方でより組織の課題に対して現実に即した知見提供が可能です。
4. 親会社が保有するデータの活用
親会社はプラットフォーマーとしてデータを保有する会社です。お客様にデータがなくても、親会社のデータをもとにして、AI開発を行える可能性があります。
project
事例

マッチング
人材プラットフォームにおける、発注元と専門家のマッチング

レコメンド
ECサイト等において関連アイテムを個人ごとに自動で選定し「おすすめ」や「Webプッシュ通知」として表示

ターゲティング予測
教師あり学習やクラスタリング手法などにより、施策に反応しやすいターゲットをスコアリングし抽出

キャンセル予測
予約に対するキャンセル確率を予測することにより適切なフォロー管理

購買履歴連動プッシュ通知
再販商品や関連アイテムを自動検知し、適切なタイミングでWebプッシュ通知を実行

検索結果スコアリングと
並び順最適化
ユーザー体験を高めるため、商品ごとのスコアをパーソナライズして算出し「検索並び順」に反映

投稿画像の自動NG判定
不適切画像をAIが自動検出し、登録前にフィルタリング

不正ユーザー検知
プロフィール情報や登録画像等を元に、不正利用者や業者を自動検出し、管理者へアラートを送信

LLM(大規模言語モデル)に
よるメディア・EC連携
顧客流入元の記事内容に関連した商品をLLMによって自動選定し、ECサイトへの遷移時に表示

データクレンジング・名寄せ
表記の違いで分かれている同じ商品をまとめ、一つのIDで管理できる形式にする

需要予測
サイト全体への購買ボリューム予測
project log
AI・データ分析によってできること

人材サービス・人事関連
人材マッチング最適化
書類選考自動化
テキストマッチング予測
人材の最適配置
求人票自動生成

広告・マーケティング
効果見積シミュレーション
広宣費最適化
配信タイミング改善

営業支援・SaaS
営業アタックリスト最適化
仕訳判定の自動化
KPI構造化

EC・CRM・メディア
メールレコメンド
商品表示順レコメンド
クーポン配信最適化

小売・卸・製造業
物流量予測
仕入最適化

金融・保険
与信モデル
保険業の業務効率化

インフラ
メンテナンス最適化
消耗品膜交換タイミング予測

通信・サブスク
離反防止

コンサル・リサーチ
市場規模予測

求人・不動産・ECサイト
検索条件レコメンド

その他(全業種向け)
サービスイン判定の自動化
コアメンバー採用支援

全業種
スケジュール最適化
内製化・定着化支援

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データ活用組織(CoE)
立ち上げ支援AIを最大限活用するための戦略設計・運用を支援し、
成功へと導きます。 -
AI・データ活用
人材育成データ活用人材育成のため、教育プログラムをご提供します。
データ活用組織
(CoE)立ち上げ支援
AI・データ活用内製化のための組織立ち上げを支援します。
持続的な価値創出と競争力強化を可能とする組織能力を醸成します。
AI導入やデータ活用を単発の取り組みにとどめることなく、継続的な競争力強化へと結びつけるための組織構築を支援いたします。
- 組織としての
ロードマップ策定 - AI・データ分析
プロジェクト推進支援 - 伴走型
コンサルティング

overview
概要
生成AIの普及により、個別ツールの導入ハードルは大幅に低下しました。しかしながら、多くの企業でAI導入が実際の売上向上に結びついているとは言い難い現状があります。そこで重要となるのが、単なるツール導入にとどまらない、経営戦略と連動したAI・データ活用体制や組織文化の構築です。CoEの設立は、この体制を体系的に設計し、組織全体で持続的な変革と価値創出を実現するための戦略的アプローチと言えます。
こんなお悩みありませんか?

AIにより予測値は算出できているが、
結果の解釈をできる人材がいないため、
業務に活用できない。

AI活用への意欲はあるものの、
具体的なテーマの抽出や優先順位の
整理、実行計画の策定が難しい。

予測モデルの構築をしたものの、
ビジネスサイドとの連携が十分に図れず、
実行施策への落とし込みができない。
service
details
サービス内容
1. 現状分析・課題整理
関係部門とのヒアリングを通じて、組織・人材・技術・業務プロセスの現状を把握し課題を抽出
2. 中長期計画の策定(例:3か年計画)
理想像の明文化(あるべきCoE像、役割、提供価値の定義)
必要な取り組み・タスクの洗い出しと優先順位付け
年度別の実行計画とマイルストーンの設計
経営層向けプレゼンテーションの作成・説明支援
3. CoE体制・運用設計
組織構造、評価指標(KPI)などの設計
各部門との調整・巻き込みによる全社的な運用基盤づくり
4. 人材育成・スキル強化支援
CoEメンバー・関連部門向け研修(AIリテラシー・プロジェクト推進・PMなど)
実践を通じたスキル定着のためのワークショップ・伴走支援
5. プロジェクト推進・実行支援
PoC・実証プロジェクトの企画・実行
成果創出に向けた現場支援と改善サイクルの導入
関係部門との継続的なコミュニケーション支援
6. 資料作成・役員報告支援
経営層・役員向けの説明資料や報告書の作成支援
経営意思決定を促すための論点整理
7. AI組織強化への伴走
CoEの運営定着まで継続的に伴走し、フェーズに応じた助言・実務支援を提供
AI・データ活用人材育成
データ活用人材育成のため、実践的なビジネス課題解決に貢献する教育プログラムをご提供します。
AI・データ活用は、”正しく活用できる人”がいてこそ。
ツール導入だけで終わらず、組織として成果を出し、
定着させるためには、
現場でAIの出した結果を正しく活かせる人材の育成が鍵となります。
- 実務で使える「分析思考」と「データリテラシー」を習得
- SQL・Python・統計など、役割に応じた専門スキルを強化
- 仮説構築から提案まで、ビジネスにつながる実践力を育成

overview
概要
現場でAI・データを実践的に活用できる人材の育成を支援します。
業務課題の整理からデータ分析、アルゴリズム理解、ビジネス応用に至るまで、 レベル・役割に応じた実践的なカリキュラムで、自走できる人材の育成を実現します。
service
details
サービス内容
サポート詳細 | 期間 |
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・OJT受入れ型 AIエンジニア/データサイエンティスト教育 |
3か月~ |
・研修型 実ビジネス実データに対してのソリューション開発の実体験型研修 |
3か月~ |