Prediction Oneの評判・口コミ 全17件

改善してほしいポイント

今後の期待としてはシンプルで使いやすいという良さは残しつつ、自然言語や画像解析分析など他の機能拡充もあると利用範囲が広がる。また、他システムに入力されたデータをシームレスに分析できるような連携などもできるとよい。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

現場の担当者でも使いこなせる簡単なツールのため、各人がデータ利活用を自ら考え進めることができるようになる。データドリブル経営の第一歩として非常に有効であった。

改善してほしいポイント

現状特にありません。今後期待することはより使用が簡単になるような画面UIの向上です。予測理由についてはより多面的な角度からさらに詳細までわかると今後の動きや方針を定める際の指針になりやすいと感じています。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

今までフェルミ推定で分析していたターゲット層の予測を、簡単に忠実にしてくれることでターゲット層に向けた具体的なアクションプランを練ることができました。

改善してほしいポイント

学習した予測モデルの寄与度の算出方法や、どのような予測モデルが構築されているのかが見えると、より分析の考察ができるのでぜひ見えるようにしてほしい。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

製品の品質を予測するタスクで、特徴量を追加して学習することを繰り返していたが、1サイクルを高速に回せたため数十のモデルを構築し精度を比較できた。

改善してほしいポイント

使い勝手に特に不満はありません。
予測モデルの作成回数を減らすことができるような機能があると、さらに使いやすくなると思います(例えば、様々な組み合わせの予測モデルを一度に作成できるようなもの)。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

これまで人の手で行なっていたデータの分析とその結果の判断という業務について、一部をPrediction Oneに担当してもらうようにしました。所要時間を短縮できることと、人間にはできない分析ができるという点で、助けられています。

改善してほしいポイント

・誤差など、数値データを抽出する際エクセル等で抽出できないのは少し不便です。
・作成した予測モデルの一覧画面において、モデル名がすべて表示されないので数が増えると探しにくいです。
・精度が低かった予測モデルを削除したいときに一括で削除する機能があると、作業がより効率的になると感じています。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

・まだ実用レベルには達していませんが、小売店の客数予測、商品の需要予測などに活用したいと考えています。
・商品カテゴリによっては過去の販売数だけを説明変数とした時系列予測でもある程度の精度が得られており、
　発注数の最適化に寄与できると感じています。

検討者へお勧めするポイント

・とにかく操作が簡単で労力が低いので、データを持っているが分析にかける手数が足りない、という方にはフィットしやすいと思います。

改善してほしいポイント

・予測分析に留まらず、言語処理や画像解析など機能拡充されると利用の幅が広がる
・他システムと容易にデータ連携できる機能が実装されるとデータ取り込みがスムーズになる

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

コールの入電予測やアウトバウンドの接続予測など今まで勘や経験を頼りに行っていた予測を根拠を持って分析することができ、予測分析にかかる時間やコスト、専門人材の育成などにかかる時間やコストも軽減できた。また、根拠を持った分析結果なのでクライアントへの説得力も増し、事業発展にも貢献できた

改善してほしいポイント

欲しい機能・分かりづらい点
・精度低下をまねくデータの棄却
・誤差の範囲を明示
その理由
・データを追加していく場合に追加したデータで予想精度が下がる恐れがあるため
・平均誤差や誤差中央値はあるが、予測結果の誤差範囲が分かると良い

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

解決できた課題・具体的な効果
・概算工事費の算出
課題に貢献した機能・ポイント
・過去の概算工事費を学習させることにより、簡単に予測したい概算工事費を算出できる

検討者へお勧めするポイント

予測分析の高度な知識が無くても簡単に始められる所がおすすめポイントです。

改善してほしいポイント

まだ使用始めて間もないですが、操作も簡単ですしUI上のガイダンスもあり、今のところ不満な点はありません。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

世の中AIが流行ってきている中でどういう製品が良いのかが分からず二の足を踏んでいて中々導入ができていませんでしたが、この製品は無料期間で製品を評価できたので自信を持って導入に踏み切れました。
これまではエクセルをメインに分析業務を行ってましたが容易に分析、予測ができ、トラブルなどの兆候を事前に掴んだりする事が出来ます。

改善してほしいポイント

細かい条件ごとの予測分析が難しく、例えばコールセンターのアウトバウンド業務で活用する際、リストごとのコンタクト率や獲得率の予測は行うことが出来るが、何時に電話をかければ顧客に繋がりやすいのかを予測する場合、時間帯ごとにモデルを複数作成するなど運用面での工夫が必要になってくる。
細かい条件での予測分析が1つのモデルで出来るようになれば、活用の幅が広がるのではないかと思われる。（先ほどの例だと、1つのモデルでアウトバウンド時間ごとに予測結果が付与できる等。）

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

コールセンターのアウトバウンド業務にて、PredictionOneを利用して抽出したリストとランダムに抽出したリストを比較して、20%コンタクト率が向上していることが確認された。
コンタクト率の高いリスト抽出が出来たことで、効率的なコールセンター運用を実現出来た。

検討者へお勧めするポイント

気軽に始められるトライアル版で用意されており、プログラミング不要の扱いやすいツールであることから
初めて分析ツールの導入を検討している方や社内DXを推進している方にはおススメのツールだと思います。