Category: Amazon Forecast

こんにちは、アマゾン ウェブ サービス ジャパンの藤田です。Amazon Forecastでは、過去の時系列データからpredictor（予測子）の学習を行い、将来（新しいデータポイント）の予測を行うことが可能です。需要予測や在庫計画など、様々なビジネス課題に適用することができます。今回は、Amazon Forecast で学習した Predictor を再利用して、最新の予測を更新していく Rolling Forecastについて紹介します。

あらゆる種類や規模の公益事業やエネルギー供給会社の幹部は、エネルギー使用量を予測するというニーズを複数抱えています。たとえば最高顧客責任者として、あなたのチームは家庭レベルのエネルギー使用量を予測して、そのご家庭に高額請求の可能性があると警告を送ったり、前払いや月末のエネルギー料金を予測したりすることができます。エネルギー効率化および商業エネルギープログラムの責任者として、あなたのチームはさまざまなエネルギー効率化施策を適用した際にどれくらいエネルギー消費を抑えられるのかを予測したり、最適な施策をおすすめしたりすることができます。

先日 (2020/01/28) 開催しました AWS Black Belt Online Seminar「Amazon Forecast」の資料を公開しました。当日、参加者の皆様から頂いた QA の一部についても共有しております。 20200128 AWS Black Belt Online Seminar Amazon Forecast from Amazon Web Services Japan AWS クラウドサービス活用資料集（すべての過去資料が閲覧できます） Q. よくエンドポイントという言葉を聞くのですが、どういう意味でしょうか？ A. エンドポイントは、AWSのサービスまたはAWS上でホストするアプリケーションのエントリーポイントの URL です。 Amazon Forecast で「推論のエンドポイントを作成する」とご説明したのは、「学習したモデルをAWS上でホストし、QueryForecast などのAPIを呼ぶためのエントリーポイントを作成する」という意味となります。 Q. タイムスタンプよりも細かいサンプリングを指定することはカスタムで出来ますか？（1 秒未満の細かいセンサデータなど） A. タイムスタンプの最小単位は秒ですので、秒より細かい単位でサンプリングされたデータには対応していません。もし、秒より細かい単位のデータを扱う場合は、事前に前処理をして頂く必要がございます。 — 今後の AWS Webinar | イベントスケジュール 直近で以下を予定しています。各詳細およびお申し込み先は下記URLからご確認いただけます。皆様のご参加をお待ちしております。 — AWSome Day Online Conference 「AWSome Day […]