Solazuと提携し、貴社に最適なITソリューションを導入することで、業務の効率化と成長を実現しましょう。

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Solazuが企業とどのように連携し、効率を高める柔軟で拡張性のあるソリューションを提供しているかをご紹介します。

グローバルリーダーのための革新推進

実績紹介

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DRIVING INNOVATION FOR GLOBAL LEADEARS

Case Studies

UJET様がグローバルに展開する中で、以下のような課題に直面しました。<ul><li>チームの拡大の問題: エンジニアリングチームを拡大する一方で、品質を保つこと。</li><li>コミュニケーションの問題: リモートチーム間で言語の違いがあり、プロジェクトの進行が遅れること。</li><li>品質管理: 拡大するグローバルチーム全体で、一貫した品質を維持すること</li></ul>

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課題

UJET.CXは、最先端のAI技術を活用したコンタクトセンタープラットフォームであり、Solazuと提携することで、エンジニアリングチームの拡大、ワークフローの最適化、品質管理の向上を実現しました。これにより、グローバルな運営と急成長を支えるためのサポートがスムーズに行えるようになりました。

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UJET.CX, a cutting-edge AI-powered contact center platform, partnered with Solazu to scale their engineering team, optimize workflows, and improve quality control, enabling seamless global operations and support for their rapid growth.

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企業

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業界

ソリューション

UJET様とSolazuの提携により、以下を実現しました。<ul data-start="37" data-end="114" data-is-last-node=""><li data-start="37" data-end="72">効率30%向上： ワークフローを最適化し、納期を短縮。</li><li data-start="73" data-end="114" data-is-last-node="">成長加速： エンジニアリング力を倍増、月15〜25エピックを達成。</li></ul>

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成果

上記の課題に対応するため、Solazuは以下の解決策を実施しました。<ol><li>チームの拡大: UJET様のエンジニアリングチームの能力を倍増させるため、チームを新たに構築し、統合しました。</li><li>コミュニケーションの強化: 言語の違いを解消し、チーム間の協力を改善するために、専門的なトレーニングを提供しました。</li><li>品質管理の徹底: パフォーマンスを追跡するシステムを導入し、定期的にレビューを行うことで、一貫して高い品質を保ちました。</li></ol>

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Looking to Enable AI for  Your Business?

As UJET expanded their global footprint, the company encountered several challenges:<ul><li>Scalability Issues: Growing their engineering team without compromising quality.</li><li>Communication Barriers: Language proficiency gaps within remote teams slowed down project execution.</li><li>Quality Control: Ensuring consistent delivery standards across an expanding global team. &nbsp;</li></ul>

Challenges

Company

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Industry

Solutions

The partnership between UJET and Solazu delivered impactful results:<ul><li>30% Efficiency Improvement: Streamlined workflows and reduced project completion times.</li><li>Scalable Growth: Doubled engineering capacity and accelerated feature delivery, averaging 15-25 epics monthly. &nbsp;</li></ul>

Results

To address these challenges, Solazu implemented tailored solutions:<ul><li>Custom Team Expansion: Built and integrated an engineering team doubling UJET’s capacity.</li><li>Enhanced Communication: Delivered tailored training programs to bridge language gaps and improve collaboration.</li><li>Rigorous Quality Control: Deployed performance-tracking systems and conducted regular reviews to maintain high standards. &nbsp;</li></ul>

Case Study:

The F&amp;B chain struggled with:<ul><li>Fluctuating call volumes: Peak times overwhelmed their human agents, leading to customer dissatisfaction due to long wait times.</li><li>Extensive product catalog: Training agents to master product details was time-intensive and often inconsistent.</li><li>Missed sales opportunities: Limited understanding of customer purchase history and behaviors hindered upselling efforts. &nbsp;</li></ul>

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A leading F&B chain faced challenges in managing inconsistent order volumes and training agents to handle complex product catalogs. Solazu developed an AI-powered Voice-to-Order solution to streamline operations and enhance customer satisfaction.

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こちらは、AI技術を活用した大手飲食チェーン様の成功事例です。注文のばらつきや複雑な商品リストに対応するため、スタッフ教育に課題がありました。そこで、SolazuはAIを活用した音声注文システムを開発し、業務の効率化と顧客満足度の向上を実現しました。

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<ul><li>Improved efficiency: The AI agent handled a higher call volume without compromising accuracy.</li><li>Enhanced customer satisfaction: Reduced wait times and personalized product recommendations led to a significant boost in customer happiness.</li><li>Increased sales: By leveraging past customer data, the solution effectively upsold products, boosting revenue. &nbsp;</li></ul>

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Solazu implemented a custom-trained Large Language Model (LLM) solution, designed to:<ul><li>Automatically process and manage multiple orders simultaneously, eliminating wait times.</li><li>Leverage customer data to provide personalized recommendations and upsell relevant products.</li><li>Handle product inquiries with a level of expertise superior to new human agents. &nbsp;</li></ul>

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The traditional analytic methods require:<ul><li>A large amount of time to analyze market trends and make accurate predictions.</li><li>Diverse and complex data, including technical charts, historical performance data, market sentiment and financial documents, all of which need to be analyzed.</li><li>The skill of identifying patterns in stock charts (such as candlestick patterns, moving averages, or support/resistance levels) that requires both experience and significant expertise. &nbsp;</li></ul>

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Real-time Stock Chart Analyst is a cutting-edge tool developed by Solazu to address the challenges faced by stock investors and analysts in making quick and informed investment decisions.

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リアルタイム株価チャート分析ツールは、株式投資家やアナリストが素早く正確に投資判断をできるように、Solazuが開発した最新のツールです。市場の変動をリアルタイムで捉え、投資戦略をサポートします。

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<ul><li>On average, investors reduced analysis time by 75%, enabling them to focus on refining strategies, monitoring market conditions, or making additional trades.</li><li>By leveraging ML and AI to interpret charts, the tool removes human bias and error, allowing for data-driven, objective decisions. This improvement boosted the accuracy of trading decisions by 50%.</li><li>With the support of the tool’s automated chart pattern recognition and textual explanations, less experienced investors have gained greater confidence in their ability to make informed decisions. &nbsp;</li></ul>

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Solazu developed the tool to:<ul><li>Minimize the time and effort spent analyzing different types of data and converting them into actionable decisions.</li><li>Leverage vision-based LLMs to convert image patterns into descriptive text. &nbsp;</li></ul>

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Case Study: 

新しい従業員を採用する際、企業は以下のような課題に直面することがよくあります。<ul><li>技術職や非技術職を問わず、毎日何千件もの履歴書が届き、手動で確認するには時間がかかり、採用の進行が遅れてしまいます。</li><li>古いツールでは、特定の技術スキルや経験を持つ候補者を優先することができず、最適な採用が難しくなります。</li><li>採用が増えるピーク時には、サーバーが過負荷になり、システムの遅延やパフォーマンスの低下が発生します。</li></ul>

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採用加速ツールは、優秀な人材を迅速に採用するための課題を解決し、成長する企業がスピーディに適応し、成功を収めるためのサポートを提供します。

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Fast-tracking Hiring Tool  is a tool designed to address challenges in quickly recruiting top-tier talent, enabling growing companies to adapt and thrive.


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<ul><li>企業はサーバーレスインフラと効率的なデータパイプラインを活用することで、採用プロセスの時間を30％短縮し、運用コストの削減を実現しました。これにより、求人マッチングの効率が向上し、より迅速な採用ができました。</li><li>さらに、このツールは、アクセスが集中する時間帯でもスムーズに履歴書をアップロードし、求人とのマッチングをリアルタイムで行うことができ、ユーザー体験を向上させます。</li></ul>

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これらの問題を解決するために、採用加速ツールは以下の機能を提供します。<ul><li>サーバーレスアーキテクチャ：トラフィックが増えても自動的にシステムが拡張され、安定したパフォーマンスを維持します。</li><li>自動履歴書処理：アップロードされた履歴書はリアルタイムで解析され、ニューラルネットワークを使って候補者の類似度やマッチングスコアを計算し、最適なランキングを作成します。</li><li>効率的なデータ管理：履歴書は匿名化されて安全に保存され、迅速にデータ分析やAPIリクエストに対応できるように管理されています。</li></ul>

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銀行は以下の課題に直面していました。<ul><li>パフォーマンスのばらつき：外部コールセンターのエージェントが数百人にのぼるため、サービスの品質を一貫して保つことが難しかった。</li><li>報告が不十分：従来の月次レポートでは、個々のエージェントの成果や顧客満足度への影響を十分に把握できなかった。</li><li>ROIの確認が困難：アウトソーシングに対する投資が、ビジネス目標に合致しているかどうかを確認するのが難しかった。</li></ul>

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大手銀行がSolazuと提携し、AI評価ソリューションを導入しました。このソリューションにより、アウトソーシングされたコールセンターエージェントのパフォーマンスを明確に把握できるようになり、データに基づく意思決定が可能となりました。その結果、チームの質向上、顧客満足度の向上、そして投資収益率（ROI）の改善を実現しました。

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A prominent banking institution partnered with Solazu to implement an AI-powered solution to evaluate outsourced call center agents. By leveraging AI, the bank gained clear insights into agent performance, enabling data-driven decisions to enhance team quality, customer satisfaction, and ROI.

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<ul><li>透明性の向上：200人以上のエージェントを詳しく評価し、個々の強みや改善すべき点を明確にしました。</li><li>チームの質の向上：AIの分析結果に基づき、パフォーマンスの低いエージェントを交代させ、コールセンターの効率を大きく改善しました。</li><li>ROIの最大化：リソースをうまく配分し、顧客満足度を向上させることで、アウトソーシング投資のリターンを大きく増加させました。</li></ul>

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Solazuはこれらの課題を解決するために、AIソリューションを開発し、導入しました。<ul><li>エージェントのパフォーマンス評価：通話録音を活用し、SolazuのAIはエージェントの以下の項目をを徹底的に評価しました。コミュニケーション能力商品やサービスに関する深い知識顧客満足度の向上と問題解決力</li><li>行動分析：AIは、エージェントのトーンや態度、サービスプロトコルの遵守などを分析し、パフォーマンスを総合的に把握しました。</li><li>リアルタイムのインサイト：AIは、高パフォーマンスのエージェントと改善が必要なエージェントを正確に識別し、チームの最適化に役立つ具体的なアドバイスを提供しました。</li></ul>

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銀行業界向けコールセンター評価AIソリューション

従来の分析方法では、以下のような課題があります。<ul><li>市場動向を分析し、正確な予測を立てるには多くの時間がかかる。</li><li>技術的なチャート、過去のパフォーマンスデータ、市場のセンチメント、財務諸表など、さまざまな複雑なデータを分析しなければならない。</li><li>株価チャートのパターン（例：ローソク足パターン、移動平均、サポート/レジスタンスレベル）を見つけるには、経験と専門的な知識が必要となる。</li></ul>

<ul><li>平均して、投資家は分析時間を75%短縮でき、その分、戦略の見直し、市場の監視、さらなる取引に集中できるようになりました。</li><li>さらに、機械学習（ML）とAIを使ってチャートを解析することで、人為的なバイアスやミスを防ぎ、データに基づいた客観的な判断が可能になります。この改善により、取引の精度が50%向上しました。</li><li>また、ツールの自動チャートパターン認識機能とわかりやすいテキスト解説により、初心者の投資家でも自信を持って適切な判断を下せるようになっています。</li></ul>

Solazuは、以下を実現するためにこのツールを開発しました。<ul><li>さまざまなデータを効率的に分析し、実行可能な意思決定に変える時間と手間を削減する。</li><li>画像パターンをわかりやすいテキストに変換するために、ビジョンベースの大規模言語モデル（LLM）を活用する。</li></ul>

リアルタイム株価チャート分析ツール

飲食チェーンが直面した主な課題は次の通りです。<ul><li>注文のばらつき：ピーク時の対応が間に合わず、長時間の待機により顧客の不満が募っていました。</li><li>膨大な商品カタログ：スタッフ教育に時間がかかり、知識が不完全で一貫性を欠いていました。</li><li>販売機会の損失：顧客の購買履歴や行動を把握できず、効果的な追加販売ができていませんでした。</li></ul>

<ul><li>効率の大幅な向上: AIエージェントは、精度を保ちながら、従来よりも多くのコールを迅速に処理できるようになり、業務全体の効率化を実現しました。</li><li>顧客満足度の向上: 待機時間の短縮と個別対応の商品の提案により、顧客満足度が飛躍的に向上しました。</li><li>売上の増加: 顧客データを効果的に活用し、関連商品を提案することで、売上が増加しました。</li></ul>

Solazuは、カスタムトレーニングされた大規模言語モデル（LLM）を導入し、以下の効果を実現しました。<ul><li>複数の注文を同時に処理し、待機時間をなくしました。</li><li>顧客データを活用して、個々のニーズに合わせた商品提案やアップセルを行いました。</li><li>商品に関する問い合わせに、経験豊富なスタッフ並みの専門知識で対応しました。</li></ul>

飲食チェーンのための音声注文AIソリューション

The bank encountered these key issues:<ul><li>Performance inconsistency: Managing hundreds of third-party call center agents made it challenging to ensure consistent service quality.</li><li>Opaque reporting: Traditional monthly reports lacked the granularity to assess individual agent contributions or measure the impact on customer satisfaction.</li><li>Unclear ROI validation: The client struggled to confirm whether the investment in outsourced services aligned with business objectives.</li></ul>

<ul><li>Enhanced transparency: Provided a detailed evaluation of 200+ agents, uncovering individual strengths and weaknesses.</li><li>Improved team quality: The client replaced underperforming agents based on AI insights, significantly boosting call center efficiency.</li><li>Maximized ROI: Optimized resource allocation and improved customer satisfaction, driving greater returns on outsourcing investments.</li></ul>

Solazu developed and deployed a comprehensive AI solution to address these challenges:<ul style="list-style-type:disc;"><li>Agent performance evaluation model: Leveraging call recordings, the AI assessed agents on: Communication effectiveness. Product and service knowledge. Customer satisfaction and problem resolution.</li><li>Behavioral analysis: AI detected key factors like tone, attitude, and adherence to service protocols, providing a holistic view of each agent’s performance.</li><li>Real-time insights: Enabled precise identification of high-performers and underperformers, delivering actionable recommendations for team optimization. &nbsp;</li></ul>

AI-Powered Call Agent Evaluation for the Banking Industry

When hiring new employees businesses often faced with these issues:<ul><li>Employers received thousands of CVs daily for various technical and non-technical roles. Manual screening consumed significant time and caused delays in the hiring process.</li><li>Outdated tools failed to effectively prioritize candidates with niche technical skills or relevant experience, resulting in suboptimal hires.</li><li>During peak recruitment seasons, increased server loads led to slowdowns and inconsistent system performance. &nbsp;</li></ul>

<ul><li>Organizations reduced 30% time-to-hire and operational expenses by using serverless infrastructure and efficient data pipelines.</li><li>The tool facilitated seamless CV uploads and job matching, even during high traffic periods, ensuring real-time results. &nbsp;</li></ul>

To address these problems, the Fast-tracking Hiring Tool offers:<ul><li>The serverless architecture that allows automatic scaling during traffic spikes, ensuring consistent performance.</li><li>Automated CV processing where uploaded CVs are parsed in real-time using S3-triggered Lambda functions. Neural network embeddings calculate similarity and match scores, providing a precise ranking of candidates.</li><li>Efficient data management with anonymized CVs securely stored in S3 and Redis enabling rapid access for analytics and API requests. &nbsp;</li></ul>

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