Solution1AIの機械学習データとしてデータベースを組み込む日本ソフト販売では、企業のDXを実現する各種データベースをご用意しています。近年AI(人工知能)の進歩は目覚ましく、AIに対する利用者の要求も日々高まっています。当社のデータベースは、AIの精度を高める機械学習データとして様々な業界から注目をいただいています。自動応答システムに氏名データベースを組み込むお客様からの問い合わせにAIが回答する「自動応答システム」に、当社の氏名データベースをご利用いただいています。AIによる個人名の判別や、読み方の精度を高める機械学習データとして、氏名データベースが採用されています。法人電話帳データベースの業種一覧はこちらチェーン店舗データベースの一覧はこちら◎記載のないデータベースについてもお気軽にお問い合わせください。当社は過去から蓄積した膨大なデータベースを保有しています。最新情報だけではなく、経年のデータをAIに組み込むことができます。現在当社で取り扱いのない情報でも、ウェブの公開情報を独自に調査・収集して提供することができます。名寄せをおこなうことができます。AIに組み込む機械学習データの最適化と精度向上を支援します。貴社保有データ(法人情報など)に、当社の各種データベースの情報を付加することができます。2店舗や事業所の立地動向を経年で読み解くマーケティングDXの実現2000年から現在までの事業所データベースを保有しています。地図システム等に過去から現在までの事業所データを展開することで、店舗や事業所の立地動向を経年で調査できます。市場の変化を経年データという明確な根拠をもとに読み解きます。産業割合をグラフ化することで、地域の産業特性を把握できます。特定の業種が集中するエリアを地図上で確認できます。企業調査や新規出店の計画などに利用できます。産業分類から情報を表示します。地図上のポイントにマウスカーソルを合わせると、法人名を表示します。取引先データの最新化や名寄せ、誤りのある情報の訂正など、データ整備の取り組みを支援します。部門を超えた横断的なデータ活用を実現するための、データクレンジングをご提案。その他にも、データの付加価値を高める各種サービスをご用意しています。近年DX化の実現のために、データ利活用の重要性が叫ばれていますが、コストや時間がかかり過ぎる、やり方が分からないなどの理由で、実際に手を付けられないでいる企業は多いのではないでしょうか。いざ実行に移そうとしても、部門間でデータを連携できていない、担当者によって入力ルールがバラバラなどの理由で、企業内でのデータ活用がスムーズに実行できないケースは珍しくありません。データ連携のために必要なこと横断的なデータ活用のために、まずは、部門間でデータを連携する必要があります。前述のとおり、異なるフォーマットやルールで登録された取引先情報が混在していることが多く、連携はそう簡単にはいきません。同一顧客の名寄せやフォーマットの統一、不足している情報の補完など、様々な処理が必要になります。データ分析の精度を上げるために、場合によっては取引先以外のデータ(未開拓企業など)も取り込み、分析対象を広げることも必要になってきます。当社がDX実現のためのパートナーとして選ばれる理由はまさにこの点にあり、データ整備や法人番号付加による横断的なデータ活用の実現に加え、貴社が未保有のデータを提供し、データ分析の視野をさらに広げることもできます。フィードバックが機能し始めると、顧客の動向が可視化され、感覚的な思考からデータドリブン思考の経営判断が可能になります。データ連携の流れは一般企業だけではありません。官公庁ではオープンデータや民間データを整備して、国民・県民への情報提供サービスの展開が進んでおり、当社もサービスの実現に向けて、データ活用の分野で提案支援をおこなっています。個人情報の適切な取扱いをおこなう事業者に付与されるプライバシーマークの付与認定を受けています。Corporation。