事例紹介
お客様の課題
川崎重工業様では、これまでの定期保守や即時保守などから予兆保全へと世の中がシフトする中、各種センサーデータの更なる活用に向けたアフターサービスの向上への取り組みが行われています。この取り組みの中で、問い合わせや定期保守の調査内容、対応などのテキストデータの分析を検討されていました。
しかし、一般的な分析エンジンではかなりのデータが必要である一方、まだ市場に出ていないような研究段階の新事業では、分析対象のデータ自体が少ないため期待する結果が得られるまでに相応の年月がかかるのでは、という懸念をお持ちでした。
川崎重工業様の、分析技術によるアフターサービス高度化の取り組み
ソリューション
営業担当者のテキストデータを用いて関係性技術（京都大学と共同開発しているデータ活用技術）による分析の検証を行い、ご確認いただいた上で関係性技術による分析アプリケーションの開発をご発注いただきました。
ユーザや活用シナリオや業務フローなどをヒアリングし、データの使い方やアプリケーションの可視化方法、UI等について定期的に改善提案・実装しながら開発を進めました。
分析アプリケーションの画面サンプル
この事例に関するインタビュー記事をご紹介しています。
事例紹介：川崎重⼯業様がアフターサービスのための分析に関係性技術を選んだ理由
従来のデータ活用技術と異なり、関係性技術は比較的少ないデータ量の中からでも適切に関係性を可視化できる点が非常に有効だと考えています。過去のわずか1,000件程度のサンプルデータからもこのことが実証できました。
最初の検証では営業担当者のテキストデータを分析しましたが、ビジネスプロセスの異なる顧客について、共通するニーズを読み取ることができました。人では見出すことのできない新しい発見につながる可能性を感じています。
今後はPLM・CRMのサービスと同様、本アプリケーションの利用拡大を目指すと共に、関係性技術についてはCRMのSFA分野での適用も検討したいと考えております。
また、ものづくりにおけるウェアラブル・ARの活用などといった分野においても、様々な先進技術に取り組まれている貴社とパートナーシップを構築できれば幸いです。
