将来の傾向を数値で示すことで、その後の施策立案の議論がしやすくすなります
AIを活用し、予測がずれた際にリアルタイムに動的修正機能も付加できます
使って欲しいお客様、利用後の目指す姿
【このような課題を持つお客様におすすめです】
・時系列データがあるが、活用できていない
・将来の需要を、データに基づき予測したい
・機器の制御に使うので、リアルタイムに近い需要予測が必要である
【利用後の目指す姿】
・人間系で需要を予測していたものに加え、予測モデルの値も参考にして精度を上げる
・機器の制御を、需要予測のブレを基に行う
・事後のアラートではなく、事前のアラートとして、人間の気づくスピード上げる
サービス概要
需要予測と言っても様々なものがあります。（当社で行っている他の需要予測の手段は後述の文章を参考にお願いします。）ここで扱うものは、時系列データがあり、そのデータに基づき将来を予測するような需要予測です。
良い点は、直近の時系列データがあれば（近い）将来を予測できることです。かつ、AIモデルが自動で予測を行うので、リアルタイムに予測できることです。そのことで業務の効率化が上がると期待しています。悪い点は、直近の時系列データに例外事項があると予測にブレが生じることです。ここでは、動的に予測を行う機能も付加すれば、デメリットを改善するモデルになります。
【進め方】
１．ゴールの設定、ヒアリング
・何のために、どの課題を解決するためのモデルか
・どの時系列データに対してのモデル構築か。
・モデルが出来た時の活用方法は、自社活動のどの部分に適応するか
２．α版としてのモデル構築
・1次的にヒアリングさせて頂いた内容で、モデルを構築します
・タタキのモデルを使い、お客様とデスカッションを行い、修正点をあぶりだします
３．最終モデル
・何度かやり取りを行い、最終モデルを確定させます
・その際に、使い方や読み解き方も含め、最終モデルの説明も行います。
【必要なデータ】
・時系列データ（実際に予測したいデータを含む）
・実際に行っている活動、機器であればその時の状態を示すデータ
※ 具体的なデータ項目は、下記の事例にある情報を参考にお願いします。
【提供物】
・モデル一式、作成物一式、必要に応じて利用のための社内教育
【図表の説明】（画像をクリックすると拡大します）
・”実績” 実際の時系列データです
・”現行” 直近情報を取りれいないバージョンの予測です
・”新規” AIで直近情報を取り込んだ改善バージョンの予測です
・”上振れ””下振れ”は、値が振れる範囲を示すものです
独自の価値提供
需要予測として利用できるものは次のものがあります。
１．時系列まで行かずとも、活動の因果を明らかにして、今後どの活動を強化するかを議論できるモデルです。自ら活動を決める必要があります。
事例
時系列データ解析の商品化に向けた検証
時系列データ解析の商品化に向けた検証
解析エンジン研究サービス
顧客の購買パターンを時系列と購買行動を分析する技術で可視化に成功
PoC/受託解析
時系列データ解析の商品化に向けた検証
時系列分析を用いたマーケティング調査
購入する理由（まとめ）
使ってみて、モデルが活用できると確信すれば、貴社独自のエンジンとしてのシステム開発も手伝っております。
AIを業務に取り込むための包括的なシステム開発も行っています。
費用・期間
料金の目安：600万円～
期間の目安：3ヵ月～
ユーザー法人への特典
取引初回の企業様に限り
値引き、20万円