クライアントの声
プロジェクトを通じて得られた成果と、クライアント企業からの評価をご紹介します
予知保全システムの導入により、設備故障による生産停止時間が47%削減されました。Neural Dyiのチームは、現場の実情を深く理解した上で、実用的なソリューションを提供してくれました。
カスタムリスク評価モデルの開発により、与信判断の精度が向上し、審査時間も30%短縮されました。セキュリティとコンプライアンスへの配慮も徹底されており、安心して導入できました。
カスタマーサポート向け会話型AIの導入で、問い合わせ対応時間が55%改善され、顧客満足度も向上しました。自然な日本語対応と既存システムとの統合がスムーズでした。
配送ルート最適化AIにより、燃料コストが23%削減され、配送時間の予測精度も大幅に向上しました。導入後のサポート体制も充実しており、継続的な改善が図られています。
画像診断支援AIの開発により、診断精度が向上し、医師の負担軽減にも貢献しています。医療データの取り扱いにおけるコンプライアンス対応も適切でした。
物件推薦システムへのLLM統合により、顧客とのマッチング精度が向上し、成約率が18%改善しました。技術的な説明も分かりやすく、社内での理解促進に役立ちました。
詳細導入事例
予知保全システムによる生産効率の向上
課題
大手製造業クライアントは、生産設備の予期せぬ故障により、年間で数千万円規模の損失を被っていました。定期メンテナンスだけでは故障を完全に防ぐことができず、突発的な生産停止が頻発していました。また、過剰なメンテナンスによるコスト増加も課題となっていました。
ソリューション
センサーデータの時系列分析と機械学習を組み合わせた予知保全システムを開発しました。設備の振動、温度、音響データから異常の兆候を検出し、故障の7〜10日前に警告を発するモデルを構築しました。
- 過去3年間の設備データとメンテナンス記録を分析
- リアルタイム監視ダッシュボードの構築
- 既存の生産管理システムとの統合
成果
与信審査プロセスの高度化
課題
地方銀行クライアントでは、従来のスコアリングモデルでは捉えきれない中小企業の信用リスクを適切に評価できず、審査の効率化と精度向上が求められていました。また、審査に時間がかかることで、ビジネス機会の損失も発生していました。
ソリューション
財務データ、取引履歴、業界動向など多様なデータソースを統合したカスタムリスク評価モデルを開発しました。機械学習により、従来の評価基準では見逃されていたリスク要因を識別できるようにしました。
- 10年分の与信データと回収実績を分析
- 説明可能なAIモデルによる判断根拠の可視化
- 金融規制に準拠したモデルガバナンス体制
成果
会話型AIによる顧客サポートの変革
課題
大手ECサイト運営企業では、顧客からの問い合わせ件数の急増により、サポートチームの負荷が限界に達していました。対応の遅延や品質のばらつきが顧客満足度の低下を招いており、早急な対策が必要でした。
ソリューション
大規模言語モデルを活用した会話型AIシステムを開発し、よくある問い合わせの自動対応を実現しました。複雑な問い合わせは人間のオペレーターに適切にエスカレーションされる仕組みを構築しました。
- 過去の問い合わせデータと回答テンプレートの分析
- 商品カタログとFAQデータベースとの統合
- 感情分析による優先度自動判定
成果
お問い合わせ方法
オフィス
東京都渋谷区渋谷1-23-5
渋谷駅 徒歩8分
営業時間
信頼と実績
技術力と専門性
最新の機械学習技術と実務経験を組み合わせ、学術研究と産業応用の両面から価値を提供します。チームメンバーは国際学会での論文発表、オープンソースへの貢献など、技術コミュニティで活動しています。
セキュリティとコンプライアンス
個人情報保護法、GDPR、業界規制に準拠したデータ処理プロセスを実装。定期的なセキュリティ監査と脆弱性評価により、クライアントデータの安全性を確保します。
継続的なパートナーシップ
プロジェクト完了後も、パフォーマンスモニタリング、定期的な最適化、技術サポートを提供。クライアント企業の成長に合わせて、システムの拡張と改善を継続的に支援します。
測定可能な成果
明確なKPI設定と効果測定により、AI導入の投資対効果を可視化します。定量的なデータに基づく継続的改善プログラムで、長期的な価値創造を実現します。