過去データから、変化の「兆し」をAIが発見
兆しチェッカー
トレンド分析・異常検知・予測を、
Excelや記録データのままで
トレンドを見つける
時系列・季節比較・前年比から、変化を把握
異常・予兆を見つける
繰り返す故障や急な変化を、根拠とともに可視化
次の一手を予測する
売れ筋や点検の優先順位を予測し、レポートに
製品概要
兆しチェッカーは、Excel・CSV・保全記録・ECのランキング画像など、社内に眠っている過去データをAIが統合・分析し、トレンドと異常の「兆し」を見つけて、次の一手を予測するソリューションです。
表記ゆれや自由記述が多く、そのままでは集計できないデータでも、AIが分類・名寄せしてから分析します。集計や予測の数値はすべてプログラムで計算し、AIは分類と文章化だけを担うため、毎回同じ結果を根拠とともに確認できます。
こうしたことでお困りではないですか？
データは何年分もあるのに、活用できていない
保全記録、販売データ、ランキングの記録などが表計算ソフトに貯まっていても、案件ごとに見るだけで、全体の傾向は誰も把握できていません
表記がバラバラで、集計に手間がかかる
同じ部品や商品でも書き方が人によって違い、集計の前に名寄せや手作業の分類が必要です。毎月の資料作成に多くの時間がかかっています
異常やトレンドの変化に、気づくのが遅れる
繰り返す故障や売れ筋の変化に気づくのは、問題が起きてから。担当者の経験や勘に頼った判断から抜け出せていません
こうしたデータ活用の課題に、兆しチェッカーが有効です
兆しチェッカーでできること
整理から分析、予測、レポートまで。一連の業務を自動化します
トレンド分析
時系列の推移、季節ごとの比較、前年比を自動で集計。「伸びている商品・属性」「落ちている商品・属性」を一目で把握できます
複数データの統合・整理
Excel・CSV・画像など形式の違うデータを1つに統合。表記ゆれや自由記述はAIが分類し、分類の対応表もすべて公開します
異常検知・予兆の発見
繰り返す故障、周期を超えた設備、急に変化した数値など、注意すべき「兆し」を自動で検出し、優先順位をつけて表示します
予測とレポートの自動作成
次のシーズンのトレンドや、次に点検すべき設備を予測。ダッシュボードや報告資料（HTML・PowerPoint・Excel）を自動で作成します
仕組み：データを集めるだけで、兆しが見える
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01
データを集める
Excel・CSV・保全記録・ランキング画像など、形式がバラバラでもそのまま取り込み
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02
整理・統合する
表記ゆれや自由記述をAIが分類・名寄せ。複数のデータを1つに統合
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03
兆しを見つける
トレンド・異常・繰り返しのパターンを自動で検出し、根拠とともに可視化
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04
次の一手を示す
次のシーズンの売れ筋、点検すべき設備などを予測し、レポートを自動作成
画面イメージ
実際の画面で、データが意思決定につながる流れをご確認ください
※お客様の設備名・ライン名・金額などはぼかし処理しています。
こんな使い方ができます
製造業：設備保全
故障・修理記録から、問題の大きい設備、繰り返す故障、点検の優先順位を可視化。予備品の適正在庫の算出にも
製造業：品質管理
検査記録や不良記録の傾向分析。工程・品目・取引先ごとの不良の偏りや、増え始めた不良を早期に発見
アパレル・小売・EC
ECモールの販売データや競合のランキング画像から、売れ筋の推移と季節ごとのトレンド（アイテム・素材・色・形）を分析し、次のシーズンを予測
商社・卸：営業企画
取引先別・月別の販売データを自動集計し、営業向け資料をテンプレートから自動作成。市況コメントの下書きもAIが作成
※兆しチェッカーは、データの種類や業務に応じて柔軟に使えます。上記はその一例です。
導入事例
設備保全からEC・商品企画まで、実際の活用事例をご紹介します
設備の故障記録から、
異常と予兆をAIで可視化
約3年分・約750件の設備の故障・修理記録を分析し、問題の大きい設備、繰り返す故障、点検の優先順位を1つのダッシュボードにまとめました。
解決したい課題
故障記録は表計算ソフトに蓄積されていましたが、案件ごとに参照するだけで、全体の傾向は把握できていませんでした。部品名や場所の書き方が人によって異なり（部位だけで500種類以上）、そのままでは集計できない状態でした。
兆しチェッカーでの解決
- 自由記述の部位を16の部品カテゴリに整理し、対応表をすべて公開
- 頻度・停止時間・修理費用を合成したリスク順位を作成
- 発生周期からの経過で予兆を表示
- 異常内容から原因候補・点検手順・報告書の下書きをAIが作成
効果
件数だけでは見えなかった「一度止まると影響が大きい設備」が明らかになりました。異常の申告箇所と実際の修理箇所のズレから、点検手順を整えるべき箇所も特定できました。
当社の強み
データを社外に出さないため、社内で稼働する言語モデル（オンプレミスLLM）で処理。数値はすべてプログラムで確定させ、「現時点のデータ量ではできないこと（故障確率の予測）」も明示しました。
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ECモールの月次データから、
営業向け資料を自動作成
大手ECモールの月次データとアイテム別ランキングを、データベース化から営業向け資料の作成まで自動化しました。
解決したい課題
毎月、ダウンロードしたデータをExcelに貼り付け、ピボットテーブルで集計し、資料を手作業で作っていました。ショップ名の表記ゆれやマスターの未登録が多く、集計の正確さにも不安がありました。
兆しチェッカーでの解決
- 毎月のCSVを過去のデータベースに自動で統合
- ショップ名の表記ゆれを自動補正し、未登録ショップを一覧化
- 6年分の推移・前月比・前年比・アイテム別の集計とグラフを自動作成
- 数値の変化からコメントの下書きを作成
効果
月次資料の作成を「データを置くだけ」に。自動処理の過程で、売上の1割を超えるショップに分類が付いていないことや、帳票の貼り付けミスなど、手作業では気づけなかった問題も見つかりました。
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ECランキング画像から、
次シーズンのトレンドを予測
主要ECサイトのランキング画面のスクリーンショット（約2年半分・約4,400枚）をAIで商品データに変換し、人気アイテムの推移、季節ごとのトレンド、次シーズンの予測を行いました。
解決したい課題
毎週ランキング画面を記録していましたが、画像のままでは集計できず、「何が、いつ、どれだけ流行ったか」を数字で示せていませんでした。
兆しチェッカーでの解決
- ランキング画像から、順位・商品名・価格・アイテム・素材・色・形をAIで読み取り（約22,000件）
- 表記ゆれを辞書で統一
- 季節ごとの構成比と前年比を算出
- 複数の季節で同じ向きの変化（兆し）がそろった属性だけを予測に使用
効果
「イージーパンツがスラックスに置き換わった」「ワイドが4割に到達」「ベージュ・ブラウンが増え、グレー・黒が減少」など、企画会議で使えるトレンドを数字で提示できるようになりました。
当社の強み
予測の前に、過去のデータで「当たったか」を検証。単純な延長では当たらない項目を見極め、根拠のある項目だけを予測として示しています。画像の読み取りにかかったAIの費用は約900円でした。
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特徴
データは社外に出しません
社内で稼働するエーエヌラボの言語モデル（オンプレミスLLM）で処理する構成に対応。機密性の高い記録も安心して分析できます。クラウドでの利用も可能です
数値は正確に、根拠はすべて公開
件数・費用・予測などの数値はすべてプログラムで計算し、AIは分類と文章化だけを担当。分類の対応表や、採用しなかった分析の理由まで公開します
「できないこと」も正直にお伝えします
データ量が足りない予測は行わず、必要なデータの目安をお示しします。過去データで予測の当たり外れを検証してから提案します
導入の流れ
まずは、お手持ちのデータで何ができるかをご相談ください
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STEP 01
無料相談
お手持ちのデータと、知りたいことをお聞かせください
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STEP 02
サンプル分析
実際のデータの一部で分析し、どんな「兆し」が見えるかをお見せします
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STEP 03
ユースケースの設計
分析の切り口、レポートの形式、更新の頻度を決めます
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STEP 04
導入
過去データを取り込み、ダッシュボードとレポートを作成します
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STEP 05
運用・追加
定期的にデータを更新。別の部署や用途へのユースケース追加も可能です
料金は、基本の導入費用と、ユースケース（分析の用途）ごとの費用で構成されます。データの種類や更新頻度に合わせてお見積りします。
よくあるご質問
Q.兆しチェッカーとは何ですか？＋
過去のデータをAIが統合・分析し、トレンド分析、異常検知、予測を行うソリューションです。結果はダッシュボードやレポートとして自動で作成します。
Q.どのようなデータを分析できますか？＋
Excel・CSVの表データ、設備の保全記録や故障履歴、検査記録、販売・受注データ、ECサイトのランキング画面の画像などに対応しています。
Q.Excelのデータをそのまま使えますか？＋
はい。普段お使いのExcelファイルをそのまま取り込めます。列名や書式が多少異なる場合も、自動で対応します。
Q.複数のデータを統合して分析できますか？＋
はい。形式の違う複数のデータを1つに統合し、ショップ名・部品名などの表記ゆれもAIが統一してから分析します。
Q.自由記述の文章も分析できますか？＋
はい。故障内容や原因などの自由記述をAIが分類し、集計できる形に変換します。分類の対応表も公開します。
Q.異常検知や予兆保全に使えますか？＋
はい。繰り返す故障、発生周期を超えた設備、急な変化などを自動で検出します。確率的な故障予測には数年分の履歴やセンサーデータが必要なため、データ量に応じて最適な方法をご提案します。
Q.トレンドや需要の予測はできますか？＋
はい。季節ごとの変化や前年比から、次のシーズンに伸びる・落ちる項目を予測します。予測の前に、過去のデータで精度を検証します。
Q.データを社外に出さずに使えますか？＋
はい。社内で稼働する言語モデル（オンプレミスLLM）で処理する構成に対応しています。
Q.導入にはどのくらいの期間と費用がかかりますか？＋
データの種類やユースケースの数によって異なります。まずは無料相談で、お手持ちのデータを拝見したうえでお見積りします。
Q.どの業界で活用できますか？＋
製造業（設備保全・品質管理）、アパレル・小売・EC、商社・卸など、過去のデータが蓄積されている業界で幅広く活用できます。
＼ まずはお気軽にご相談ください！ ／
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