業界特化型AI金融分析
製造業、小売業、不動産業界での15年間の実践経験を基に、各セクターの特性を深く理解した予測分析ソリューションを提供します
製造業界での
深い専門知識
2010年から製造業のクライアントと共に歩んできた経験により、季節性変動、原材料価格変動、設備稼働率といった製造業特有の財務パターンを熟知しています。トヨタ系部品メーカー3社での実装経験では、予測精度を平均78%向上させました。
- 在庫回転率の季節調整予測モデル
- 設備投資ROIの中長期シミュレーション
- サプライチェーン断絶リスクの定量化
- 原材料価格変動に対する利益率予測
小売・流通業界での
実証済みソリューション
関西圏の中堅小売チェーン4社において、消費者行動データと財務データを統合した予測システムを構築。特に季節商品の仕入れ最適化では、従来比32%の在庫コスト削減を実現しています。
販売予測モデル
過去5年間の売上データと気象データ、イベントカレンダーを組み合わせて、週次売上を平均誤差8%以内で予測します
キャッシュフロー最適化
決済データの分析により、資金調達タイミングと金額を最適化。年間金利負担を平均15%削減できています
価格戦略支援
競合分析と需要予測を組み合わせ、利益率を維持しながら市場シェアを拡大する価格設定をサポートします
アレクサンデル・ペトロフ
関西食品流通株式会社 CFO
モンテカモさんのシステム導入後、月次決算の予測精度が劇的に向上しました。特に冷凍食品部門での季節変動予測は、私たちの予想を大きく上回る成果でした。経営会議での議論が数字に基づいた建設的なものに変わったのが最大の収穫です。
不動産業界での
革新的アプローチ
大阪・京都エリアの不動産開発会社2社で、地価変動予測と投資収益分析システムを構築。人口動態、交通インフラ整備計画、商業施設開発情報を統合し、5年後までの資産価値変動を85%の精度で予測しています。
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1
市場データ統合
公的統計、民間調査データ、独自収集情報を一元化し、地域特性を反映したデータベースを構築
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2
予測モデル開発
機械学習アルゴリズムを用いて、複数の外部要因を考慮した価格変動予測モデルを構築
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3
リスク評価システム
投資案件ごとにリスクレベルを定量化し、経営判断をサポートする評価システムを実装
ダミアン・クラウス
データ分析チームリーダー
- 統計解析歴: 12年
- 不動産分析実績: 8年
- Python・R両方精通
- 関西圏市場専門知識
- 金融工学修士号保有