AI活用をもっと簡単に、もっと確実に。
MatrixFlowは、ノーコードでAIモデルを構築・運用できる統合プラットフォームです。
現場の業務改善から経営判断の高度化まで、企業のデータ活用を強力に支援します。
今回はMatrixflowを活用した様々な事例をご紹介いたします。
事例➀需要予測（大手飲料メーカー）
飲料の欠品を防止しつつ、計画業務の省力化を実現するための需要予測システムを構築。
多品種・多拠点の製品在庫最適化と運用効率化を図り、自動発注システムと連携させています。
活用するデータ（一例）
・POSデータ、出荷実績（日次・時間帯別など）
・気象情報（気温・天候・湿度・降水量など）
・販促情報（キャンペーン・特売情報・広告投下量など）
・カレンダー情報（休日・イベント・季節要素など）
↓MatrixFlowでの学習と予測の流れ↓
☑欠品率の大幅削減・販売機会損失の最小化
☑需要予測業務の作業工数削減（前年比‐65％）
☑自動発注システムとAPI連携による発注自動化
☑SKU別・店舗別の適正在庫水準の最適化
事例➁最適化（製品風味）
飲料製造開発における原材料配合と製造条件の最適組み合わせを効率的に探索し、理想的な風味プロファイルを実現します。
従来の実験回数を減らしながら、高品質で一貫性のある製品開発を加速します。
活用するデータ（一例）
・原材料配合データ（成分比率、原産地、品種など）
・製造条件データ（温度、圧力、時間、pH値など）
・官能評価データ（風味、甘味、酸味、後味などのスコア）
・理化学分析データ（成分濃度、粘度、色調など）
↓MatrixFlowでの学習と予測の流れ↓
☑製品開発サイクルの短縮（最大60％削減）
☑原材料・試作コストの削減と環境負荷低減
☑風味品質と再現性向上・製造バラつきの抑制
☑ベテランと新人の経験格差を埋める知識の形式化
事例③退職リスク予測
退職リスクのある社員を早期に予測し、個別対応をとることで退職を未然に防ぎます。
AIが退職リスクとその要因を分析するこで、効果的な対策を講じることができます。
活用するデータ（一例）
・基本情報（年齢、性別、職種、勤続年数など）
・勤怠データ（出退勤時間、休暇取得状況など）
・社内アンケート回答（満足度、ストレスチェックなど）
・人事評価情報（業績評価、昇給率、役職変更など）
↓MatrixFlowでの学習と予測の流れ↓
☑定着率向上・採用コストの抑制
☑要因分析による適切な対策設計（XAI機能活用）
☑メンタルケアの早期化（ウェルビーイング向上）
☑部署別・職種別の傾向把握による組織改善
Matrix Flowの強み
・他AIツールと同じ機能を有しながら、より安価でご提供
・プログラミング不要で最短４クリックでAI構築が可能
・データサイエンティストによるデータ収集、整理、AI活用内製化をサポートあり
AI に迷ったら、まずは MatrixFlow。
あなたの現場に寄り添い、最適な形で活用をサポートします。
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