Domain

自社ビジネスに合った活用シナリオを
業種別にご覧いただけます。

Finance

散在する金融データを
ひとつの分析環境へ

情報系・勘定系・チャネル系DBを単一プラットフォームに統合し、
与信リスクから顧客LTVまで、金融ビジネスのあらゆる問いに答えます。

KEY FEATURES

クレーム・費用モニタリング

クレームの発生・処理・未決および
費用支払い状況ダッシュボード

異常取引検知

異常取引パターンの検知とアラート

役職員MBOモニタリング

目標達成度のモニタリングとシミュレーション

人員配置効率分析

組織・地域別の人員配置適正性分析

FEATURE SCENARIO

4つのステップでシナリオをご確認ください

Step 01

データ連携:
分散した金融データのリアルタイム統合

情報系、勘定系、チャネル系DBとリアルタイムに連携し、社内外に散在していた顧客情報や取引データをひとつのSingle Source of Truth(信頼できる唯一の情報源)へ統合します。リスク管理のための精緻なデータ基盤を構築する、最初のステップです。

Step 02

BI Dashboard:
セキュリティ規定を遵守したリアルタイムモニタリング

統合された金融データをもとに、与信・預金の状況、資産構成比、営業店別の実績をダッシュボードで可視化します。金融セキュリティ規定に準拠したカスタムレポートを作成し、リアルタイムでモニタリングします。

Step 03

AI-Analytics:
先回りのリスクモデリングとFDS不正検知

モニタリングデータをもとに、AIが深掘り分析を行います。顧客の過去のパターンから不正取引(FDS)を事前に検知し、顧客生涯価値(LTV)の予測と信用リスクモデリングによってリスク管理戦略を策定します。

Step 04

Decision Agent:
KPI達成のための最適な与信管理シミュレーション

分析されたリスクをもとに、「NPL比率を0.5%下げるにはどのような施策が必要か?」といった重要なKPIの問いに対し、AIが最適な与信限度額の調整案とリスク管理シナリオを提案します。

その他あらゆる質問にお応えします

信用リスクを評価し、変化を予測します。

保険金支払い・運用コストの漏れを検知します。

LTVを分析し、ターゲティング戦略を策定します。

ポートフォリオ構成を最適化します。

規制対応レポートを自動生成します。

営業店別の実績を比較分析し、改善策を提案します。

CUSTOMER VOICE

経営意思決定の精度向上や業務生産性の向上など、全社的なデータドリブン経営の実現に大きく寄与するものと期待しています。HEARTCOUNTはプロジェクト全体を通じて、積極的な協力と支援を惜しまない、素晴らしいビジネスパートナーだと感じています。改めて感謝申し上げます。

- Y部長、ドドラムフードIT部門 -

CUSTOMER VOICE

ダッシュボードによって、これまで散在していたデータを一目で把握できるようになり、業務効率が大きく向上しました。今後もHEARTCOUNTとともに、データドリブンな意思決定文化を築いていきたいと考えています。

- K主席、DB損害保険 補償企画チーム -

CUSTOMER VOICE

人事データを分析し、一目で把握できるよう可視化したことで、人事情報の分析効率化に大いに役立ちました。政策立案の過程でも、信頼できる根拠資料として活用しています。

- ご担当主務官、大田広域市 人事革新担当官室 -

CUSTOMER VOICE

これまでは毎週数時間をかけて手作業でクレームを分析していましたが、HEARTCOUNTのAI分析を導入して以降、分析時間が大幅に短縮され、より本質的な業務に集中できるようになりました。

- ご担当者様、日本のコンビニエンスストアチェーン QC部門 -

Public

行政データを
政策判断の言語へ

部署ごとに分散した行政・住民相談データをひとつに統合し、
政策効果と予算執行状況をリアルタイムでモニタリングします。

KEY FEATURES

行政データ統合

部署ごとに分散した行政DBの安定したオンプレミス統合

サービス品質モニタリング

住民相談対応および行政サービス品質指数のリアルタイム可視化

政策効果の定量分析

政策実施前後のKPI自動比較と効果測定

プロセス最適化提案

住民相談対応のボトルネック特定と 短縮改善案の導出

FEATURE SCENARIO

4つのステップでシナリオをご確認ください

Step 01

データ連携:
部署別行政DBの統合

住民相談システム、予算管理システム、人事行政DBを単一プラットフォームに統合します。
ネットワーク分離環境でのオンプレミス展開を完全にサポートし、公共機関のセキュリティ基準を厳格に満たします。

Step 02

BI Dashboard:
住民相談・予算・サービス状況の可視化

統合されたデータをもとに、住民相談の対応状況、予算執行率、部署別の行政サービス品質をリアルタイムでモニタリングします。コーディング不要で、担当者自身が行政サービス品質指数を算出し、レポートを作成できます。

Step 03

AI-Analytics:
住民相談パターン・政策効果の深掘り分析

時期・地域別に相談内容をクラスタリングし、繰り返し発生する相談のパターンを自動分析して根本原因を把握します。政策実施前後の効果を定量的に測定し、予算執行の異常パターンや福祉サービスの死角地帯を早期に検知します。

Step 04

Decision Agent:
住民相談対応時間の短縮改善案

「相談対応の平均時間を30%短縮するには?」あるいは「受給漏れ集団を最小化するための福祉資源配分シナリオは?」といったKPIの問いに対し、AIが部署別データとボトルネックを分析し、具体的な行政プロセス改善案を提示します。

その他あらゆる質問にお応えします

住民相談対応のボトルネックを見つけて効率化します。

予算執行状況をリアルタイムでモニタリングします。

政策実施前後の効果を定量的に分析します。

繰り返しの発生パターンを分析し、要因を把握します。

福祉サービスの死角地帯と受給漏れ集団を診断します。

行政サービス品質指数を算出し、推移を管理します。

CUSTOMER VOICE

経営意思決定の精度向上や業務生産性の向上など、全社的なデータドリブン経営の実現に大きく寄与するものと期待しています。HEARTCOUNTはプロジェクト全体を通じて、積極的な協力と支援を惜しまない、素晴らしいビジネスパートナーだと感じています。改めて感謝申し上げます。

- Y部長、ドドラムフードIT部門 -

CUSTOMER VOICE

ダッシュボードによって、これまで散在していたデータを一目で把握できるようになり、業務効率が大きく向上しました。今後もHEARTCOUNTとともに、データドリブンな意思決定文化を築いていきたいと考えています。

- K主席、DB損害保険 補償企画チーム -

CUSTOMER VOICE

人事データを分析し、一目で把握できるよう可視化したことで、人事情報の分析効率化に大いに役立ちました。政策立案の過程でも、信頼できる根拠資料として活用しています。

- ご担当主務官、大田広域市 人事革新担当官室 -

CUSTOMER VOICE

これまでは毎週数時間をかけて手作業でクレームを分析していましたが、HEARTCOUNTのAI分析を導入して以降、分析時間が大幅に短縮され、より本質的な業務に集中できるようになりました。

- ご担当者様、日本のコンビニエンスストアチェーン QC部門 -

Retail

販売・在庫データを
需要予測と発注最適化へ

POS・在庫・物流データを単一プラットフォームに統合して商品別の需要を予測し、欠品と過剰在庫のない発注基準をデータから導き出します。

KEY FEATURES

オムニチャネルデータ統合

オンライン・オフラインの売上、物流、在庫DBの単一ビュー構築

AIによる需要予測

天候や相場などの外部変数を組み合わせた精緻な需要予測

在庫・発注最適化

欠品率と過剰在庫を同時に最小化する発注量の算出

プロモーション効果測定

価格弾力性分析によるマージンとキャンペーンROIの最適化

FEATURE SCENARIO

4つのステップでシナリオをご確認ください

Step 01

データ連携:
POS・在庫・物流の統合

全国店舗のPOSデータ、物流システム、在庫DBをリアルタイムで統合します。オンラインとオフラインのチャネルデータを単一ビュー(View)に統合し、オムニチャネル分析環境をサポートします。

Step 02

BI Dashboard:
売上・在庫・物流状況のモニタリング

商品別・チャネル別・地域別の売上状況、在庫水準、物流処理状況をリアルタイムで可視化します。20種類以上の手作業レポートを自動化し、現場の手作業をゼロにします。

Step 03

AI-Analytics:
需要予測・購買パターンの深掘り分析

過去の販売データと外部変数(天候、相場、季節性)を組み合わせ、精緻な商品別需要予測を行います。顧客の購買サイクルやバスケットパターンのクラスタリングによりパーソナライズされたレコメンド戦略を策定し、チャネル別の貢献度を分析します。

Step 04

Decision Agent:
在庫最適化・価格戦略の改善案

「今週のA商品の発注量をいくらに設定すれば、欠品率と過剰在庫を同時に最小化できるか?」という問いに対し、AIがSKU別の安全在庫基準を自動更新し、最適な発注量と価格弾力性に基づくプロモーションシナリオを提示します。

その他あらゆる質問にお応えします

商品別の需要を予測し、発注量を最適化します。

離脱の可能性が高い顧客を事前に予測します。

プロモーション別の効果を分析し、ROIを測定します。

在庫回転率を分析し、適正在庫水準を見つけます。

チャネル別の売上状況を比較・分析します。

購買パターンに基づいて顧客をセグメント分けします。

CUSTOMER VOICE

経営意思決定の精度向上や業務生産性の向上など、全社的なデータドリブン経営の実現に大きく寄与するものと期待しています。HEARTCOUNTはプロジェクト全体を通じて、積極的な協力と支援を惜しまない、素晴らしいビジネスパートナーだと感じています。改めて感謝申し上げます。

- Y部長、ドドラムフードIT部門 -

CUSTOMER VOICE

ダッシュボードによって、これまで散在していたデータを一目で把握できるようになり、業務効率が大きく向上しました。今後もHEARTCOUNTとともに、データドリブンな意思決定文化を築いていきたいと考えています。

- K主席、DB損害保険 補償企画チーム -

CUSTOMER VOICE

人事データを分析し、一目で把握できるよう可視化したことで、人事情報の分析効率化に大いに役立ちました。政策立案の過程でも、信頼できる根拠資料として活用しています。

- ご担当主務官、大田広域市 人事革新担当官室 -

CUSTOMER VOICE

これまでは毎週数時間をかけて手作業でクレームを分析していましたが、HEARTCOUNTのAI分析を導入して以降、分析時間が大幅に短縮され、より本質的な業務に集中できるようになりました。

- ご担当者様、日本のコンビニエンスストアチェーン QC部門 -

AICC

コールデータから
応対品質の答えを見つける方法

コールデータとCRMを統合し、応答率・処理時間・顧客満足度をリアルタイムに分析、AIが応対品質の改善案を提案します。

KEY FEATURES

応対データの一元化

コールログ、IVR、CRMデータのオールインワンプラットフォーム統合

運用KPIモニタリング

応答率、待ち時間、応対満足度(CSAT)のリアルタイム比較

応対品質分析

オペレーター別の応対品質診断とFAQ改善の優先順位づけ

顧客離脱の早期警報

再発クレームや不満パターンの分析による離脱リスクの識別

FEATURE SCENARIO

4つのステップでシナリオをご確認ください

Step 01

データ連携:
コールデータ・CRMの統合

コールログ、IVRデータ、CRM、品質評価システムを単一プラットフォームに統合します。リアルタイムの待ち行列データから顧客対応履歴まで、ひとつのビューで分析します。

Step 02

BI Dashboard:
応答率・AHT・CSATのリアルタイムモニタリング

応答率、平均処理時間(AHT)、待ち時間、顧客満足度(CSAT)など主要なインバウンド/アウトバウンド指標をリアルタイムでモニタリングします。時間帯別・チーム別・チャネル別のKPIをひとつの画面で直感的に比較できます。

Step 03

AI-Analytics:
顧客離脱予測・応対品質分析

再発クレームのパターンを分析し、離脱リスクの高い顧客層を早期に識別します。オペレーター別の応対品質を多角的に分析し、コーチングの優先順位を明らかにします。

Step 04

Decision Agent:
FCR・応答率KPIの改善案を提案

「FCRを現在の65%から80%以上に引き上げるには?」といった問いに対し、AIがFAQ更新の優先順位、オペレーター教育の内容、IVRシナリオの改善案を導き出します。

その他あらゆる質問にお応えします

応対品質を自動で評価します。

離脱の可能性が高い顧客を事前に予測します。

時間帯別のコール件数を予測します。

感情分析に基づき、応対方法を改善します。

オペレーター別の成果を分析します。

SLA達成率を予測・管理します。

CUSTOMER VOICE

経営意思決定の精度向上や業務生産性の向上など、全社的なデータドリブン経営の実現に大きく寄与するものと期待しています。HEARTCOUNTはプロジェクト全体を通じて、積極的な協力と支援を惜しまない、素晴らしいビジネスパートナーだと感じています。改めて感謝申し上げます。

- Y部長、ドドラムフードIT部門 -

CUSTOMER VOICE

ダッシュボードによって、これまで散在していたデータを一目で把握できるようになり、業務効率が大きく向上しました。今後もHEARTCOUNTとともに、データドリブンな意思決定文化を築いていきたいと考えています。

- K主席、DB損害保険 補償企画チーム -

CUSTOMER VOICE

人事データを分析し、一目で把握できるよう可視化したことで、人事情報の分析効率化に大いに役立ちました。政策立案の過程でも、信頼できる根拠資料として活用しています。

- ご担当主務官、大田広域市 人事革新担当官室 -

CUSTOMER VOICE

これまでは毎週数時間をかけて手作業でクレームを分析していましたが、HEARTCOUNTのAI分析を導入して以降、分析時間が大幅に短縮され、より本質的な業務に集中できるようになりました。

- ご担当者様、日本のコンビニエンスストアチェーン QC部門 -

HR

人事データから始める離職予測と人員最適化

人事・勤怠・評価データを統合し、離職リスクの高い従業員を事前に把握、最適な人員配置プランをデータから導き出します。

KEY FEATURES

データ統合とセキュリティ

人事・勤怠・評価システムの統合と厳格な権限制御(RBAC)

人員状況ダッシュボード

部署別離職率、評価分布、採用パイプラインの可視化

離職予測とリテンション

離職ハイリスク従業員の早期識別と個別リテンション施策の提案

組織診断と配置最適化

スキルと評価データに基づく最適な人員配置の組み合わせ導出

FEATURE SCENARIO

4つのステップでシナリオをご確認ください

Step 01

データ連携:
人事・勤怠・評価システムの統合

SAP HR、Douzone iCUBEなどの基幹人事システムと、勤怠管理、評価、採用システムを単一プラットフォームに統合します。機微な人事データはRBAC(ロールベースアクセス制御)によりアクセス権限を細かく制御します。

Step 02

BI Dashboard:
人員状況・離職率・評価分布の可視化

全社の人員構成、部署別の離職率推移、評価等級分布、採用パイプラインをリアルタイムで可視化します。経営層向けのサマリーダッシュボードから、HR実務担当者向けの詳細分析まで、レイヤー別に提供します。

Step 03

AI-Analytics:
離職予測・パフォーマンス要因の深掘り分析

過去の離職パターンを学習し、ハイリスクな従業員を3~6か月前に早期識別してリテンション施策を提案します。ハイパフォーマーの採用・育成データをもとに優秀人材の共通要因を自動抽出し、採用チャネル別の成果を比較します。

Step 04

Decision Agent:
人員配置・リテンション改善案の提案

「今年の離職率を12%から8%に下げるには?」あるいは「部署別の生産性を高めるための最適な人員配置は?」という問いに対し、AIがスキル・評価・キャリアパスを考慮した配置シナリオと報酬体系の最適化方針を自動で提案します。

その他あらゆる質問にお応えします

離職リスクの高い従業員を事前に予測します。

採用チャネル別の効率を分析します。

評価データを分析し、改善策を見つけます。

研修プログラム別の効果を測定します。

部署別の人員需要を予測します。

組織構造と人員状況を診断します。

CUSTOMER VOICE

経営意思決定の精度向上や業務生産性の向上など、全社的なデータドリブン経営の実現に大きく寄与するものと期待しています。HEARTCOUNTはプロジェクト全体を通じて、積極的な協力と支援を惜しまない、素晴らしいビジネスパートナーだと感じています。改めて感謝申し上げます。

- Y部長、ドドラムフードIT部門 -

CUSTOMER VOICE

ダッシュボードによって、これまで散在していたデータを一目で把握できるようになり、業務効率が大きく向上しました。今後もHEARTCOUNTとともに、データドリブンな意思決定文化を築いていきたいと考えています。

- K主席、DB損害保険 補償企画チーム -

CUSTOMER VOICE

人事データを分析し、一目で把握できるよう可視化したことで、人事情報の分析効率化に大いに役立ちました。政策立案の過程でも、信頼できる根拠資料として活用しています。

- ご担当主務官、大田広域市 人事革新担当官室 -

CUSTOMER VOICE

これまでは毎週数時間をかけて手作業でクレームを分析していましたが、HEARTCOUNTのAI分析を導入して以降、分析時間が大幅に短縮され、より本質的な業務に集中できるようになりました。

- ご担当者様、日本のコンビニエンスストアチェーン QC部門 -

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