自然言語処理の依頼・発注・代行

質問に対し、独自のデータに基づいてChatGPTが回答できるチャットボットです。
買い切りです。

活用例：
・ ホームページの文言を登録して、FAQを含めた会社全般を案内するナビゲーターとして活用。
・独自データを登録して、オリジナルアプリとして公開。
・自社データを登録して、社内で福利厚生用として活用。

〇デモ
・チャットボット：
https://mitsuba-studio.com/app_scenario_faq/chats/index/9699
（クリックではなく、URLをブラウザのアドレスバーへコピーしてページを開いてください）

・チャットウィンドウタイプ：
https://mitsuba-studio.com/app_scenario_faq/iframe_chat/test_iframe.html

・データの登録：
https://mitsuba-studio.com/app_scenario_faq_context/demo-chatgpt-text-contexts/edit
（クリックではなく、URLをブラウザのアドレスバーへコピーしてページを開いてください）

〇特徴
・1問1答ではなく会話ができます。
・プロンプト（システムメッセージ）が編集できます。
・プロンプトの異なるチャットボットをいくつでも作成できます。
・シナリオ型と合わせると、さらに活用の幅は広がります（スタンダード）。
　例）https://mitsuba-studio.com/app_scenario/chats/index/1349

〇その他
・レンタルサーバーが必要です。
・カスタムが必要な場合、1日当たり作業費2万円(税別)で承っております。

どうぞお気軽にお問い合わせください。

データ分析は専門的な知識と時間を必要とするタスクであり、これに挑戦するのは難しい場合があり一から始めるのは非効率です。そこで、あなたのマーケティング戦略の策定をデータ分析を通してサポート致します。

具体的な流れはpdfファイルを添付しておりますのでそちらをご覧ください。

データ解析
あなたのニーズに合わせて様々な分析手法の中からカスタマイズしたアプローチを提案致します。「どのようなデータを持っているのか、どのような課題を解決したいのか」、あるいは「何をすればいいのかわからない、分かっていても方法がわからない」でも構いません。あなたのアイデアと目標を共有し、それに基づいて具体化するためのお手伝いを致します。

分析例
１．販売金額に着目して、例えば低額商品と高額商品をクラスタリング(簡単に言えばグループ分け)することで「売上収益のパターンやその影響を与える要因を考慮した戦略」を立てることができる（小売業)

２．販売数量に着目して、クラスタリングすると需要パターンに応じてグループ分けし、需要の季節変動を捉えることができるので、「適切な在庫管理や生産管理が行える」（小売業)

分析結果はレポートとしてスライド、Excelファイルでお渡し致します。

モデル開発（オプション)

モデル開発のアプローチの性格上、少々お時間がかかりますが、もし、モデルがうまく機能すれば「効果は絶大」です。

モデル開発例
１．分析例1でクラスタリングした低額商品グループと高額商品グループを機械学習を使って「売上予測を行うモデル」（小売業)

2．市場参加者や関係者、ソーシャルのテキストデータから自然言語処理を使って感情や意見を数値化し、株式市場の方向性や見通しを理解することで「取引戦略を最適化するモデル」(金融業)

＊モデル開発例1と2では機械学習（いわゆるAIです)を使いますが、この機械学習は使う場面をによりますが、昔ながらの回帰分析などの手法とは一線どころか10線位を画す強力な手法です。従来の手法と機械学習の使い分けは使いどころが大切です。