Latest Achievements
データサイエンスで課題を解決し、感動を届けた実績の一部です
大規模組織のAI導入・業務削減
ビジネスロジックをAIが実行可能な形へ変換・実装し、ノンコア業務を徹底的に自動化。年間約2,800万円相当のコストインパクトを創出。
広告宣伝費最適化 (MMM)
ハイブリッド数理モデルとMMM(Lightweight MMM, Meta Robyn)を導入し、最適な予算配分を算出。年間億単位のビジネスインパクトを創出。
営業活動の自動化・応募数予測
LightGBM/XGBoostを用いた応募予測モデルとStreamlitアプリを構築。大口顧客担当の営業工数を大幅に削減。
AIを活用したターゲット顧客拡大
機械学習(ランダムフォレスト等)で高集客案件の特性を分析。自動スコアリングとスカウト文章自動生成により集客を最大化。
需要予測 & 校閲業務自動化
時系列モデル(Prophet, Regarima)での人員需要予測と、LLMを用いた求人原稿校閲の自動化を実現。
顧客体験の定量化と改善
NPS設問設計刷新、因果推論による施策検証、LLMを用いた定性コメント分析により、顧客体験を向上。
ベイズモデリング競合価格予測
非構造化データからの価格抽出とベイズモデリング(PyMC3)による確率分布推定で、競合価格とシェアを可視化。
新サービス立ち上げ戦略策定
公共データや競合情報を活用し、市場規模と売上期待値を予測。PCAで情報を圧縮し、成功確度の高いエリア戦略を立案。
新サービス需要予測
ユーザー調査とシミュレーションに基づき、新サービスの利用者数と売上を予測。ローンチ前の需要予測フレームを確立。
KPI可視化と部門間連携
Databricks上にデータマートを構築し、Tableau/Qlik Senseでダッシュボード化。経営会議でのデータドリブンな議論を促進。
サービス業の新規顧客獲得戦略
データ分析と顧客インタビューにより「業界特化型の問題解決力」という強みを再定義。新規顧客獲得率45%増、問い合わせ数80%増を実現。
販売会社の営業職採用改革
「仕事の貢献実感」を強みとして特定し、「家族に胸を張って語れる仕事」というコンセプトを策定。応募数1.8倍、内定承諾率65%向上。
従業員コンディション管理システム
毎月のコンディション把握と離職リスク予測モデルを構築。早期介入により離職率を20%から7%へ削減し、採用コストも40%削減。