AI 分析予測の限界を覆し
企業による AI トランスフォーメー
ションの第一歩を踏み出します

MoBagel が最もシンプルな AutoML プラットフォーム Decanter AI を提供することにより、企業による各種予測分析モデルをサポートし、企業のデータ転換をビジネスバリューにします。 Decanter AI は Gartner により推薦された AI/ML プラットフォームです。

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100社以上の企業とチームより信頼されています

MoBagel について

AI の普及を加速し、すべての人と「AI を共に考え」ます

MoBagel は AI/AutoML とデータサイエンス分野のテクノロジー企業です。「Think with AI」を将来の目標とし、企業が日々成長するビッグデータ内の情報源より価値を取り出すことを全力でサポートし、AI を企業による方針決定の中心的根拠とします。

データサイエンスの普及という使命を背負い、MoBagel はこれまでに 100 社以上の企業にサービスを行ってきた経験を用いて Decanter AI™ を開発することにより、簡単な操作でビジネス上の見解を素早く提示することができるAI/MLソフトを提供しております。これによりデータモデリングの効率と正確度を向上させ、企業が素早く的確にビジネス上の方針決定を行うことを可能にし、限られたリソースを有効に分配することでより素晴らしい未来を共に実現します。

MoBageler

70+

MoBagel のチームはスタンフォード・バークレー・オックスフォードなどの大学から集まっており、異なる背景の優れた人材が共に卓越したものを追及しております。

Offices

05

シリコンバレー・台北・上海・北京・日本 いつでもお問い合わせください。

Growth

10x

過去 3 年間で MoBagel は 10 倍という素早い成長を実現しました。

Years

05

創設 5 年、数々の賞を受賞してきましたが、常に卓越性を追求しております。

Clients

100+

MoBagel では 100 社以上のクライアントにサービスを行ってきました。そこには中華電信、味全、スワイヤー コカ・コーラやニューバランスなどの国際的有名企業が含まれています。

Industries

05

小売・製造・電信・金融・政府機関は MoBagel が最も多くサービスを行ってきた5つの産業です。

より多くの人に AI を使ってもらいたい

AI の使用を気軽なことに

データを活用することによりビジネスの方針を決めることは、すでに多くの企業が最も重視する成長方式の一つとなっています。

しかし、これまで市場に提供されてきた AI プランは、導入速度、複雑な機能やカスタマーサポートの効率、そのいずれも変革が始まったばかりの企業を満足させるものではありませんでした。

MoBagel ではすでに 100 社以上の企業が安心して変化できるようサポートしてきました。 MoBagel の目標は最も使いやすく、素早く、フレキシブルな AI/ML ツールを提供することであり、企業の方針決定においてこれまでになかった効率となるようサポートしています。

ビジネス上の問題解決に特化

60人以上のデータサイエンスチームがあなたのためにサービス

MoBagelでは素早い導入を目標としています

1 週間以内にAIデータの評価を完成

小規模検証→大規模導入

MoBagel では無料でAIデータ診断を行います

どうして MoBagel が選ばられるのか?

100 社以上へのサービス提供経験で企業レベルへのAIトランスフォーメーションを提供します

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ビジネス上の問題解決に特化

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MoBagelでは素早い導入を目標としています

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Decanter AI 自動化マシンラーニングプラットフォーム

素早く安定していて正確な予測モデルを気軽に立ち上げられるDecanter AIはデータを目覚めさせます

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データ集のアップデート

整理が完了したデータ集(.CSV)ファイルをデータ集ページにドラッグします。 データ集内にある行・列数とファイルサイズを気軽に見分けることができます。

モデルの立ち上げ

選択あるいはデータ集を直接アップロードし、問題のタイプを定義した上で、トレーニングの特徴を選択すれば自動的にモデルを立ち上げます。 四つ目のステップにおいてアルゴリズムに関する設定をおこなうことができます。

予測結果

Decanter AI による自動的なモデルの立ち上げと最適なモデルの推薦により素早く安定していて正確な予測を行います。MoBagel により絶え間なく更新される機能を通してより多くの深い分析を検索できます。

Decanter AI について

小売業での導入事例

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的確なマーケティング

的確なマーケティング
マーケティングスタッフは日頃顧客に製品情報を提供する必要があります。 しかしマーケティング予算は限られており、どのようにして無数にいる会員の中からその製品に興味を持つ顧客を見つけ出して提供し、そして収益を上げるのか?Decanter AIにより提供が成功する確率が高いであろう会員リストの予測を行い、マーケティング部門に提示することで情報提供を行います。これによりマーケティングのコストを抑えられるだけでなく、提供の成功率を向上させることができます。

マーケティングキャンペーン予測
各種販売ルート/販売拠点における異なる販促プランがもたらす効果を予測し、販促スタッフがどの販促プランを採用すれば利益を最大化できるかを判断することをサポートします。

アフィリエイトマーケティング

会員のラベリング
自動化マシンラーニングが推薦するモデルは新旧の製品間における特性、会員の基本属性及び消費行動の特性を考慮した上で新製品の推薦リストを作成できます。 顧客がメインカスタマーからスリーピングカスタマーへと変化していくプロセスにおいて、顧客が離れているレベルが高ければ高いほど、そのブランドが効果的に顧客を回帰させる可能性が低くなり、使用するコストはより高くなります。 顧客が今後流出するかどうかを予測し、流出する可能性のある顧客のリストを作成して引き留めを行います。

カスタマーライフタイムバリュー予測
新たな顧客へのセールスコストは既存顧客の維持コストに比べ遥かに高くなります。限られたマーケティングコストの下、それぞれの顧客が持つ潜在的価値を知ることで、差別化されたマーケティングをサポートします。

サプライチェーン管理

需要予測
生産計画は異なる販売ルートに合わせた発注需要が必要となりますが、市場の変化は大きいため、生産目標を決定することは容易ではありません。 生産需要を事前に把握できない場合、生産量と販売量が噛み合わないという問題が起き、生産コストの大幅な上昇をもたらします。
自動化マシンラーニングにより製品販売量に対して予測を行い、企業が市場における需要を把握するのをサポートすると共に、内部営業ロジックを融合することで生産計画に対し正確な配分を行い、生産量と販売量が噛み合わないために発生するコストの増加を防ぎます。

販売量予測
各販売ルート/販売拠点の販売量を予測し、ビジネスロジックと経験を結合して企業が購買、生産、生産財の備蓄、入荷などの手配をサポートすることで、備蓄、在庫などにより発生するコストの無駄を抑えると同時に欠品による顧客の流失を回避します。

店舗管理

販売拠点ラベリング
自動化マシンラーニングを通して店舗のグループ化を行うことで、これまで経験により行われてきた市場の区別と店舗企画にとって代わります。また同様の店舗タイプが消費者を引き付ける共通点を探し出し、セグメンテーションされた店舗タイプへの改革のよりどころとし、店舗の差別化を実現します。

小売業における導入例の分析

中国のモデル食品企業トップ10

コールドチェーンによる食品出荷管理:需要予測によるサプライチェーンのソリューション

事例ダウンロード

AI によりデータ駆動のビジネスモデルを実現

人、モノ、場の三要素が完全にデータ化される小売新時代において、MoBagel では自動化マシンラーニング(AutoML)ソリューションを提供することにより、企業がAIを運用してすべての販路における大量のデータを素早く活性化するのをサポートします。データ駆動を導入した経営モデルでは、より信頼できるビジネスの方針決定が可能となり、顧客の把握と観察がより的確となることでコスト抑制と効果の向上をはかり、小売業におけるデジタル化への変革の将来図を実現します。

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消費者体験の最適化

高汎用性のマシンラーニングツールが完備されたユーザーの輪郭を描き出すことをサポートし、ラベリングにより消費者の嗜好と属性をカスタマイズすることで、商品を的確に目標とする顧客層に設定し、セールスコンバージョンと顧客ロイヤリティを向上させます。

供給ネットワークの強化

商品選択から販売ルートまで、異なる顧客層がどのような製品をいつ、どれくらい必要とするのかを把握することで、各店舗への入荷、配送、販売数を素早く計画することができます。

経営効率の向上

顧客層の輪郭と商品の販売管理を的確にすることで、商品の販売数を的確に予測し、商品の在庫レベルを大幅に低下させると同時に、人気商品の欠品を回避し、購買と在庫の配置を先取りすることにより、経営効率の向上並びにコスト抑制が可能となります。

「Gartner 2020 テクノロジートレンドトップ 10 」レポートの中で、MoBagel は AI/ML プラットフォームのポイントメーカートップ 4 に推薦されました。

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