ローン審査

ローン申請者の信用情報、収入、貸付条件をもとに、申請者が債務不履行に陥る可能性を予測し、承認、拒否、または貸付条件変更に利用します。

クレジットカードの不正利用検知

過去のクレジットカード利用データをもとに、不正利用の判断予測モデルを作成し、クレジットカード不正利用のリアルタイム検知に利用します。

保険の不正請求検知

過去の保険金請求データをもとに、不正請求の判断予測モデルを作成し、ユーザーからの不正請求のリアルタイム検知に利用します。

株の売買審査

過去の証券の売買審査データをもとに、売買審査の判断予測モデルを作成し、売買審査の自動化とリアルタイム化を実現します。

株の異常発注検知

株の機械発注者の異常行動検出データをもとに、異常行動の判断予測モデルを作成し、ユーザーが意図しない発注のリアルタイム検知に利用します。

プロモーション

ターゲット別プロモーションやサポートの提供、クロスセルの機会探究などのために、顧客を年齢、収入、製品選好などの属性によって異なるグループにセグメント化します。

需要予測

様々なモデルのノートPCに対する需要を、モニターサイズ、重量、価格、OSなどから予測します。

商品発注

過去の商品発注データをもとに、商品発注数の予測モデルを作成し、経験や勘で行っていた発注業務を最適化します。

中古車査定

過去の中古車査定データをもとに、中古車査定金額の予測モデルを作成し、人が行っていた中古車の金額査定の自動化で利用します。

売上予測

過去の製品販売データをもとに、販売契約のWin/Loseの予測モデルを作成し、売上予測の改善、販売戦略の調整、リソースの移転などに利用します。

キャンペーン効果の向上

過去のユーザー行動ログをもとに、行動パターンが類似する集団にセグメント化し、集団が好みそうなキャンペーンを対象ユーザーにのみ実施してキャンペーン効果の向上に利用します。

コンバージョン率の向上

過去のユーザーがクリックした広告の履歴データ、顧客情報、広告属性をもとに、広告クリックの予測モデルを作成し、新しい広告をクリックするかどうかを予測します。

その他

顧客離反の予測、スパムメールの検知などで利用します。

有効性判断

患者の年齢、血圧、喫煙習慣、飲酒習慣などの因子をもとに、特定の薬剤や治療が患者に対して有効である可能性を予測します。

新薬発見

新薬発見のための遺伝子発現データの分類に利用します。

住宅価格査定

リビングの広さ、寝室、バスルームの数などから、最適な住宅価格の査定に利用します。

コンクリート圧縮強度

コンクリートの圧縮強度と、セメント、スラグ、フライアッシュ、水、高性能減水剤、粗骨材といった成分の量の間の線形関係の判定に利用します。

機器の予防保守

システムの動作条件と診断測定データをもとに、機械部品が故障、あるいはメンテナンスが必要になる可能性を予測します。

機器の予防保守

機械またはセンサーの故障を予測し、予防的メンテナンスに利用します。

新エネルギー源発見

過去の掘削データなどをもとに、鉱物分析による新エネルギー源の発見に利用します。

原料配送

容器内のガス残量や宛先データをもとに、配送の合理化による効率向上とコスト削減に利用します。

配送ルートの最適化

過去の走行実績データをもとに、配送ルートを最適化し、利益率の向上に利用します。

顧客サービス

ネットワークプローブやセンサーからの様々なデータをもとに、ネットワークパフォーマンスの分析や容量の制約を予測し、エンドユーザーへの高品質なサービス提供の維持などに利用します。

セキュリティ強化

納税・給付データなどのデータをもとに、脱税や不適切な節税などの不正検知に利用します。