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AEBIS

アシストは40年以上にわたって、お客様の情報活用のお手伝いをしてきました。AEBISはそのノウハウをすべて詰め込み、完成しています。絶対に失敗しない「お客様それぞれに最適なカタチの情報活用」を実現します。

アシストが「適材適所」の製品をご提案!失敗しない情報活用基盤が実現します

アシストは1972年の創業以来、一貫して情報活用製品を取り扱い続けてきました。これまでの40年以上の間に、数多くのお客様の情報活用の支援を行ってきました。

このページでは、たくさんの事例の中から特にご紹介したい事例をピックアップしてご紹介します。

「路線バスの乗降データを可視化!AEBISで構築した情報基盤が、地域密着型のバス運行を支える」
  企業名:長崎自動車株式会社
  つなぐ:DataSpider
  いかす:WebFOCUS、QlikView

「不可能だった大容量テーブルのデータ統合を実現!AEBISの「つなぐ」製品でさらなる情報活用の促進へ」
  企業名:三菱電機ビルテクノサービス株式会社
  つなぐ:Syncsort DMExpress

「コールセンターのコール分析にQlik Senseを活用!音声マイニングで会話の定性データもVOC分析」
  企業名:株式会社アグレックス
  いかす:Qlik Sense

「Verticaでビッグデータ分析基盤を構築、データの透明化と意思決定の迅速化を実現」
  企業名:カブドットコム証券株式会社
  ためる:Vertica

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路線バスの乗降データのビッグデータをAEBIS製品で可視化!

長崎バスは、運賃の精算にICカードやバーコード付き整理券をいち早く導入。運行したすべてのバスの乗降データを取得しています。乗降データは年間5,000万件を超えます。このビッグデータを元に、KPI測定や路線分析、運賃改訂シミュレーションを実施し、ダイヤ改正や適正運賃の設定などバス事業のサービス向上に、アシストが提案した製品を活用しています。

長崎自動車様システム構成図

▲システム全体図

課題
○ホストから出力するバス運行の統計月報は、見づらくポイントがわかりにくい
○収支や増税、人口動向等の要因に応じた最適なダイヤ/運賃設定が必須
○システムのオープン化にあたり、最短/低コストのデータ連携手段を模索

対策
○月報のレポート化とウェブからのデータ参照/抽出にWebFOCUSを導入
○路線分析と運賃改定シミュレーションにQlikViewを導入
○各種バス運行システムとのデータ統合基盤にDataSpiderを導入

効果
○バス運行の輸送実績を月報・日報として即座に展開、グラフでわかりやすく表現
○乗降データを基にした的確な収益予測を実現、18年ぶりの運賃改定に成功
○データ連携の共通基盤を構築、個別開発を回避して最短/低コストで移行

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大容量テーブルのデータをAEBISの「つなぐ」製品で統合!更なる情報活用の促進へ!

三菱電機ビルテクノ・サービス株式会社は、基幹系システムに格納されている大容量テーブルのデータを情報系システムに統合するため、「Syncsort DMExpress」を採用しました。実データを用いた検証の結果、同社が従来から利用しているETLツールと比較し、圧倒的な高速性を発揮したことが最大の決め手となりました。これにより、ユーザに公開を求められていた基幹系のデータがデータウェアハウスに統合され、全社的な情報活用の更なる促進が期待されています。

三菱電機ビルテクノサービス様システム構成図

▲システム全体図

課題
○既存のETLツールでは夜間バッチ処理時間内に、数億件に上る基幹系システムのデータをDWHに統合することができなかった
○BIツールから基幹系DBを直接参照する必要があったので、検索レスポンスに不満があった
○約1万名が登録されている全社規模の情報系システムの利便性向上が求められていた

対策
○本番環境で3億件以上の実データを用いたDMExpressの検証を実施
○検証期間中のジョブの開発を通じて、既存のETLツールに比べて開発生産性の高さを実感
○必要データがDWHに統合されたことでBIツールからの検索レスポンス向上を実現

効果
○既存ETLツールではできなかった大容量テーブルのデータ統合が約4時間で処理可能となり、本番運用に目処
○GUIによる開発が容易でチューニングが不要なため、短期間でのツール習得が可能
○データのDWH統合により、検索レスポンスと利便性の向上がもたらされ、全社的な情報活用の促進に期待

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コールセンターのコール分析にQlik Senseを活用!音声マイニングで会話の定性データもVOC分析

コンタクトセンターを運営するアグレックスのCBS事業部では、データ分析を起点にしたコンサルティングチームを設立し、業務委託のお客様にコンサルティングサービスを提供しています。問い合わせの傾向やオペレーターの対応を定量データで分析するとともに、お客様との会話も定性データとして音声マイニングで分析。データドリブン型の顧客サービス強化を進めています。

アグレックス様システム構成図

▲システム全体図

課題
○事業部に横展開できる共通の分析基盤を構築したい
○テキストマイニングとBIとのシナジーの可能性を模索したい
○コンサルティング現場でセルフサービスでデータモデルを作りたい

対策
○Qlik Senseを導入し、事業部全体に展開できる分析基盤を構築
○テキスト分析とビジュアライゼーションを組み合わせた分析に挑戦
○短時間でアジャイルにデータモデルを作り、顧客にレポートを提供

効果
○アカウント別だった分析を業界ごとの分析に拡大し、コンサルティングを強化
○データ分析から導ける仮説の数とバリエーションが増加、検証スピードも向上
○データに基づいた提案で、ひらめきとアイデアを促す議論を展開

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Verticaでビッグデータ分析基盤を構築、データの透明化と意思決定の迅速化を実現

大手ネット証券のカブドットコム証券では、社内に蓄積されながら埋もれている情報やデータをビッグデータとして活用するプロジェクトが進んでいます。しかしその中核となるデータウェアハウス(以下、DWH)はパフォーマンスや使い勝手、運用性に課題を抱えており、思うようにデータ活用が進みませんでした。そこでDWHのデータベース基盤を列指向型データベース「Vertica」で刷新。パフォーマンスと運用性に優れたDWH環境を手に入れ、ビッグデータ活用の促進による意思決定のスピードアップが実現しました。

カブドットコム証券様システム構成図

▲システム全体図

課題
○DWHの性能に限界があり現場でのデータ活用がなかなか根付かなかった
○ユーザが分析するためのデータ操作や加工処理に時間がかかっていた
○DWHの性能維持のためのメンテナンスやチューニング作業が発生していた

対策
○DWHのデータベース基盤を列指向型データベースVerticaで刷新
○データ加工等を行わず、Verticaの性能を活かしたシンプルな構造に変更
○インデックスの概念を持たないVerticaのシンプルな運用性をフル活用

効果
○30分を要していた4億件のデータ集計が2秒で完了するほどの性能向上を実現
○データ連携が30分間隔で可能になり、データ分析/活用が活性化
○メンテナンスフリーで優れた検索性能を継続的に維持

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