私たちについて

フルイディック・エンタープライズとは何か？

テクノロジーと人間の創意工夫が調和して融合し、AIを活用してスーパーパワーを発揮する人間中心の企業を想像してみてほしい。流動的な企業とは

フルイディック・エンタープライズとは Fluidic Enterprise_Mobileとは？
なぜ人間中心なのか？
フルイディック・エンタープライズは人間を第一に考えます。AIを活用することで、より迅速に、より親密に、より効率的に、より創造的に、そしてより持続可能な企業へと進化させる一方で、その主眼は常に、従業員であれ顧客であれ、「人間」に置かれている。意図、創造性、共感といった人間の資質とAIの力を融合させる。また、責任ある倫理的なAIの利用を重視している。そのゴールは、テクノロジーが人間のために働くようにすることであり、その逆ではない。

共創とカスタマイズ
私たちのFluidic Enterpriseビジョンは、お客様独自のニーズに合わせてカスタマイズできる柔軟なフレームワークを提供します。私たちの「Fluidic Enterprise Vision Workshop」を通じて、お客様の洞察と私たちの専門知識を融合させ、お客様の組織のための正確なビジョンをカスタマイズします。

フルイディック・エンタープライズ・ビジョンの実践

レスポンシブ

事例 Covid後の市場の不確実性とチップ不足に悩む大手通信事業者の顧客のために、NagarroはML駆動型の予測および在庫管理システムを開発した。このシステムは、オンライン・ストリーミング・サービスの導入がデバイス需要に与える影響、インフレ、季節変動など、様々な影響要因を考慮して在庫レベルを微調整する。この先進的なアプローチにより、クライアントは柔軟で即応性の高い在庫戦略を導入できるようになった。

指標： この取り組みにより、顧客は在庫保有量を10％削減し、98％のサービスレベルを維持しながら約1,000万ドルの節約を実現した。

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効率的

事例 ある大手アルミコイルメーカーは、受注スケジューリングシステムの強化を目指していた。人手によるスケジューリングに頼りすぎていること、新規オーダの納期が不明確であること、生産ニーズに応じたシフト調整が困難であることなどの課題に直面していた。Nagarro社は、これらの問題を軽減するために、遺伝的アルゴリズムに基づくツールを導入した。このツールには、準備の整ったコイルを効率的に保管するための戦略も含まれていた。インタラクティブな画面により、専門家は必要に応じて生産計画を調整することができた。

指標 その結果、手作業によるスケジューリング作業が80%減少し、資源利用率が4%改善した。

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親密

事例 ソーシャルメディアからの大量のあいまいなリードを処理するという課題に対処するため、中東の自動車大手は潜在的な購買者をより深く理解することを目指した。ナガロは、ベイズ・モデリングを使用した特注のリード優先順位付けフレームワークを導入した。このフレームワークは、最小限の初期データからでもリードの可能性を評価することができ、営業プロセスにおいてより多くの情報が入手可能になるにつれて、リードの評価を洗練させるために漸進的な再スコアリングを利用した。

指標： この微妙なアプローチによってリード管理が改善され、月間の売上が8～10台増加し、月あたり約16万～22万米ドルの増加に相当した。

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クリエイティブ

例 Nagarroは、コンピュータ・ビジョンを活用したAI主導のアプリケーションによって、グローバルな自動車OEMの自動車評価プロセスを変革し、かつてはルーチン・タスクであったものに創造性を吹き込みました。毎日4,000件以上行われる自動車評価の微妙なニュアンスを処理することに長けたこのツールは、業務効率を高めるだけでなく、顧客との対話にも革命をもたらします。このアプリケーションは現在、一部のサービスセンターで試験段階に入っており、5,000カ所以上に広範に展開する戦略で、先進技術と顧客中心のイノベーションへの献身を融合させている。

指標 自動欠陥検出の精度が90％に達したこのアプリケーションは、車両評価を標準化し、トレーニング・コストを削減し、透明性を確保することで顧客の信頼を育み、すべてが優れたカスタマー・エクスペリエンスに貢献している。

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持続可能

例 Nagarroは、世界で最も広範な機内食プロバイダーの1社を支援するためにマシンビジョンプラットフォームを採用しました。課題は機内食体験の向上であった。残飯トレイの画像を使用して、Nagarroは消費パターンを決定するソリューションを考案しました。このプロセスでは、飛行機の着陸時に自動ベルトを通過するトレイの画像をキャプチャし、マシンビジョン解析によってクラスごとの料理の好みを推測しました。

測定基準： このソリューションは、航空会社と運賃クラスの予測精度が99％以上、料理の検出精度が93％以上、料理の消費量（完食、部分食、未食）が90％以上であることを示した。このような精度は、航空会社が食事メニューを改良し、無駄なコストを削減するのに役立つ。

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AIでメトリクスを進化させる

Fluidic EnterpriseモデルにおけるAI主導型ソリューションの優れた点は、それらが本質的に動的であることだ。より多くのデータを消費し、アルゴリズムを洗練させるにつれて、その利点はしばしば拡大する。上記の指標/利益は、初期段階の実装を示している。AIが学習と適応を続けるにつれて、企業はさらに優れた結果を期待できるようになり、企業の応答性、効率性、親密性、創造性、持続可能性がさらに強化される。

私たちは明日の会社を形作る

私たちは昨日の企業を模倣するのではなく、明日の企業なのだ。私たちは未来であり、ロジスティクス的には離れていても、常に一緒なのです。

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