需要予測・価格・在庫・発注を
CRM×VOC×売上データで最短PoC
大手導入で数千万〜億かかるAI分析基盤を 数百万円で“動く形”にします。
構想だけで終わらせない
需要予測から発注判断までをスピーディに検証
大手企業のAI分析基盤PoCは、数千万〜億の投資と長い導入期間がかかりがちです。
HALDATAは、CRM・VOC・売上/在庫データを統合し、需要予測から価格変更・在庫管理・発注判断までつなげる構図を、数百万規模でスピーディに検証できます。
「本当に効くか」を短期間で可視化し、次の本導入の判断材料まで整えます。
「自社データで本当に予測できるか」を
最小工数で検証するためのデータ前捌き技術
PoCにおいて最も時間を要し、失敗の原因となるのが「データ形式の不一致」です。
VOC（言葉）とPOSやWebログ（数字）をそのままAIに投入しても、因果関係を捉えた高度な推論は行えません。
HALDATAでは、この検証プロセスを劇的に高速化するため、「数字を文脈に変えてAIに渡す」独自の実装プロセスを用います。
検証の核。数字を「ナレッジ」へ変換
膨大なPOSやログをあえて「売上の急伸」や「在庫の滞留」といった意味を持つサマリ（文章）へ前捌き。これにより、高価な分析基盤を組む前に、LLMが自社データの変動理由をどこまで深く理解できるかを即座にテスト可能にします。
「動く形」でのアウトプット
単なるレポート出力に留まりません。実際の自社データを用いて、「この予測精度なら発注を自動化できるか？」「このロジックで価格調整が機能するか？」を現場が手元で触って判断できるレベルまで、最短距離で実装します。
HALDATAが選ばれる3つのメリット
主要クラウド／CRM基盤に対応
VOCデータを使ったPoCで、何を検証できるか
いずれのテーマも、CRM・VOC・売上/在庫を統合した同じデータセットの上で検証します。
まず「自社データで本当に予測できるか」を確かめ、そのうえで本導入に進むかどうかを判断していただく流れです。
| 検証テーマ | PoCで確かめること |
|---|---|
| 需要予測 | 自社データで需要の動きをどこまで説明できるか |
| 価格の変更 | 価格を動かす判断の材料として使えるロジックか |
| 在庫の管理 | 在庫の滞留を、起きる前に兆しとして捉えられるか |
| 発注の判断 | その予測精度で、発注の自動化まで踏み込めるか |
よくある質問
VOC分析のPoCでは、何を検証するのですか？
お客様の声（VOC）を、CRM・売上・在庫のデータと突き合わせたときに、需要の動きをどこまで説明できるかを検証します。需要予測から価格変更・在庫管理・発注判断までをつなげた構図が自社データで成立するかどうかを、短期間で目に見える形にします。
VOC（言葉のデータ）とPOS・売上（数字のデータ）を一緒に扱えますか？
扱えます。ただし、そのままAIに投入しても因果関係を捉えた推論は行えません。HALDATAでは、POSやWebログを「売上の急伸」「在庫の滞留」といった意味を持つサマリ（文章）へ前捌きしてからLLMに渡す実装プロセスを用いており、この工程がPoCの成否を分けます。
PoCの費用と期間はどれくらいですか？
大手企業のAI分析基盤PoCは数千万〜億規模の投資と長い導入期間がかかりがちですが、HALDATAは数百万規模で「動く形」まで実装することを目指しています。実際の価格・納期は統合するデータの種類や案件規模によって異なるため、個別相談にてご案内しています。
PoCの成果物はレポートだけですか？
レポート出力にとどまりません。実際の自社データを用いて、「この予測精度なら発注を自動化できるか」「このロジックで価格調整が機能するか」を、現場の担当者が手元で触って判断できるレベルまで実装します。
どのクラウドやCRM基盤で構築できますか？
Salesforce（Agentforce / Data Cloud）、Google Cloud（Vertex AI）、AWS（Amazon Bedrock）のいずれの環境でも構築できます。既存システムやデータ基盤、社内の利用方針に合わせて、最適な実装方式をご提案します。
要件がまだ固まっていない段階でも相談できますか？
できます。要件定義・データ準備・実装・効果検証まで伴走し、業務とデータの整理から一緒に進めます。PoCで得た進め方が社内に運用ノウハウとして残る形を前提にしています。