AIが過去の取引データや担当者情報を丸ごと解析。
似た属性の顧客や商品候補を瞬時に表示します。
生成AIがテキスト、ログ、画像など複数のデータソースを融合し、全方位からの洞察を提供します。
新たな視点で顧客や製品の関連性を明らかにします。
※ この地図上の各点は個々の顧客や取引データを統合した「数値ベクトル」を表しており、
様々な情報（例：購買履歴、地域、興味分野など）を包含・統合してを示します。
さまざまなデータを1つの空間上に統合的に扱うことができ、全体の分布からデータのクラスタリングや分析や解釈が容易にできます。。
分析データ：企業データ
課題：膨大な「自然言語データ」を扱う際、高コストかつ分析手法が煩雑であるという問題があった。
導入効果：
ファンドマネージャーの「勘」を大規模データから定量化したことで、利回り（イメージ）が向上し、解釈性も向上。
お客様の声：
「膨大な企業データを統合的に分析できるようになりました」 「熟練のファンドマネージャーが持つ『勘』を数値に落とし込むことでシミュレーションが可能になりました。」
分析データ：購買データ
課題：膨大な顧客購買データや商品データを統合的に分析し、需要予測を行っており、
解釈可能な「インサイト」を抽出したいというニーズがあった。
導入効果：
AI予測精度が向上した上に、解釈可能性を向上。
お客様の声：
「需要予測を解釈可能かつアクションに結びつく形で実行できるようになりました。」
①顧客属性ごとにマッチした営業メール。
営業DMの返信率が10倍に。
②膨大な物件データをすべて読み込み。
類似検索の時間が10％に。
①過去の膨大な与信・稟議書類を分析。
もっとも最適な財務分析から定性所見まで。
②膨大な商品データをすべて読み込み。
最適な金融商品を提案。
①膨大なカタログデータと顧客データを分析。
最適な新しい商品の提案を可能に。
②過去のデータをすべて読み込み。
需要の予測精度が10％向上
AIがテキスト・数値・画像を「ベクトル化」して分析。取扱い商品が多い卸売企業でも、細かな属性ごとに顧客を自動分類。
ただの「法人」や「購買頻度」だけでなく、「○○の商品に強い興味がある」「価格交渉を重視する担当者が多い」など、人単位のニーズや嗜好を把握。
過去の購買データ、問い合わせ履歴、見込み度などを総合的に評価し、焦点を当てるべき顧客群を明確に表示。
顧客の基本情報や問い合わせ履歴を一覧できる画面です。
担当者や進捗状況をリアルタイムで把握可能。
物件や顧客のクラスターを可視化し、
ターゲット顧客への優先順位付けを行うことができます。
現在STEP 03（データ分析・1週間）までを無料で提供しています
貴社が抱える課題や要望を丁寧にヒアリングし、プロジェクトの目的やゴールを明確にします。（所要：約2週間）
具体的な施策や進め方を検討し、プロジェクト計画を立案します。ヒアリング内容を基にスケジュールや導入方法を調整します。（所要：約2週間）
受領したデータをもとに分析を行います。統計的手法やAIツールを活用し、導入に必要なインサイトや仮説を洗い出します。（所要：約2〜4週間）
分析や検証の結果をふまえて修正対応を行い、最終的なアプリケーションや運用プランをブラッシュアップします。（所要：約2週間）
完成した成果物を納品し、現場への導入サポートを行います。アプリケーションの使用方法や運用体制を整備し、稼働をスタートします。（所要：約2週間）
株式会社INDXは2025年に創業されたAI技術と実産業両面に知見を持つデータ分析企業です。
AIやデータ分析やシステム構築にノウハウを持つメンバーが貴社のDXを全力でサポートします。
Chief Executive Officer
生年月日: 1994/12/06
Chief Operating Officer
生年月日: 1994/09/19
AIが過去の取引データや担当者情報を丸ごと解析。似た属性の顧客や商品候補を瞬時に表示します。
担当者ごとに異なるニーズや嗜好をAIが自動で分類。最適なアプローチ方法をまとめて提案します。
熟練の営業担当者の勘や経験を数値化・可視化。データに基づく提案と直感を掛け合わせ、より高い成約率を実現します。
