エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
AIで店舗の品揃え・在庫を最適化する需要管理サービス開始。TSUTAYA先行導入で効果確認 | Techable(テッカブル)
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
AIで店舗の品揃え・在庫を最適化する需要管理サービス開始。TSUTAYA先行導入で効果確認 | Techable(テッカブル)
株式会社フライウィールは、ビッグデータとAIで各店舗の品ぞろえと在庫を最適化する需要管理サービス「C... 株式会社フライウィールは、ビッグデータとAIで各店舗の品ぞろえと在庫を最適化する需要管理サービス「Conata Demand Planner」の提供を開始しました。 データから人・商品・店舗の関係性を導出同サービスは、商品や購買データなどのビッグデータを独自のオントロジー技術などで解析し、人・商品・店舗の関係性を導出して各店舗の需要予測を立てるというものです。 解析した関係性から顧客満足度向上につながる品ぞろえを店舗ごとに提案できることや、リアルタイム性のある予測で適正在庫を素早く算出できることなどが特徴でしょう。 また、過去の発注データがない新商品でも、カテゴリや商品説明などと購買データを組み合わせ、過去の類似商品の販売動向などから各店舗における適正在庫を精度高く予測します。 TSUTAYAで書籍の返品率低下に成功同サービスは、カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社(以下、CCC)が