Amazon Forecast のお客様

Anaplan

Anaplan

Anaplan Inc は、クラウドネイティブな SaaS 企業であり、世界中のエンタープライズが、そのビジネスパフォーマンスを組み立てるためのサポートを、提供しています。各業界のリーダー達が、チームやシステム、そして組織全体から得るインサイトを連携するために、当社のプラットフォームを活用しています。それにより、継続的に変化に適応でき、運用手法に変革をもたらしながら、より新しい価値が創出できるようになります。Anaplan の本拠は、サンフランシスコにあり、海外に 20 か所のオフィスを展開しながら、世界中で、175 のパートナーと、約 1500 の顧客に対応しています。 

「Amazon Forecast とのインパクトのあるパートナーシップにより、お客様は需要管理、財務予測、ワークフォース計画などのユースケース全体に予測的インテリジェンスを織り交ぜられるようになりました。Amazon Forecast を組み込んだ PlanIQ ソリューションが提供する強化された予測精度がよりインテリジェンス駆動の意思決定につながり、Anaplan プラットフォーム内でのシームレスな統合により、異なるレベルの情報やデータを容易に活用することができます。 South Central Ambulance Services などのお客様は、PlanIQ を使用してより正確な週次および 6 週間のローリング予測を実現し、わずか 2.5 週間で運用を開始しました。PlanIQ は、特に患者需要の急増に伴うリスクを軽減することで、最高の患者対応と転帰を実現するための適切なリソースを確保するのに役立っています」。

Anaplan、チーフプロダクトオフィサー、Rohit Shrivastava 氏

The Very Group

The Very Group

The Very Group は、英国最大の総合デジタル小売業および金融業者であり、年間売上高は 22 億ポンドを超え、毎日 180 万人以上のウェブサイト訪問者を抱えています。Very.co.ukLittlewoods.comLittlewoodsIreland.ie などの自社ブランドを持ち、1,800 以上の有名ブランドを販売、440 万の顧客を持ち、年間 4900 万商品を配送しています。

「我々は、AWS の予測および AI/ML ソリューションを活用し、新たな小売需要予測機能を強化、構築するために、AWS と協力しました。The Very Group は、国際的なチームと包括的なコラボレーションを活用することで、1 億 1 千万ポンド以上に相当する 9.9% の SKU マネジメントの改善を実現し、大成功を収めました。これらの結果は、プログラムに 800 時間以上投資し、800 万以上の予測を生成した 70 以上の実験を完了したことによるものです。現在、モデルを他のビジネス領域に拡大し、組織全体の使用事例を追加して反復し、Amazon Forecast に新しいデータを追加して、モデルの精度を継続的に向上させています」

The Very Group、最高デジタル責任者、Steve Pimblett 氏

More Quality First

More Retail

More Retail は、他社に先駆けて食品および日用品小売業のオムニチャネル対応を始めたインドの企業で、同社は好まれる食品、日用品を提供してインドの消費者ニーズを満たすというミッションを推進しています。同社はインド内にハイパーマーケット 22 店舗、スーパーマーケット 624 店舗を展開し、ディストリビューションセンター 13 拠点、青果収集センター 7 拠点、主要商品処理センター 6 拠点でサポートしています。

「More はインドにおける食品、日用品部門の "生鮮食料品" 市場のリーダーです。無理のないビジネスを営むため、More は青果の在庫状況を管理すると同時に、廃棄物を最小限に抑える必要があります。こうした競争上の優先事項のバランスを取るために、More は AWS 社やデータサイエンスコンサルティング企業の Ganit 社と提携し、Amazon Forecast を核にして需要予測および自動発注システムを構築し、デプロイしました。当社は店舗、商品、日別の非常に細やかな予測を必要としていたため、ABC-XYZ フレームワークに基づく開発努力を優先しました。
 
パターン履歴に基づき、売上の突出度を示す ABC の軸 (A : 高、B : 中、C : 低) と予測可能性を示す XYZ の軸 (X : 容易に予測可能、Z : 予測困難) を使い、3x3 のマトリックスに店舗と商品の組み合わせをプロットしました。予期していたとおり、ABC-XY バケットに含まれる商品の予測精度は、Z バケットに含まれる場合をはるかに上回っていました。ところが、Z バケットの組み合わせに関する Amazon DeepAR+ の予測精度は、10% ずつしか予測精度が上がらない指数平滑法などの従来方式のパフォーマンスをはるかに上回っていました。この優れたパフォーマンスは、他の SKU (XY) のパターンを学習し、それを非常に変化の激しい Z バケットの商品に応用する Amazon Forecast の能力によるものでした。
 
Amazon Forecast を使用することで、当社は予測精度を 27% から 76% に向上すると同時に、青果カテゴリの廃棄物を 20% 削減できました。Amazon Forecast を使うと予測分布を把握できるため、予測のずれによって発生するコストを最適化しやすくなりました。その結果、在庫切れが 3% になり、粗利益が向上しました。こうして、店舗マネージャーは日々の予測結果を見ることで、より簡単により高精度な発注ができるようになりました。目下、当社は同じモデルを他のカテゴリにも拡張しようとしているところです。継続的にモデル精度を向上するため、追加の関連データセットで同じ作業を繰り返し、新しいデータを Amazon Forecast に追加しています」

Supratim Banerjee 氏、CTO – More Retail

Meesho

Meesho は、インド最大のロングテール/アンブランド製品のマーケットプレイスであり、私たちのビジョンは、インドの 1 億人の中小企業がオンラインで成功できるようにすることです。Meesho マーケットプレイスは、零細企業、中小企業、個人起業家が、Meesho エコシステム上で効率的にビジネスを行うために、数百万人の顧客、100 以上のカテゴリーからの選択、汎インド的物流、決済サービス、カスタマーサポート機能へのアクセスを提供します。

「Meesho では、寿命の短い製品を多く扱っており、製品のパフォーマンスに関連する重要なメトリクスに反応し、在庫を最適に管理することが重要です。Amazon Forecast を利用することで、既存のソリューションと比較して、予測精度が 20% 向上し、商品の需要予測を週次/日次で行うことができました。Amazon Forecast は使いやすい API を提供しているため、社内モデルの半分の時間で簡単に自動化システムを構築することができました。現在の在庫に対して Amazon Forecast を導入したところ、有望な結果を得ることができました。今後も Amazon Forecast を活用して、増え続ける商品群の予測精度を向上させていきたいと思います」。

Ravindra Yadav 氏、ディレクター、データサイエンス – Meesho

Planalytics, Inc.

島村楽器

1962 年に日本の小さな音楽教室として誕生した島村楽器は、1969 年に生徒たちへの楽器販売を開始しました。「音楽を楽しむ人を、一人でも多く創る」ことを使命とし、現在、全国 39 都道府県に小売店と音楽教室を展開しています。日本最大級の楽器小売店、日本有数の音楽教室として知られ、楽器の修理、イベントやコンサートの企画、開催、音楽スタジオの運営など、音楽家の支援も行っています。

「AWS に完全に精通しているわけではありませんでしたが、Amazon Forecast を使って自動発注を実現することができました。チームは、オンプレミスの需要予測ツールやデータベースからの移行に成功しました。これにより、彼らは業務改善のための長年のプロジェクトに取り組み続けることができるようになりました。AWS を使いながら、システムが進化していることに感動しています」。

株式会社島村楽器、ロジスティクス課、青柳瑠美 氏

Planalytics, Inc.

Adore Beauty

Adore Beauty は、オーストラリアで No.1 の美容オンライン小売業者であり、260 以上の主要な美容ブランドの公式卸売業者でもあります。同社は、売上高を予測するアプローチを改善し、反復する方法を探していました。これまでのアプローチには、スコープ、必要な履歴データ、必要な手作業のレベルに関する制限がありました。「このチームは、AWS データラボを利用して自動売上予測モデルを構築しました。このモデルは、時間の経過とともにデータを追加し、全体的な予測精度を高め、より効果的な料金とプロモーションの決定を行うために「what-if」シナリオの分析をサポートする柔軟性を備えています。
 
Adore Beauty チームは、わずか 4 日間で Amazon Forecast を使った売上予測モデルのプロトタイプを構築し、Adore Beauty がサポートするすべてのブランドに拡張することができました。このソリューションには、将来の予測を日々生成するエンドツーエンドのオーケストレーションパイプラインが含まれています。また、COVID-19 のデータを使ったラボでの「what-if」シナリオ分析や、過去のデータがほとんどないアイテムのコールドスタート予測も成功させました。
More Quality First

Foxconn

鴻海 (ホンハイ) 精密工業 Group (Foxconn) は、世界最大の電子機器メーカーであり、テクノロジーソリューションプロバイダーです。新型コロナウイルス感染症の大流行が発生して、Foxconn は、顧客需給や生産量において前例のない変動に直面しました。同社は Amazon Machine Learning Solutions Lab と共同で、メキシコにある工場の需要予測モデルを開発し、単純な API 呼び出しと入力データで正確な純受注予測を生み出しました。

「AWS の機械学習チームに非常に感銘を受けました。彼らは間違いなく世界クラスです。当社のチームは Amazon Machine Learning Solutions Lab と緊密に連携し、Amazon Forecast を利用した需要予測モデルを数週間で開発しました。ソリューションのおかげで予測精度が 8% 向上しました。メキシコ工場では、このソリューションで年間 553,000 USD の節約を計画しています。おまけに、データインフラを AWS に移行した後でこのソリューションをクラウドワークフローに簡単に統合できるのです。AWS との共同開発は、無駄な人件費を最小限に抑え、顧客満足度を最大限に引き上げるのに役立ちました。」

Azim Siddique 氏、Foxconn テクニカルアドバイザー兼CoE アーキテクト

Clearly

Clearly は、すべての人が見る価値があるという信念のもとに運営されている、世界最大級のオンラインアイウェアショップです。使いやすいオンラインプラットフォームを通じて、世界中のお客様にメガネ、コンタクト、サングラスをお届けしています。また、視力低下をなくすというミッションの下、メガネやアイケアサービスを必要としている人々を無料でサポートしています。

「バーチャルトライオンのような先進的な e コマースツールと比類のない顧客サービスを組み合わせることで、すべての人が手頃で楽な方法でクリアに見えるようにすることを目指しています。つまり、革新、改善、プロセスの合理化の方法を常に模索しているのです。お客様の将来の行動を効果的かつ正確に予測することは、今日の小売業における機械学習の最大の課題の一つです。わずか数週間で、Amazon Forecast により、来週の売上を 97% 以上の精度で正確かつ確実に予測することができ、翌月の売上については 90% 以上の精度で予測することができました」。

Dr.Ziv Pollak 氏、機械学習チームリーダー – Clearly

Swiggy

Swiggy

Swiggy は、都市部の消費者向けに複数のカテゴリ (食品と食料雑貨) にわたって他に類を見ない利便性を提供するというビジョンを掲げたインド最大の超地域密着型オンデマンドマーケットプレイスです。バンガロールに本社を置くSwiggy は、500 都市以上に存在し、13 万を超える飲食店や店舗と提携しており、20 万の配送パートナーによるオンデマンドフリートを運営しています。

「空間的 (都市内のゾーンなど) および時間的 (時間帯など) にセグメント化した主なビジネス指標の変化に迅速に対応することが重要です。例えば、配送ごとのコストなどの主なビジネス指標の変化を予測できれば、関連するコストや報酬をより適切に管理できます。AWS Forecast があれば、ビジネス指標に影響する関連データを利用しやすく、予測の精度が向上します。Amazon Forecast を利用した初期評価は、超地域密着型ロジスティクス領域におけるビジネスメトリクスの予測に有望であり、今後もビジネスメトリクスの予測精度向上に向けて活用していく予定です」

Vijay Seshadri 氏、Swiggy の主席エンジニア

RetentionX

RetentionX

RetentionX は、AI 主導のデータ分析に基づいてビジネス上の最良の意思決定を行うことを検討している e コマースストア向けのプラグアンドプレイ分析ソリューションです。RetentionX は、データを明確なアクションに変換し、データサイエンスチーム全体の力を使いやすい 1 つのツールに置き換えます。

「私たちが直接販売する顧客は、事業の運営を管理し、自動化された行動を行うために迅速な洞察を求めています。Shopify などの e コマースシステムと統合し、需要予測、顧客生涯価値、解約予測、コホート分析、収益予測など、100 種を超えるデータサイエンス主導の分析を提供します。ワンクリックで RetentionX を使用している顧客は、Amazon Forecast を利用して、カスタム機械学習ベースの予測をその場で生成できます。さらに、Amazon SageMaker を使用して構築した解約予測や顧客生涯価値などの洞察を簡単に確認し、それらの洞察に基づいてマーケティング活動を自動化することができます。当社のシステムは、同様の企業データから学習できるようになっており、意思決定者に独自の洞察を提供しています。統合が容易で、アーキテクチャ全体が AWS にあることから、Amazon Forecast を選択しました。Amazon Forecast では、1 週間以内に 5 個から 200 個を超える個別の予測モデルに拡張できました。何百もの予測モデルを備えたサービスとしてのソフトウェアソリューションには、スケーラビリティと可用性が必須です。AWS は、その必須要件を確実にするための完璧なパートナーです。」

Alexander Jost 氏、CEO - RetentionX

AffordableTours.com

AffordableTours.com は、ガイド付きツアー、クルーズ、リバークルーズ、アクティブな休暇を手配する米国最大の旅行販売業者の 1 社です。同社は、受賞歴のあるサービスチームが最高品質のカスタマーサービスを低価格で提供することで、世界中の旅行者に夢の休暇を過ごしてもらっています。

「AffordableTours.com では、お客様は電話に出て電話をかけるという力強いインセンティブがあります。当社は、お客様が未知の世界を見て体験できるように、旅行パッケージを低価格で提供するように熱心に取り組んでいます。当社のビジネスを発展させ、さらに低価格を提供するためには、可能な限りあらゆる部分で効率的にならなければなりません。当社は世界で事業展開していることから、お客様からの通話量を処理するためのリソースに不均衡が生じる問題に定期的に直面していました。エージェントが多すぎる日もあれば、少なすぎる日もあり、カスタマーエクスペリエンスにムラが生じ、不在着信率と運用コストが増加しました。Amazon Forecast を使用することで、お客様が求める通話量を予測して、毎日適切な数のエージェントが配置されているようにし、不在着信率を約 20% 低減させることができるようになりました」

Affordabletours.com のシニアプロジェクトマネージャー、Marc Rosenthal 氏

Axiom Telecom

Axiom Telecom

Axiom Telecom は、中東地域のマーケットにおけるモバイルハンドセットやテクノロジーの配信で、トップクラスの販売を誇る企業です。そのマーケットシェアは約 55 %におよび、さらに、60% にまで成長させる目標を掲げています。現在、同社では、10,000 を超える独立系および組織系の小売り事業の顧客に対し、テレコム製品を配給しています。その業務は、ワイヤレスなモバイルデバイスに関する、卸売り、小売り、付加価値サービス、および、アフターセールスまでが含まれ、扱うデバイスは、Nokia、Honor、Sony Ericsson、Motorola、Samsung などをカバーしています。同グループでは、30 か所の配送センターに加え、300 におよぶ運送車両を揃えています。

「Amazon Forecast により、販売数が正確に予測できるようになり、在庫計画が改善できました。これは、当社とそのビジネスにとって、さらには、お客様にとっても真の成功と言えるものです。Amazon Forecast の使用を開始する以前、販売予測と在庫計画のために当社が頼りにしていたのは、統計的モデルと手動による処理を組合せた手法でした。こう言った、手動の予測を継続するためには、時間と人材を配分するための大きなリソースが必要です、それでも、エラーの可能性は残ります。Amazon Forecast を使用し始めて以来、その可用性では 20% の向上が見られ、在庫の最適化は 15% 改善しました。さらに、かつては手動の予測に携わっていたチームを、新しく得た予測からインサイトを引き出すという付加価値の高い作業に集中するよう配置換えを行い、ビジネスからの利益向上を図っています。」

Wassim Al Khayat 氏 – テクノロジーおよびイノベーショングループディレクター

Heroleads

Heroleads

Heroleads は、東南アジアを代表するパフォーマンスマーケティング会社です。同社はクライアントのマーケティングニーズに合わせて調整し、MROI を最大化する統合されたエンドツーエンドソリューションをクライアントに提供しています。

「当社のメディアプランナーチームは、時間の 60% 以上を手動予測モデルの構築と維持に費やし、セールス & オペレーションチームがさまざまなデジタルマーケティングチャネルと業界のパフォーマンストレンドを理解し、KPI を達成する方法を計画するのをサポートしています。Amazon Forecast を統合することで、チームを解放してより付加価値の高い作業に集中し、モデルの範囲を拡大して他のチームが使用できるようにし、予測モデルの精度を 99% まで向上させています。Forecast を使用することで、より迅速な洞察、予測可能性の改善、パフォーマンスアラートシステム、動的な予算計画、より正確な投資モデルを通じて、お客様により良いサービスを提供することができるようになり、チーム内の信頼が高まります。これにより、すべてのマーケティングキャンペーンの KPI が効率的かつ適時に満たすことができます」

Heroleads のリードデータエンジニア、Amit Das 氏

OMOTOR

OMOTOR

OMOTOR では、AI を通じた企業の業務改善をサポートするため、最適な機械学習アルゴリズム、コンピュータビジョン技術、WhatsApp などのプラットフォームを介して通信できるコグニティブボットを提供しています。

「OMOTOR では、お客様のイノベーションをサポートするため AI を使用しています。そのため、AWS の最先端の深層学習テクノロジーを利用することは、当社にとってもお客様の成功にとっても必要不可欠です。当社では Amazon Forecast を使用することで、時系列データに基づくさまざまな予測の作成および改善を実現しています。モデルの構築とトレーニングを毎回手動で行う必要はありません。当社では今後 12 か月の実質売上高を予測しています。そのため、適切に在庫計画を立てることや今後の収益性を見積もること、適切に市場シェアの拡大や縮小を追跡することなど、さまざまなインサイトを得ることが可能です。これは、より多くのコンテキストデータを使用し、より頻繁に最適化し、精度を 50% 以上改善した予測を生成し、高速な運用を可能にすることを意味します。たとえば、当社では自動車業界のお客様の 185 車種にわたる車のブラジルでの売り上げを予測できるようサポートしています」

OMOTOR、CEO、Marcio Rodrigues 氏

KetteQ

ketteQ

ketteQ は、Salesforce および AWS クラウドに組み込まれてデプロイされたサプライチェーンプランニングおよび自動化ソリューション、スケール、およびセキュリティのための独自のデジタルプラットフォームです。数十年の経験を持つサプライチェーンの専門家によって構築された ketteQ は、高度なデータ管理と分析を協調的で自動化されたワークフローと組み合わせて提供し、セキュリティ、スケーラビリティ、および設定可能性を確保します。ジョージア州アトランタに拠点を置く ketteQ には、世界中にチーム、パートナー、顧客がいます。

「ketteQ の需要計画および予測ソリューションは、さまざまなユースケースの予測を生成するために使用されます。これには、小売およびオムニチャネルビジネスの予測、サービス部品の予測、季節製品の予測、プロモーション計画などがあります。ketteQ と AWS のパートナーシップにより、当社はAmazon Forecast の革新的な科学と ketteQ の共同およびコンセンサス予測機能を組み合わせた包括的な予測ソリューションをお客様に提供できます。過去のデータから得られたインサイトと、販売、マーケティング、財務からの将来を見据えたインテリジェンスを組み合わせることで、非常に正確な予測が得られます」
Forenamics ロゴ

Forenamics

Forenamics は、商品回転率が高い消費財の製造会社におけるサプライチェーンの非効率性を改善することをミッションとしています。同社のハイエンドな需要計画ソリューションを通じて、お客様はより正確に生産計画を立て、過剰生産と過小生産の両方を回避することができます。Forenamics は、ドイツのケルンに本社を置き、グローバルな業界リーダーからミッテルシュタンドまで、さまざまなお客様にサービスを提供しています。

「Forenamics は、お客様に最高の需要計画精度を可能な限り提供することをお約束します。私たちは、お客様がプロモーション、マーケティング、料金設定など、主要な需要ドライバーをよりよく理解できるよう支援します。弊社独自の高精度予測モデルにより、過剰生産は最大 35%、不足生産は 25% 削減され、その結果、納入能力の大幅な増大と廃棄物削減を実現しました。Amazon Forecast は、精度、同時性、俊敏性を実現するために、当社のプラットフォームとマッチした、ビジネスにおける素晴らしいパートナーです」。

Forenamics、創立者兼 CEO、Jonathan Kurth 氏

Remarkably

Remarkably

Remarkably は、米国の集合住宅不動産チーム向けのマーケティングインテリジェンスソリューションです。このプラットフォームにより、お客様は、マーケティングとリースのパフォーマンスの問題、リスク、および機会を常に把握できるため、より効率的に、かつ、より低いコストで、より高い収益とより優れた ROI を実現できます。

「米国を代表する集合住宅のマーケティングチームは、不動産のマーケティングとリースの目標到達プロセス、および広告チャネルのパフォーマンスと ROI をモニタリングおよび分析するために、Remarkably を利用しています。お客様からは、リスクを回避し、機会を活用するための措置を講じることを可能にする、何が起こったのかを示す履歴データと、何が起こりそうかを示す KPI 予測を高く評価いただいています。これらの 2 つの重要なデータセットは、ユーザーが貴重なマーケティングリソースを最適化し、占有率と収益の低下を回避するのに役立ちます。製品の KPI 予測に Amazon Forecast を活用した結果、すばらしい成果が得られました。統合は比較的シンプルかつ迅速で、費用対効果が高いため、スケジュールどおりに予算内で、価値の高い安定した予測をお客様に提供することができました」

Remarkably、共同創設者、Anna-Lea Dieringer 氏

Datup

Datupは、製造業や小売業の企業がデータを変換して時間と資本の節約につなげるための需要計画とインベントリ管理の SaaS プラットフォームです。Datup ソリューションでは、お客様が ERP、スプレッドシート、プレーンファイルなどの複数のソースをクラウド上で統合することができます。Datup の予測とイベントリ最適化における AI 指向の技術により、お客様はサービスレベルを向上させて収益を増やし、過剰在庫を回避して運転資金を放出することができます。

「Datup では、お客様のサプライチェーンに新しいテクノロジーを導入する際に、お客様のパートナーとなることをお約束します。このことが、オペレーションの効率化と持続可能性につながる可能性があります。予測は、データ指向の手法をベースに需要計画の精度を向上させるだけでなく、ビジネスで必要とされる応答時間に合わせて情報の準備に関連する作業負担を軽減する、私たちの価値提案の基礎となるものです。Amazon Forecast は、精度、同時性、俊敏性を実現するために、当社のプラットフォームと見事にマッチしています。私たちのお客様 (セルフサービスまたはハイタッチのお客様) は、数百から数千もの sku-location を数時間以内に処理し、オンタイムで最良の情報に基づいてオペレーションプランを決定することを期待しています。予測から得られる動的で正確なイベントリ最適化機能への入力により、お客様はサービスレベルと充填率を 92% 以上向上させることができ、同時に過剰在庫や旧型の製品から生じる資本を最大 20% 解放することができました」。

Datup、最高技術責任者、Ramiro Chaparro 氏

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