AI SOLUTION
AIで「売上の最大化」と「コスト最適化」を同時に。
RudgleyのAIソリューションは、既存業務の効率化だけでなく、収益機会の拡大と意思決定の高度化まで一気通貫で支援します。 現場に負担をかけず、90日で“使える”状態へ。成果が見える単位から段階的に拡張します。
-30〜70%オペレーション工数削減
+10〜25%売上/受注率向上
-20〜50%不良・ミス率の削減
当日〜翌日意思決定のリードタイム短縮
※数値は業種・規模・対象プロセスにより変動します。PoCで実績値を算出します。
Use Cases
需要予測／在庫最適化
欠品・過剰の同時最小化で、販売機会を最大化。
- 過去販売＋気象/イベントを学習しSKU別に予測
- 在庫過多/欠品の同時最小化で機会損失を削減
問い合わせ自動化（NLP）
一次応答を自動化し、待ち時間とコストを圧縮。
- FAQ自動応答・エスカレーション判定・要約
- CRM連携で履歴に学習、一次応答を自動化
画像検査／入力チェック
目視検査の属人性を排し、品質とスピードを両立。
- 製造ラインや書類の目視検査をAIで置換
- 誤読は承認フローで是正し継続学習
導入ステップ（最短90日）
Discovery（2週間）
対象KPIの特定・データ確認・ROI仮説を定義
対象KPIの特定・データ確認・ROI仮説を定義
PoC（4〜6週間）
小範囲で実データ検証。効果/再現性を数値化
小範囲で実データ検証。効果/再現性を数値化
Rollout（4〜8週間）
業務連携・権限・監査ログ・運用手順を整備
業務連携・権限・監査ログ・運用手順を整備
Run
効果モニタリングと継続学習。対象領域を拡張
効果モニタリングと継続学習。対象領域を拡張
リスク対策 / ガバナンス
- 個人情報/機微データのマスキング・最小権限
- 学習データ系統管理・再現可能なMLパイプライン
- 操作/推論ログ、モデル監査、精度劣化アラート
- オンプレ/クラウド選択・DR/BCP設計
費用・体制の目安
| スコープ例 | 需要予測PoC → EC在庫最適化（自動発注ルール連携） |
|---|---|
| 期間の目安 | PoC 4〜6週間 / 本番化 4〜8週間（工程により変動） |
| 初期費用（目安） | PoC：数百万円規模〜 / 本番展開：要件に応じて見積 |
| 運用費用（目安） | クラウド推論基盤 + 維持管理（監視/学習/改善）を月額で |
| 体制 | PM / DS / MLエンジニア / アプリ / データ基盤 / QA / セキュリティ |
※詳細は現状ヒアリングとデータ可用性の確認後にご提示します。
事例A｜小売
SKU別需要予測で欠品率を▲42%。在庫回転率↑、廃棄コスト▲28%。週次の発注会議はダッシュボードで当日完了。
事例B｜CS
問い合わせ自動応答で一次対応を60%自動化、対応SLAを翌日→当日に短縮。オペレーターは高難度案件へ集中。
