AI予測システム — あなたの意思決定を“超能力”へ
🌤️ 物語の始まり：不確実性に振り回される企業
ある工場マネージャーがこう言いました。
「私が怖いのは問題そのものじゃない。次に何が起きるか“わからないこと”が一番恐ろしい。」
彼女の毎日は不確実性だらけでした。
- 在庫が急に余ったり不足したり
- 機械が予兆なく故障
- 不良品を後から発見
- お客様が突然離脱
- ある日は仕事が溢れ、ある日は手が空く
データはあるのに “明確さ” がない。
彼女が求めていたのは 予測できる未来。
そのため、私たちの元へ相談に来ました。
🔮 Simplico の役割
Simplico は、企業が抱える “不確実性” を “予測可能な未来” へ変える
AI予測システム を開発しています。
それは、汎用AIでも、ブラックボックスAIでもなく、
あなたの業務に合わせて設計された高精度な予測エンジン です。
🌱 Before → After：予測システム導入で変わる世界
❌ Before（導入前）
- 需要予測は勘に頼る
- 突然の機械故障
- QCが遅く見落としが多い
- 顧客がなぜ離れるかわからない
- 対応はいつも後手に回る
✔️ After（導入後）
- 売上と需要を高精度で予測
- 故障を事前に検知
- 不良品をリアルタイムで検出
- 顧客行動を予測
- 全ての判断が迅速で自信を持てる
あなたのビジネスは 未来を先に見る力 を手に入れます。
🚀 AI 予測サービス一覧（ユーザーストーリー付き）
1. 売上・需要予測システム
📘 ユーザーストーリー
飲料工場の生産計画担当 Nok（ノック） さんは、連休前になるといつもパニックでした。
急な売上急増で在庫切れや残業が当たり前。
AI予測を導入すると：
- 来週の売上を正確に予測
- 在庫最適化
- SKUごとの需要の増加を事前に通知
- 必要なボトル数を自動計算
結果、計画の混乱がゼロに。
✦ システムの機能
- 売上予測
- 在庫最適化
- 自動発注アラート
- シフト最適化
2. 故障予測（Predictive Maintenance）
📘 ユーザーストーリー
主任エンジニアの Somchai（ソムチャイ） さんは、予想外の故障で毎回生産ラインが止まることに悩んでいました。
AI導入後：
- 異常振動を自動検知
- 「3日以内にスピンドル故障」と予測
- メンテナンスを事前に実施
- 大きな停止時間を回避
数十万～数百万円の損失を未然に防止。
✦ システムの機能
- 故障予測
- 自動メンテナンス計画
- 稼働率向上
- 故障リスク警告
3. 画像分類・品質検査（QC自動化）
📘 ユーザーストーリー
電子部品工場のQC責任者 Ann（アン） さんは、
・チェックに時間がかかる
・小さな欠陥は見逃しやすい
という悩みを抱えていました。
AI QC導入後：
- マイクロクラックを瞬時に検出
- 欠陥箇所にバウンディングボックス表示
- 日次QCレポートを自動生成
- QC速度が 3倍以上 に
✦ システムの機能
- 欠陥自動検出
- 偽物判定
- 画像ベースQCの完全自動化
- リスク分析
4. 顧客行動予測（Customer Prediction）
📘 ユーザーストーリー
小売チェーンのマーケティング担当 Jane（ジェーン） さんは、どの顧客が再購入するかわからず施策が当たったり外れたり。
AI導入後：
- 離脱しそうな顧客を特定
- 再購入可能性の高い顧客を予測
- 最適なオファーを自動提案
- セグメントを自動生成
ピンポイント施策で売上UP。
✦ システムの機能
- チャーン予測
- 購入確率スコア
- パーソナライズ施策提案
- 顧客セグメント自動作成
5. 予測 → 自動アクション（AI Automation）
📘 ユーザーストーリー
倉庫マネージャーの Krit（クリット） さんは、毎日手動で在庫確認と発注が必要でした。
AI導入後：
- 在庫切れを事前に予測
- PO（発注書）を自動生成
- サプライヤーへ自動通知
- ERPとリアルタイム連携
在庫切れは 90%削減。
✦ システムの機能
- 予測とアクションの自動化
- 自動レポート
- 生産ラインの自動停止
- スタッフ通知
🧠 開発コンセプト
予測は「意思決定を良くする」ために存在する。
その考え方を基に、Simplicoの予測システムは設計されています。
📊 Mermaid 図 — 予測システムの全体構造
flowchart TD
A["ビジネス課題"] --> B["重要な意思決定の特定"]
B --> C["必要な予測項目の定義"]
C --> D["データ収集と前処理"]
D --> E["予測モデルの学習"]
E --> F["精度評価"]
F --> G["業務ワークフローへの統合"]
G --> H["自動または半自動アクション"]
H --> I["人によるフィードバック"]
I --> J["継続的な改善"]🧩 技術セクション（Python ベースの開発）
- Pandas / Numpy：データ処理
- PyTorch / TensorFlow / Scikit-Learn：モデル学習
- OpenCV / YOLO：画像処理・検査
- FastAPI / Docker：API & デプロイ
- Celery / Webhook：自動アクション
- Plotly / Dash / React：ダッシュボード
🏗️ 価格プラン
Starter Prediction Engine
150,000 – 300,000 バーツ
Prediction + Automation
350,000 – 600,000 バーツ
Full AI Decision Platform
800,000 – 2,000,000 バーツ
🎯 物語の結末
不確実性を恐れていた工場マネージャーは、今では：
- 何が起きるか
- なぜ起きるか
- どう行動すべきか
すべてを “事前に知る” ことができています。
ビジネスは 反応的（Reactive）から 予測的（Predictive）へ。
これが、Simplicoが提供する変革です。
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iiitum1984
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