Service ③ / AI Prediction
予測可能なあらゆる業種に、
AI予測モデルを。
3 段階導入（分析 30 万 → PoC 50 万 → 本番 100〜200 万）で、中小企業の経営に寄り添うサイズに分割。 勘と経験を 統計でバックアップします。
国内 DX の進展に伴い、中小企業でも AI 予測技術の導入余地は拡大しています （経済産業省、 情報処理推進機構（IPA）、 中小企業庁 中小企業白書 の各公開資料に基づく）。当社は プログラミング歴 15 年、金融アルゴリズム開発・機械学習プロジェクト経験を活かし、規模に合った技術選定（時系列モデル / 勾配ブースティング / 深層学習）で導入します。
予測モデルとは
予測モデルとは、過去のデータから将来の値を統計的・機械学習的に推定する仕組みです。たとえば「来週の来客数」「来月の在庫消費量」「次の四半期の売上」を、勘ではなく 確率分布で推定します。
技術選定はデータ量と複雑度に応じて行います:
- ▶統計モデル（ARIMA / Prophet）: データ量が少ない / 季節性が明確な場合に最適
- ▶機械学習モデル（XGBoost / LightGBM）: 中規模データ / 多変量入力に強い
- ▶深層学習モデル（LSTM / Transformer）: 大量データ / 複雑な非線形パターンに対応
中小企業の場合、統計モデル + 勾配ブースティングの組み合わせで十分な精度が得られるケースが多く、深層学習が必要な場面は限定的です。過剰スペックを避け、運用コストとのバランスを最優先します。
3 段階導入プロセス
いきなり本番投資ではなく、分析→PoC→本番の段階別に判断できる設計です。Phase 1 完了時点で実現可能性レポートが手元に残ります。
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P1
Phase 1: 初期分析
2 週間 / ¥300,000データ提供 → 探索的分析 → 実現可能性レポート提出。Phase 2 / 3 に進むかどうかをこの時点でご判断いただけます。レポートのみで終了でも構いません。
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P2
Phase 2: PoC（実証実験）
1 ヶ月 / ¥500,000プロトタイプ構築・精度検証・運用シナリオ確認。実用的な精度に達するかをここで証明します。本番に進まない判断もできます。
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P3
Phase 3: 本番導入
1 ヶ月 / ¥1,000,000 〜 ¥2,000,000本番システム構築・既存システム連携・運用引継ぎ。日々のオペレーションに組み込まれた状態で納品します。
対応業種の例
予測可能なあらゆる業種で対応可能です。沼津拠点ですが、AI 予測は業種を問わず全国オンライン対応しています。
在庫最適化 / 売上予測
来客予測 / 仕入予測
需要予測 / 不良率予測
来店予測 / 人員配置
価格予測 / 需要予測
相談可能
代表からのひと言
「沼津で個人事業主として、月額に縛られないWEBを育てる仕組みを設計してきました。買い切りで作る、必要なら毎月育てる、予測技術で未来を見る。3 つを切り分けて提供することが、地域の中小企業様の経営に最も寄り添う形だと考えています。」
AI 予測のご相談
まずは 1 分の無料診断で現状を可視化してください。診断結果をもとに、ユースケースの実現可能性をメールでご提案します。Phase 1（30 万円・分析のみ）からスモールスタート可能です。
メール返信目安: 24 時間以内（土日祝除く）