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部門

業務

運用改善のためのAI駆動型分析およびリソース最適化ツール

オペレーションはしばしば複雑でコストがかかり、明確なデータ洞察なしに最適化するのが難しいことがあります。チームは、ワークフローを合理化し、無駄を減らし、リソースを最大限に活用するためのインテリジェントなソリューションが必要です。

当社は、効率を向上させ、オペレーションのパフォーマンスを高めるために、AI搭載のアナリティクス、プロセス自動化、予測モデルを提供しています。

未来のトレンド

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オペレーション成長におけるAI

2024年から2030年までのAIの導入は、年率36.6%で成長し、効率性と競争力の礎となることが期待されています。

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ビジネスオペレーションにおけるAI導入

2025年までに、78%以上の企業がデータの正確性、業務自動化、意思決定の向上のためにAIと機械学習を活用する予定です。

0%超のROI

生産性向上とコスト削減

AIを業務に活用する組織は、コントロールタワー、予防保全、スマートリソース管理を通じて、平均300%以上のROIを18ヶ月以内に達成しています。

活用事例

プロセスの自動化とワークフローの最適化

繰り返しのタスクを自動化し、ワークフローを最適化してエラーを減らし、時間を節約することができます。

リソース利用予測

リソースニーズを予測し、不足や過剰を回避するために最適な割り当てを提案するモデルを開発しています。

リアルタイムの運用ダッシュボード

主要な運用メトリクスやボトルネックについてのリアルタイムインサイトを提供するダッシュボードをご提供しています。

品質管理と異常検知

製造やサービス提供の初期段階で異常や品質問題を早期に検出するAIシステムを構築しています。

需要と供給の計画サポート

需要予測ツールを提供し、サプライチェーンの運用を調整します。

改善提案

データトレンドに基づいた運用の改善に関する洞察と推奨事項を提供しています。

AIによるキュレーションされたインサイト

富士通と東北大、AIで超電導材料の性質解析 開発を効率化 - 日本経済新聞

富士通と東北大、AIで超電導材料の性質解析 開発を効率化 - 日本経済新聞

富士通と東北大学は次世代放射光施設「ナノテラス」を用いて、人工知能(AI)により超電導材料の電子特性を解明しました。膨大な実験データの解析にAIを活用することで、新たな電池や半導体材料の開発が効率化される可能性が生まれます。この研究成果は、学術誌「サイエンティフィック・リポーツ」に発表されました。

材料開発においては、実験から得られるデータを基に特性の向上が求められます。近年、実験手法の進化によりデータの量は急増し、人による解析は難しくなりました。そこで富士通は、「因果発見AI」を開発し、因果関係の明確化を図っています。このAIは、特定の因果関係を可視化し、研究者が見落としがちなデータ関係を明らかにできます。

研究チームはナノテラスを利用して、セシウムやアンチモンを含む化合物を解析。結果、特定の原子の結合が電子特性に及ぼす影響が判明し、これまで無関係とされていた元素が重要な役割を果たすことも示されました。富士通の樋口シニアリサーチマネージャーは、AIが研究の客観性を高め、新たな発見を促進するとコメントしています。

今後富士通は、材料研究向けの因果発見AIシステムを提供し、エネルギー効率の高い電池材料の開発や製造プロセスの効率化に貢献することで、材料探索から実用化までの期間を短縮することが期待されます。

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AIで創薬を効率化する技術を開発 - waseda.jp

AIで創薬を効率化する技術を開発 - waseda.jp

AI技術を活用し、RNAアプタマーの創薬プロセスを効率化する「RaptScore」を開発しました。この技術は、コンピューターで大規模言語モデル(LLM)を用いてRNAアプタマーの結合活性を高精度に評価します。従来の手法では未知の配列や異なる長さの配列を評価することが難しい課題を克服し、短いRNAアプタマーの設計が可能になることで、開発コストや期間の短縮、品質の向上が期待されます。

RNAアプタマーは医薬品やバイオセンサーとして利用され、特に癌やウイルス感染症に対する新たな治療薬の開発が進められています。RaptScoreを利用することで、化学合成による製造コストを低減でき、品質管理も容易になります。また、AIが有望な候補を選ぶことで、実験回数を減らし、より効率的に強力なアプタマーの発見が可能になります。

さらに、本技術により、実験データにない配列の評価や、配列の短縮化が容易となり、短鎖の維持、あるいは向上が確認されました。生成AI「RaptGen」との連携も実現し、より効率的なアプタマー生成が期待されています。この成果は2026年1月に「Nucleic Acids Research」に発表され、今後の医薬品開発の加速が期待されています。

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PKSHA、三井不動産リアルティへ「PKSHA AIヘルプデスク」を導入し、月間3,000件の社内問い合わせ業務を効率化 - PR TIMES

PKSHA、三井不動産リアルティへ「PKSHA AIヘルプデスク」を導入し、月間3,000件の社内問い合わせ業務を効率化 - PR TIMES

株式会社PKSHA Technology(パークシャ・テクノロジー)は、三井不動産リアルティ株式会社に対し、社内ナレッジマネジメントを最適化するAIエージェント「PKSHA AI ヘルプデスク」を導入し、その利用を拡大する検証を開始しました。

近年、業務システムの複雑化が進む中、三井不動産リアルティは電話中心のサポート体制の弊害を克服し、効率化を図る必要に迫られていました。従来のサポートは二つのヘルプデスクによる電話対応が主でしたが、問い合わせの工数が増加し、放棄率の高さがサービス品質の低下を招いていました。

その解決策として導入された「PKSHA AI ヘルプデスク」は、月間約3,000件の問い合わせに対し、定型的な質問に自動応答を実現しました。この結果、有人対応件数の削減、コスト効率の向上、そして電話放棄率の低下によりサービス品質が大幅に向上しました。

今後、PKSHAは営業部門やスタッフ部門にもAI活用を広げ、ドキュメントからの自動回答生成機能などの機能検証を進めていきます。また、複数のAIエージェントによるナレッジハブの構築を目指し、社内情報の一元的な問い合わせプラットフォームをプロモートします。「PKSHA AI ヘルプデスク」は、AIと人のスムーズな連携を通じて生産性向上と従業員体験の向上に貢献します。

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ecbeingがAIサービス群「ecbeing AI+」本格提供開始、EC事業者の売上向上と業務効率化を実現 - コマースピック

ecbeingがAIサービス群「ecbeing AI+」本格提供開始、EC事業者の売上向上と業務効率化を実現 - コマースピック

株式会社ecbeingは、EC事業者の売上向上や業務効率化、戦略的な意思決定を支援するAIサービス「ecbeing AI+(イーシービーイング エイアイプラス)」の提供を開始しました。17年連続でEC構築プラットフォームシェアNo.1を獲得している同社は、1,600サイト以上の成功ノウハウをもとに、多様なAI機能を統合しました。

「ecbeing AI+」は、単なる自動化ツールではなく、高度なAI解析を通じて顧客ごとに最適な購入体験を提供します。たとえば、AiRecoは顧客の行動履歴に基づきリアルタイムで商品を提案し、デジサルAIサーチは対話形式で曖昧な検索を解決します。これにより、売上の向上が実現されています。

業務効率化の面では、AIがルーチン業務を代行することで、担当者は戦略的な業務に集中できる環境が整います。AIデジタルスタッフによる自動応答は、顧客満足度を高め、業務負荷を軽減します。また、CMSページの自動生成やSEO支援により、作業時間が大幅に短縮されます。

さらに、膨大なデータを分析するSechstantは「次に何をすべきか」の判断を支援し、ecbeing運用AIエージェントは新任担当者にも即戦力を提供します。これにより、顧客にとって唯一無二の「ビジネス成長エンジン」となることを目指しています。

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