専門チーム
代表取締役 CEO 二宮 英樹
東京大学医学部医学科卒業。脳神経外科、オンライン医療、企業向けデータ解析・AI開発を経てD-statsを設立。データの価値を最大化するため、解析とデータインフラ関連事業を行っています。
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データ分析・AI活用・機械学習開発
D-statsは、分析テーマの整理からLLM導入、予測モデル、レコメンド、データ基盤、ダッシュボードまで、現場で運用される仕組みとして設計・実装します。
相談領域
AI / 分析 / 基盤
成果物
API / Bot / レポート
進め方
PoCから運用まで
代表的な相談
課題の整理
データはあるが、施策や経営判断に使い切れていない
事業KPIと既存データを棚卸しし、分析テーマと検証順序を整理します。
AI・LLM導入の要件や評価方法が曖昧
対象業務、参照データ、失敗条件、評価指標を定義してPoCに落とします。
分析結果がレポートで止まり、現場運用に接続しない
API、Bot、ダッシュボード、運用ジョブとして継続利用できる形に実装します。
支援領域
課題整理だけ、PoCだけ、実装だけではなく、事業側の意思決定と現場運用に接続する単位で支援します。
実績
株式会社Fast Beautyの新規出店において、既存の来店者数予測モデルを検証。通行量や周辺人口などのデータをもとに、解釈性と予測精度の両面から改善しました。
顧客事例を読む対象
店舗型ビジネスの新規出店判断
課題
既存モデルの更新が止まり、経験則に頼る部分が大きくなっていた
方法
減衰傾向のパラメータフィッティングと線形回帰モデルを組み合わせて検証
結果
テスト対象6店舗すべてで既存モデルを上回るRMSEを確認
進め方
01
事業KPI、意思決定、業務制約を確認し、分析・実装の目的を絞ります。
02
データの粒度、欠損、更新頻度、利用権限を確認し、検証可能な形に整えます。
03
PoC、モデル評価、プロトタイプで効果とリスクを確認します。
04
API、Bot、ダッシュボード、定期実行ジョブとして現場の運用に組み込みます。
D-statsの特徴
統計解析、API、ダッシュボード、AIアプリを分断せずに設計します。
精度だけでなく、解釈性、運用負荷、現場での納得感を重視します。
機械学習、医療、会計、インフラ、プロダクト開発の知見を組み合わせます。
よくある相談
会社情報
代表二宮英樹
設立2019年1月11日
所在地東京都港区赤坂三丁目13番6号
業務内容
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