日本ソフト販売の
DXソリューション

Digital Transformation Solution

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AI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。

AIにデータベースを組み込む事例

Case 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。

AI搭載の自動応答システムにデータベースを組み込みDX化

【ご提供データ】
氏名データベース:20年分累積(2000年〜2022年11月)
件数:997,090件(姓:183,205件 / 名:813,885件)

当社はこのようなデータベースを提供できます

氏名データベース
100万件
法人名データベース
370万件
読み仮名データベース
370万件
郵便番号データベース
15万件
住所データベース
110万件
局番データベース
150万件
電話番号データベース(法人)
490万件
FAX番号データベース(法人)
70万件
法人番号データベース
530万件
適格請求書発行事業者データベース
320万件
業種別法人電話帳データベース
800万件
チェーン店舗データベース
71万件

◎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。

サービスの特長

経年のデータを保有

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。

機械学習データの収集代行

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。

貴社データのクレンジング

貴社保有データ(法人情報など)の最新化・補完・訂正や、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。

貴社データを拡充

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。

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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。

経済産業省のRESASに
当社の事業所データは組み込まれています

RESAS ホームページ:https://resas.go.jp/

名古屋市における居酒屋の推移

2011年 居酒屋の分布

※青色:同一地点に1事業所の場合

※赤色:同一地点に複数の事業所がある場合

2022年 居酒屋の分布

産業割合を表示

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。
(例:札幌市の産業割合)

特定の業種が集中する地域を把握

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。
(例:京都市における旅行関連施設の分布)

業種ごとの分布状況を表示

日本全国あらゆる地域の企業分布の状況を見える化します。大分類、中分類、小分類の産業分類から情報を表示します。

地図上に法人名を表示

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。

3

各部門の異なるフォーマットで管理された
取引先データを連携

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。

データクレンジングで実現するDXの事例

データ活用の課題

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。
また、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。また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。

データ連携によるDXの実現

データドリブン思考の経営判断

営業部門、マーケティング部門、管理部門など、あらゆる部署とのデータ連携が可能になり、営業活動・販売戦略・商品開発などへの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。
また、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。

まずは、お気軽にお問い合わせください

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