数理モデルAI『Forecast-A1』がディテールのROIを検証

~事例では約半数の施設でディテール効果は確認できず~

エイザス株式会社(本社:東京都港区 代表取締役:西 章彦、以下 エイザス)が提供する数理モデルAI『Forecast-A1』により複数製品のディテールのROIを検証しました。

今回の検証では、ディテールによるROIがポジティブな施設は少ない結果となりました。ディテールによるROIは、各製品の状況によって異なりますが、今回の検証により、営業利益の向上の為には、数理モデルAIでROIを検証し、更にモニタリングしていく事が重要である事が分かりました。


通常、製品の売上げについては施設毎での推移を見る事しかできない為、ディテールによって構築された売上げ部分を把握する事は難しい事です。つまり、似たような売上げトレンドの施設でもディテールによって構築されている売上げ部分が大きい施設と既にディテール効果がない施設がありますが、これらを判別する事は難しい状況にあります。


数理モデルAI『Forecast-A1』は、独自アルゴリズムの人工知能により、施設の売上げをディテールによって構築された部分と、製品パワーによる部分に判別する事を可能とします。

今回、この機能を利用して、複数製品のデータを解析した結果、約半数の施設でディテール効果は確認できできない結果となりました。これはディテールによって構築された売上げ部分が統計的に確認できない施設が約半数である事を意味する事を示しています。更に、これらの効果不明の施設へ行われたディテールを計算(1ディテール=1万円として)すると、1製品で年間平均約20億円が投資対効果不明との結果となりました。また、ディテールによる効果があったと考えられる施設群においても、ROIは1ディテール1万円に達しておらず、1ディテールに対するリターンは、2,000~4,000円の結果が多く見られる事になりました。


ディテールに対するROIは、製品のライフサイクル、製品特性等に影響されますので、全ての製品によって結果は異なる事となります。しかし、1ディテールのコストが1万円であるとの前提に基づくと、単なる売上げや増加分に対してではなく、数理モデルAIが提示するMRディテールにより構築された売上げの部分に対して、「本当に効果的であるか?」「効果的な施設でのリターンはどの程度あるか?」を検証していかなければ営業利益の低下につながるリスクが懸念されます。

また、検証した後も、全体と各施設の状況に対して数理モデルAI『Forecast-A1』でフォローしていく事で、現在よりも営業利益を確保していく仕組みを築く可能性が高まると思われます。

今回の一部の製品での検証結果から、エイザスでは、現在、厳しい環境変化にある製薬業界において、数理モデルAI『Forecast-A1』は、営業利益の向上に重要なツールになると考えております。



【エイザス株式会社について】

エイザス株式会社は、高度なAIの構築を目指し、様々なデータの入手、分析により、未来を予測し、生産性向上につながる活動に導き、そして人々の適正に合わせた行動プラン等を提示していきます。

インターネットが誰にでも平等に情報を得る機会をもたらした様に、AIにより意欲があれば誰もが成長でき、高い生産性を上げる事が可能な世界を目指してまいります。



【会社概要】

会社名  : エイザス株式会社

所在地  : 東京都港区芝公園一丁目7番15号

設立   : 2013年7月

代表取締役: 西 章彦

URL    : http://www.a-zas.co.jp/

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