Category: Amazon Forecast

このブログは、More Retail 社の Supratim Banerjee 、Ganit Inc 社のShivaprasad　KT と Gaurav H Kankaria のコラボレーションによるゲスト投稿です。 More Retail 社（MRL）は、インドの食料品トップ4の1つで数十億ドルの売上を誇る小売業者です。インド全土に22の大型スーパーマーケットと624のスーパーマーケットからなる店舗ネットワークを持ち、それを13の流通センター、7つの果物野菜の収集センター、6つの食品加工センターのサプライチェーンで支えています。 大規模な店舗ネットワークにおいては、適切な品質の商品を適切な価格で消費者に提供するにはもちろんのこと、消費者の需要に応えつつ在庫運用コストを最小限に抑えることもまた重要です。MRL 社は AI アナリティクス領域のパートナーである Ganit 社と協業し、より正確な需要予測とそれを自動発注に繋げるシステムを構築しました。これによりオペレーションのボトルネックを解消し、これまで各店長がマニュアルで発注の判断を行っていたことによる発注の不備を克服できるようになったのです。 Amazon Forecast を使用することで予測精度は 24％ から 76％ に向上し、生鮮食品カテゴリでの無駄を最大 30％ 削減、在庫率を 80％ から 90％ に、そして粗利益を 25％ に改善することに成功しました。

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 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 Online」は、実際に足を運んでいただく 1 日の AWSome Day […]