飲料・食品メーカーにおける自社ビジネスへのAI実装について話せます
■背景
大手食品メーカーの役員向けに以下の経営効果を生み出した実績があります。
大手食品メーカー
・大手製粉グループ企業（DX室長、IT部長、他10名）
✔︎出荷予測の機械学習アルゴリズム導入：5000億規模の出荷予測で2−5%精度改善
✔︎自然言語処理BERTを活用したQA予測：従来正解率36％から88％まで改善
・大手ハム食品メーカー（社長、執行役員2名、部長、他15名）
✔︎商品企画開発の生成AI・データ分析：商品アイデア仮説数と業務速度を従来の10-100倍に改善
■話せること
DX構想策定やDX/AIの施策実施時に、実際に現場でぶつかる問題の解決ノウハウをお伝えできます。
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職歴
職歴：開示前
このエキスパートのトピック
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需要予測のAIアルゴリズム設計と業務運用のノウハウについて話せます
¥30,000~■背景 シリーズCのAIベンチャーで大手流通小売、大手メーカー向けに需要予測を中心に以下PJ実績があります。 ・販売数需要予測、発注数最適化 ・粗利最大化に向けた値下げ最適化 ・出店計画最適化 ・商品ラインナップ最適化 ・シフト最適化 ■話せること 需要予測のAIアルゴリズム設計と業務運用のノウハウをお伝えできます。
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流通小売業における自社ビジネスへのAI実装について話せます
¥30,000~■背景 小売業の役員向けに以下の経営効果を生み出した実績があります。 ・大手小売企業（スーパー5社、ドラッグストア3社、アパレル2社） ✔︎DX・AIコンサルティング支援：DX戦略に伴うAI施策のロードマップ設計、及び、推定経営効果のロジック設計 ✔︎AI需要予測アルゴリズムの本番導入（PoC〜実証実験〜本番運用）：売上3000億の日次発注業務で、従来精度から10％改善 ✔︎発注業務のDX改革支援：業務改革のポテンシャル精査、ToBe業務フロー・機能の策定、改革障壁の特定、実行計画の策定 ✔︎AI出店計画予測モデルの検証：人による従来誤差率33%→13%まで大幅改善するモデル開発 ■話せること DX構想策定やDX/AIの施策実施時に、実際に現場でぶつかる問題の解決ノウハウをお伝えできます。