■店舗事業者の情シス担当者様、こんなお悩みありませんか？■
・障害時のトラブルシューティングの対応が難しく感じる
・対応ログを記録、管理できておらず 全体像を把握できない
・ベンダーへの問い合わせや調整に時間を要してしまう
・スタッフのITリテラシーが低く、必要以上に時間がかかってしまう
・問い合わせ窓口が一元化されておらず、どこに連絡すべきか迷う
・夜間や土日祝などの休日の問い合わせ先が繋がりにくい


IT TasCal（アイティータスカル）なら解決可能です！


■IT TasCalサービス内容■
・リモートヘルプデスク
　各店舗や本部からのITに関する問合せ対応を受け付けます。
　例）PCが故障した/パスワードを忘れた/無線に接続できない等
・キッティング
　IT端末の導入や入れ替え時の設定作業を代行します。
　例）PC/タブレット/専門知識が必要なネットワーク機器等

■IT TasCalの強み・選ばれる理由■
１. お客様に寄り添ったサービスプランの提供
　　状況をヒアリングしたうえでお客様に最適なご提案書を用意させて頂きます。
　　予算感や課題感に合わせたサービスカスタマイズが可能です。

２. 夜間休日など24時間対応実績が豊富
　　常時、安定したITシステム稼働を支える24時間体制でのサポートが可能です。
　　夜間や土日にサービス提供しているお客様も安心してご利用頂けます。

３. 高度な技術的問合せも対応可能
　　クラウド移行やオフィスの無線化などDX化を推進する上で 必要なコア業務の支援も可能です。

■導入効果■
アウトソースすることで無駄の少ない変動費で対応でき、コスト削減を実現。
社内の問合せ業務を集約しフローを確立することで、対応スピードや生産性を向上させます。

・固定費から変動費でコスト削減
　情シス担当者を採用した場合と比べ、情シス業務をアウトソースした場合は、
　変動費のため、大幅なコスト削減を実現。採用費や教育・研修費も一切不要。
・IT業務の集約で生産性を向上
　問合せから解決までのフローを確立することにより、「IT業務に関する不安や迷いの払拭」、
　「トラブル時の対応スピード向上」、「業務の効率化・生産性の向上」が可能。

■導入事例■
【鉄道関連商業施設運営企業様】
・提供サービス
　リモートヘルプデスク
・導入背景・顧客課題
　各店舗にPOSレジ導入した際に、店舗からの問い合わせが多発
　夜間休日も対応可能な企業を探していた
・提供内容
　24時間365日の各店舗からの問い合わせ受付
　トラブル発生時のフローチャート作成
　問い合わせ内容のレポート作成
・導入成果
　問い合わせ対応コスト1人月以上の削減

その他導入事例）花屋/外食

■よくあるご質問■
Q. 最低利用期間はどのくらいですか？
A. 1ヶ月～となります。

Q. トライアルはありますか？
A. ございます。現在の月間問合せ件数や内容等、全体像が不明な場合、
　 まずはトライアルで把握してからサービス導入をご検討いただくことも可能です。

Q. FAQ作成や更新の代行は可能ですか？
A. 可能です。システムの更新作業等、その他定型的な運用業務も対応可能となります。

Q. レポートの提出や問合せ件数削減のための提案をしてもらうことは可能ですか？
A. 可能です。オプションでレポート作成や定例会を実施し、レポートを基に改善のご提案いたします。

Q. サービス導入するにあたり準備が必要なものはありますか？
A. 基本的には御座いません。リモート接続可能な環境を提供頂ければ開始できます。


その他、ITインフラに関すること（IT資産/ID管理 やシステム監視、セキュリティ運用、
常駐支援、インフラ構築等）でもお気軽にご相談ください！

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リストナビゲーターは、インターネットとPCのみで利用できる
クラウド型アウトバウンドコールシステムです。

様々な作業のシステム化で業務効率が上がり、架電率を大幅に向上させ
最も効果的な戦略を実行していくことが可能です。

【営業方法に合わせた架電スタイルで効率の最大化を実現】
とにかく大量の架電がしたい方、１件１件時間をかけて架電したい方など営業方法は様々。
それぞれの商材にあった架電ができるように、５つの架電スタイルをご用意しました。

どの架電方法も共通して番号リストを読み込んでから架電のため、
番号を手打ちする手間が省け、効率UPが実現します。

CTIの中でも圧倒的に豊富な機能を標準搭載しているため
管理者・オペレーターが最大限に業務を効率化できる充実の機能を搭載しています。

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概要：AI・機械学習による設備の予知保全を実現！ダウンタイム・ゼロに
「MMPredict」は、IoTプラットフォーム「MMCloud」で蓄積したデータを機械学習し故障予知を行います。
異常に起因する箇所を推定でき、製造計画に合わせ効果的に対策を打つことで、保守コストを削減します。
特許出願中の知見追加学習機能により、使いながら検知精度を高めることができます。

特長：使い続けることで予知精度が更に良くなる故障予知サービス

・正常状態をモデル化
複数データの相関関係に着目し、AI・機械学習により正常モデルを作成。

・定周期で自動判定
正常モデルと最新の稼働データとの乖離度から、故障予兆を検知。担当者にメールで予知結果を通知。

・故障箇所を推定
予兆を検知した場合、その予兆に関するセンサの寄与度情報を表示。それにより、故障箇所の推定をサポート。

・知見追加学習機能
（特許出願中） AI・機械学習による故障予知結果に対し、技術者の知見を追加学習可能。使用しながら、故障予兆検知の精度向上が可能。

システム構成図
装置やプラントから収集したデータを監視、AI分析することで故障を予知、故障箇所を推定し、管理者にメールで通知します。

ラインアップ
内蔵されたモータの動きから装置の故障を予知するモータモデル、単体の装置の故障予知を行うプロダクトモデル、さまざまな装置等を組み合わせたユニットやプラントを統合的に監視・故障予知するプラントモデルの3モデルご用意しました。
・モータモデル
・プロダクトモデル
・プラントモデル

導入ステップ
プロダクトモデル・プラントモデルでは、お客様が収集されたデータを元に分析アルゴリズムを開発・検証し、本サービス開始となります。一方モータモデルでは、当社独自のモータ専用分析アルゴリズムを適用可能かを事前に調査。初期開発不要で導入期間を短縮できます。事前調査で効果が確認できれば、CTセンサやエッジPCの設置から本サービス開始となります。

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