投稿日: Dec 8, 2020
ワンクリックで現地の最新の天気情報を予測需要に自動的に含めることで、予測の精度を高めることができる Amazon Forecast Weather Index をリリースできることを嬉しく思います。追加費用は発生しません。 気象条件は、消費者の需要パターン、製品の商品化の決定、人員配置の要件、およびエネルギー消費のニーズに影響を与えます。ただし、需要予測のためにライブ気象情報を取得、クリーニング、および効果的に使用することは困難であり、継続的なメンテナンスが必要となります。今回のロンチングにより、ワンクリックで需要予測に米国と欧州の 14 日間の天気予報を含めることができるようになりました。
Amazon Forecast Weather Index は、特定の場所での過去の気象イベントと現在の予測から得た複数の気象メトリックを組み合わせて、需要予測モデルの精度を高めます。Amazon Forecast は、機械学習を使用して、より正確な需要予測を生成します。ML の経験は不要です。Forecast は、Amazon.com で使用されているものと同じテクノロジーをフルマネージドサービスとしてデベロッパーに提供し、デベロッパーがリソースを管理したり、システムを再構築したりする必要がなくなります。
現地の気象条件が変化することで、小売業、接客、旅行、エンターテインメント、保険、エネルギーの各分野における多くの顧客が、特定の場所での製品やサービスの短期的な需要に影響を与える可能性があります。過去の需要パターンは季節的な需要を示していますが、日々の変動を事前に計画することは難しいです。小売在庫管理のユースケースでは、日々の天候の変化が人の往来と製品構成に影響を与えています。一般的な需要予測システムでは、予想される気象条件が考慮されていないため、一部の場所で在庫切れや過剰在庫が発生するため、週の半ばに在庫を転送する必要があります。店長は、直感と判断で気象条件に基づいた 1 回限りの在庫決めを行うことができるかもしれませんが、購入、在庫配置、および大規模な労働力を管理することはさらに困難になります。日々の天候変化は、大規模な需要と供給の効率的なマッチングに依存するハイパーローカルオンデマンドサービスにも影響を与えます。現地の気象情報をプログラムで大規模に適用することで、顧客は需要と供給を先制的に一致させることができます。
将来の気象条件を予測することは一般的であり、これらの予測を使用して製品やサービスの需要をより正確に予測することは可能ですが、実際には顧客が予測に苦労しています。独自の過去の気象データと天気予報を確保するための費用がかかり、継続的なデータの照合、集計、およびクリーニングが必要となるからです。さらに、気象分野の専門知識がなければ、生の気象指標を予測データに変換することは困難です。本日のリリースにより、お客様は Amazon Forecast を使用して、ワンクリックで現地の日々の天候変化を考慮して需要を正確に予測できるようになります。追加コストは発生しません。Weather Index を選択すると、Forecast は、運用場所の過去の天気情報を使用してモデルをトレーニングし、日々の変動の影響を受ける製品に 14 日間の最新の天気予報を適用して、より正確な需要予測を作り出します。
この機能を使用するには、リソースページで公開されているブログの詳細を確認し、GitHub リポジトリのノートブックに目を通し、Forecast API を使用して Weather Index を有効にする方法をご覧ください。この機能は、Forecast が公開されているすべてのリージョンで使用できます。利用できるリージョンの詳細については、リージョン表を参照してください。