FUJIFILM IWpro
Intelligent Assistantオプション
アナリティクス使い方
ガイド
1.プロジェクトを作る
ゴールを設定する/
業務課題を設定する
アナリティクスを利用したAIによる分析では、はじめにプロジェクトのゴールを設定します。
解決したい業務課題として、「定型業務の工数」「人的ミスによる手戻り」「新人と熟練者のスキルギャップ」などについて考えます。そのうえで、手作業で実施していた業務をAIに置き換えることで、どの程度改善したいのか考え、ゴールを設定します。
注意
- AIモデルの精度は100%ではありません。AIの結果を参考にしつつ、最終的な判断はお客様ご自身で行ってください。
【例】問い合わせメールを
担当部門に振り分ける
アナリティクスを利用し業務を自動化することで、
振り分け工数や、間違いが削減されます。
これまで
人が振り分け
▼問い合わせ受付担当者の悩み
- ①問い合わせが多く、振り分けが大変…
- ②どの部署に振り分ければいいかわからない…
- ③担当者によって振り分け先がばらつく…
- ④対応開始まで時間がかかる…
▼振り分け先部署の悩み
- ⑤問い合わせ内容を確認したが、自部門宛（自部門の担当）ではなかった…
アナリティクス 利用後
AIが振り分け
▼問い合わせ受付担当者の変化
- ①問い合わせの振り分けを自動化して工数を削減！
- ②過去のデータから予測された部署に振り分け実施！
- ③一貫性のある振り分け基準を適用！
- ④初期対応時間を短縮！
▼振り分け先部署の変化
- ⑤振り分け間違いの発生が低減！
分析タイプを選ぶ
「業務の目的から選ぶ」「分析タイプの特徴から選ぶ」のどちらかを参考に分析タイプを選んでください。
業務の目的から選ぶ
リストから対象の業務を探し、対応する分析タイプを選択してください。
- 分析タイプの種類
ユースケースへのリンク
- 職種
- 職種を選択してください
- 業務目的
- 選択した職種に対応した業務目的と
メニューは以下になります
の照合
機械トラブルの予知
対応先の分類
取得する確率の予測
（名寄せ）
AIモデルから選ぶ
アナリティクスで扱える分析タイプには、
その特徴ごとに「分類」「データマッチング」「入金請求突合」「需要予測」の4種類があります。
それぞれの特徴を確認し、業務目的に対応する分析タイプを選択してください。
分類
データをあらかじめ設定された属性ごとに振り分けます。
分類とは？
分類例
データマッチング
2つのデータを比較し、一致するかまたは関連性の高い項目を見つけ出します。
マッチング元とマッチング先のデータを1つずつ紐づけます。
データマッチングとは？
データマッチング例
入金請求突合
入金データと請求データを比較し、一致するかまたは関連性の高い項目を見つけ出します。
1つの入金データに対して、1つ以上の請求データを紐づけます。
入金請求突合とは？
入金請求突合例
需要予測
過去の時系列データや天気などの外部要因から、未来の数値を予測します。
