DATAFLUCT/Airlake

データ分析人材の確保・育成に課題を持つ企業や、SQLやBIツールの操作スキルがない営業、マーケティング、CS、経営企画などの業務部門が対象です 。

アドホック分析: 「昨対比の売上グラフを作って」といった自然言語の指示で、即座にデータを抽出・可視化する 。

要因分析: 「売上が減少した理由は？」という問いに対し、数値データ（What）だけでなく、議事録や日報などのテキスト情報（Why）を横断検索し、背景要因を提示する 。

大の強みは、専門知識不要で「日本語の対話のみで高度な分析が完結する」点です 。自然言語をSQL/Pythonに変換する際、独自のスキーマグラウンディング技術によりハルシネーション（誤回答）を劇的に低減し、誤SQL率1%未満という高い信頼性を実現しています 。数値と文脈を紐付ける「Contextual Insight Engine」により、単なる集計を超えた意思決定直結型のインサイトを数分で提供できる点が他社との大きな差別化要因です 。

食品製造・卸・小売業の需給管理・生産管理・物流部門。特に、ベテランの「勘と経験」に頼った予測からの脱却や、フードロス削減、物流2024年問題（人手不足）への対応を急務とする企業に最適です。

需要予測・自動発注: 過去の販売実績に「天気・気温」や「イベント情報」を掛け合わせ、精度の高い需要予測を実現。過剰在庫や欠品を防ぎます 。

生産計画の最適化: 日配品や惣菜など、消費期限の短い商品の生産数をAIが予測。廃棄ロスを最小化しつつ、欠品も回避します 。

配送・物流の効率化: 納品量予測に基づき、トラックの配車台数や倉庫の人員配置を最適化。物流コストを大幅に削減します

最大の強みは、食品業界における豊富な導入実績です。国分グループ本社様（精度10%向上・自動発注化）や全日食チェーン様（配送最適化）など、大手企業での成功事例を有します 。また、食品の売れ行きを左右する*「気象データ」や「人流データ」を連携可能であり、AIの専門知識がなくてもノーコードで高精度な予測モデルを構築・運用できる点が他社との差別化ポイントです 。

食品スーパー、惣菜・弁当・中食チェーン、ドラッグストアなどの店舗開発、店舗運営、MD（マーチャンダイジング）部門 。特に、人手不足による店舗オペレーションの省力化や、フードロス削減を経営課題とする企業に最適です 。

発注・廃棄ロス削減: 日配品や惣菜の需要を予測し、発注を自動化。適正な在庫管理で廃棄ロスと欠品を防ぎます 。

価格最適化（マークダウン）: 賞味期限や販売状況に基づき、AIが最適な「値引きタイミングと価格」を提示し、利益を確保しつつ売り切りを促進します 。

棚割・レイアウト自動化: 季節やトレンドに合わせた売場づくりをAIが自動作成し、本部・店舗の作業時間を大幅に短縮します 。

店舗の「開発（出店予測）」から「運営（発注・棚割・価格）」までを一気通貫で自動化・最適化できる業界特化型プラットフォームです 。熟練者の「勘と経験」に依存していた業務をAIエージェントが代行・支援することで、業務標準化と収益性の向上を同時に実現します 。

データ活用に課題を持つ全業種が対象ですが、特に画像、動画、文書などの「非構造化データ」を大量に保有しながら活用しきれていない建設、製造、小売、物流、インフラ業界や、データサイエンティストが不足しているDX推進・業務部門に最適です 。

ナレッジ共有: 過去の図面や紙の日報・報告書をAIで構造化し、検索・分析可能にする
予測・最適化: 過去実績や気象などの外部データを掛け合わせ、需要予測や発注業務を自動化する
分析: 問い合わせ音声やテキストを解析し、サービス改善やマーケティングに活かす

最大の強みは、社内データの約8割を占めるとされる**「非構造化データ」をノーコードで簡単に統合・活用できる点です 。データ基盤（レイク）、AIモデル開発、業務アプリ（エージェント）構築までをフルスタックかつワンストップ**で提供するため、専門家がいなくても低コスト・短期間で高度なデータドリブン経営を実現できます 。