データサイエンス
最も難しい問いに答えるデータサイエンスサービス
どの顧客が解約するのか。各拠点はどれだけの在庫を持つべきか。どの価格が利益率を最大化するのか。SoftSapienのデータサイエンティストは、収益とコストを左右する問いに統計と機械学習を適用します。
最終更新日：
主なお客様
概要
生データから、経営層が信頼できる意思決定へ
多くの組織は、分析しきれないほどのデータを集めています。顧客、業務、市場に関する貴重なパターンが、それを見つける時間や専門スキルがチームにないために埋もれたままです。
データサイエンティストは、具体的なビジネスの問いと、それが支える意思決定から始めます。データを探索し、仮説を検証し、使う人に説明できるモデルを構築します。結果は、明確な提言、インタラクティブなツール、またはお客様のシステムに統合した本番モデルとしてお届けします。
実験計画と因果分析で、本当の効果と偶然を見分け、根拠に基づいて投資できるようにします。
私たちが解決する課題
データサイエンスが答えるビジネスの問い
顧客の解約
前触れもなく顧客が離れていく。
解約モデルでリスクのある顧客を早期に特定し、その要因を説明することで、手遅れになる前にリテンションチームが動けます。
在庫のバランス
在庫があふれる拠点がある一方で、品切れの拠点もある。
製品別・拠点別の需要予測で在庫水準を設定し、品切れと過剰在庫の両方を減らします。
価格設定
価格を勘で決めている。
価格・最適化モデルで需要の反応と利益率を推定し、価格の決定を検証済みの根拠ある選択に変えます。
因果か、偶然か
どの施策が実際に効いたのかわからない。
実験計画、A/Bテスト、因果分析で、本当の効果と偶然を見分けます。
含まれる内容
データサイエンスの機能
商業上・業務上の課題に適用する統計と機械学習の手法。
予測モデリング
行動の優先順位を示す、解約、購買傾向、リスク、顧客生涯価値のモデル。
需要予測
在庫、人員、キャパシティの計画を改善する時系列モデル。
顧客セグメンテーション
ターゲティング、価格設定、製品戦略の精度を高める行動クラスター。
実験 & A/Bテスト
変更の本当の効果を測るテストの設計と分析。
価格設定 & 最適化
価格弾力性、販促、リソース最適化のモデル。
探索的分析
仮説に基づく調査で、業績を左右する要因を明らかにします。
ビジネス成果
実践的なデータサイエンスの価値
すべての案件は、測定可能な提言またはデプロイ済みのモデルで締めくくります。
顧客維持率の向上
解約の早期の兆候をつかむことで、顧客が離れる前にチームが手を打てます。
無駄のない在庫
より良い予測で、品切れと過剰在庫の両方を減らします。
より賢い価格設定
根拠に基づく価格設定で、当て推量なしに利益率を高めます。
焦点を絞ったマーケティング支出
購買傾向モデルで、反応する可能性が最も高い顧客に予算を振り向けます。
自信を持った投資判断
厳密な実験で、どの施策が本当に効果を上げているかを示します。
業界
業界別のデータサイエンス
各業界の規制、データ、顧客に合わせて、この領域をどう適用するか。
金融 & コマース
信用リスク、顧客生涯価値、販促の効果。
- フィンテック
- 銀行
- 保険
- Eコマース
- 消費財
- アパレル小売
製造業 & サプライチェーン
需要計画、歩留まりの最適化、物流ネットワークの分析。
- 自動車
- 製造業（インダストリー4.0）
- 物流
- 運輸
- 建設
- 建築
- 石油・ガス
- クリーンテック
- エネルギー・公益事業
- 農業
ヘルスケア & ライフサイエンス
再入院のリスク、患者の流れの予測、アウトカム研究。
- ヘルスケア & 病院
- ヘルス & ウェルネス
- 歯科
公共 & コンシューマーサービス
視聴者・利用者の分析、入学者数の予測、プログラムの評価。
- 官公庁
- EdTech
- メディア & エンターテインメント
- 不動産
- 旅行・観光
- 食品・飲料
- 飲食店
- スポーツ・フィットネス
- 非営利団体
- 法律サービス
デリバリーのアプローチ
データサイエンス案件の進め方
-
問いの定義
ビジネス上の意思決定、指標、制約条件を合意します。
-
データの探索
品質、網羅性、初期のパターンを評価します。
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モデリング & 検証
手法を比較し、検証用に取り分けたデータで検証します。
-
解釈
分析結果を、明確で実行可能な提言にまとめます。
-
業務への展開
モデルやインサイトをツールとワークフローに組み込みます。
テクノロジー
利用するプラットフォームとツール
既存の環境、ライセンス、チームのスキルに合わせて、案件ごとに選定します。
言語
- Python
- R
- SQL
ライブラリ
- pandas
- scikit-learn
- statsmodels
- Prophet
- XGBoost
- PyMC
ノートブック & プラットフォーム
- Jupyter
- Databricks
- Amazon SageMaker
- Google Vertex AI
データ
- Snowflake
- BigQuery
- PostgreSQL
- dbt
実験
- Optimizely
- GrowthBook
- Statsig
契約モデル
SoftSapienとの協業の形
小さく始めて広げることも、プログラム全体を最初から依頼することもできます。どのモデルでも、所有権、セキュリティ、レポーティングの基準は同じです。
-
約4週間から
パイロット
本格的な投資の前に、単一の業務フロー、キャンペーン、またはPoCで価値を実証します。
-
固定料金
範囲確定型デリバリー
合意した受け入れ基準に沿った、範囲が明確な成果物。
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月額制（ディスカバリー後に範囲を確定）
プログラム・リテイナー
サイクルごとに優先順位を見直す継続的なデリバリー。
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応答時間を明確に規定
マネージドサポート
ローンチ後もプラットフォームとキャンペーンの成果を維持するサポート契約。
SoftSapienが選ばれる理由
企業がSoftSapienを選ぶ理由
SoftSapienのデータサイエンス案件で、すべての組織が期待できること。
引き継ぎ時の所有権
ソースコード、設定、ドキュメント、戦略資産は、案件終了時にお客様の組織へ移管されます。
標準で備わるセキュリティとコンプライアンス
初日から、お客様のID、アクセス、データ所在地の範囲内で作業し、コンプライアンス要件をデリバリーに組み込みます。
2営業時間以内に回答
すべてのお問い合わせはスペシャリストに届き、2営業時間以内に回答します。
キックオフから引き継ぎまで同じスペシャリストが担当
案件の範囲を定めたエンジニアとストラテジストが、デリバリーと引き継ぎまで担当し続けます。
すべての専門領域を連携
案件が複数の領域にまたがる場合は、エンジニアリング、AI、クラウド、ビジネス、マーケティングの専門性を組み合わせます。
タイムゾーンをまたぐデリバリー
北米、欧州、中東、アジア太平洋のチームが、お客様の勤務時間に合わせてデリバリーを行います。
よくあるご質問
データサイエンスに関するよくあるご質問
該当する質問はありません。
どのようなビジネスの問いに向いていますか？
モデル化できる十分な過去データがあり、答えが明確な意思決定に役立つものです。たとえば解約リスクや需要予測です。
一度きりの分析ですか？それとも継続的に使うモデルですか？
根底にある問いが一度きりの意思決定か、継続的な予測が必要なものかによって、どちらにも対応します。
データサイエンスのコンサルティングでは具体的に何を行いますか？
特定のビジネスの問いに絞ったモデリング、過去の結果による検証、そしてモデルとその背後にある考え方の両方の引き渡しです。
データサイエンス案件の費用はどのくらいですか？
費用は、データの有無と問いの複雑さによって異なります。データと、それが支えるべき意思決定を確認した後に見積もります。
データサイエンス案件にはどれくらいかかりますか？
1つのビジネスの問いに答える分析なら数週間で完了します。継続的な予測モデルは、継続案件として計画します。
案件終了後、モデルと分析の所有権は誰にありますか？
お客様にあります。モデルのコード、分析資料、その根拠となる考え方は、引き渡し時にお客様の組織へ移管されます。
始めるには、どれくらいの過去データが必要ですか？
実際の過去の結果でモデルを検証できるだけの量です。開発に着手する前に、範囲を定める段階でデータが十分かどうかを評価します。
どの業界向けに解約予測や需要予測を行ってきましたか？
サブスクリプション事業、物流・貨物輸送、小売、金融サービスなどです。
モデルの考え方を、技術者ではない関係者にも説明してもらえますか？
はい。引き渡しにはコードとあわせてモデルの考え方も含まれるため、チームがすぐに活用できます。
データサイエンスの案件はどれくらい早く開始できますか？
すべてのお問い合わせに2営業時間以内に回答します。
根拠に基づく答えを得る
最も答えを必要としているビジネスの問いをお聞かせください。利用できるデータを評価し、分析の内容と期待される成果物をご提示します。