小売店舗の需要予測のための

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AWS ソリューション構成例 - 小売店舗の需要予測

目的・用途:
自社データを使い AI を活用して、店舗毎の日次での商品別販売予測を立てたい

この構成での料金試算例:
189 ドル(月額)  

AWS ソリューション構成例 - 小売店舗の需要予測
  • 2,000 商品を それぞれ 50 店舗で販売しており、販売数データは既存システム内の Amazon RDSに保存済み
  • 商品別・店舗別の販売数の予測のため、Amazon Forecast を利用
  • 毎月、既存のデータ処理サーバにて、Amazon RDS からデータ抽出・加工を行い、過去の時系列の商品別・店舗別の販売数データを Amazon S3 へエクスポート
  • Amazon Forecast を利用し、一ヶ月先までの日毎の商品別・店舗別の販売数に関して、3 つのポイント予測 (P10, P50, P90) を行い、結果を Amazon S3 へエクスポート

Amazon Forecast を利用して蓄積されたデータから将来の需要予測モデルをマネージドサービスで構築する例です。

過去の時系列データから、将来を予測することはビジネスにとって重要です。
この時系列予測を、自前で行う場合、専門家の知識にもとづいた機械学習モデルの開発、機械学習モデルをホストするアプリケーションの構築、そして、それらのモデル・アプリケーションを期待した通りに動作させるための運用管理が必要となってきます。

Amazon Forecast は、機械学習の専門知識を必要とせず、過去の時系列データから精度の高い予測を行うことができる完全マネージド型のサービスです。予測に必要なデータさえご用意いただければ、お客様は、サーバーのプロビジョニングも、機械学習モデルの構築も実施する必要はありません。
Amazon S3 にあらかじめ保存された時系列データをデータセットとして、Amazon Forest は機械学習モデルのトレーニングと推論を行います。

時系列データの予測結果は、Amazon S3 にファイルとしてエクスポートすることができるため、BI ツールといった他システムとも連携させることも可能です。

この構成での選択サービス

時系列データ(店舗別・商品別の販売数)の予測 Amazon Forecast
Amazon Forecast が利用・生成する時系列データの保存用ストレージ Amazon S3

*Amazon RDS や Amazon EC2 は、既存アプリケーションを利用する想定のため、選択サービス・見積もりには含まれていません
*BI ツールなどの他システムとの連携は、選択サービス・見積りには含まれていませ 

この構成での料金試算例

サービス
項目 数量 単価 料金(USD)
Amazon S3 データストレージ 5.2GB(*1) 0.025 USD/GB 0.13
Amazon Forecast 予測数 300,000 予測数(*2) 0.6USD/1000予測数 180.00
データストレージ 5GB(*3) 0.88 USD/GB 4.40
トレーニング時間 20 時間(*4) 0.24 USD/時間 4.80

月額合計料金:189.33(USD)

※ 2020 年 5 月 20 日時点での試算です

  • 東京リージョンのご利用を想定しています。

1. 5GB(予測に利用するデータ) + 0.2GB(予測結果) = 5.2GB で計算しています。
2. 2,000 商品 * 50 店舗 * 3 quantiles = 300,000 予測数で計算しています。
3. 予測に利用するデータ = 5GBで計算しています。
4. トレーニング時間は、20 時間 で計算しています。(データサイズやレシピによって異なります)

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