需要の見通し
販売数や利用件数の履歴から、今後の需要を見積もります。商品や拠点ごとにデータ量が足りるか、季節性があるかで精度が変わります。
EUREKA AI / FORECAST
時系列予測
積み上がった履歴から、次に来る数値を見積もる。
時系列データをもとに将来の値を予測し、計画や判断につなげます。何をどの期間で予測したいかを定めたうえで、過去のデータを使って予測の当たり方を確かめます。
USE CASES
活用を検討できる業務
適用範囲は実データでの検証により判断します。
業務量の計画
受付件数や処理件数の推移から、業務量の見通しを立てます。計画を決める時点でどこまでの実績が揃っているかが前提になります。
実績と予測の比較
予測と実績の差を振り返り、計画の見直しにつなげます。差が広がったときの確認方法と、モデルを組み直す条件も決めておきます。
DATA & CONNECTION
入力データと、結果の受け渡し
INPUT
扱うデータ
日時と数値が対応した履歴データ。記録の間隔、欠損、途中での集計方法の変更が精度に効きます。
OUTPUT
業務で使う結果
対象期間の予測値。実績と並べて比較し、計画を作る担当者の判断材料にします。
対応する形式や処理速度、連携方法は、利用環境と要件に応じて確認します。システム連携を支える共通基盤を見る →
BEFORE IMPLEMENTATION
導入前に確認すること
- 予測する対象、集計単位、予測したい期間と更新頻度
- 履歴の長さ、欠損や外れ値、記録方法の変更
- 施策や休業など、過去の数値に影響した出来事
- 現在の予測方法と、判断に使うために必要な誤差の範囲
CONTACT
業務とデータの状況から
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