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。

人材プラットフォーム

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。

two-sided platform

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

  • 01

    無料相談

  • 02

    企画

    (現状分析・ゴール設定・データ調査)

  • 03

    分析設計・モデル開発・検証・結果報告

  • 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