Amazon Forecast

機械学習の経験なしで使用できる Amazon.com と同じテクノロジーに基づいた正確な時系列予測サービス

Amazon Forecast は、機械学習を使用して精度の高い予測を行うフルマネージド型のサービスです。

今日の企業は、製品の需要、リソースのニーズ、あるいは財務業績といった将来のビジネス成果を正確に予測するために、簡単なスプレッドシートから複雑な財務計画ソフトウェアにいたるまで、あらゆるツールを活用しています。これらのツールは一連の時系列データを確かめることで予測を立てますが、こうしたデータは時系列データと呼ばれます。たとえばレインコートの売上高を予測する場合、これらのツールは、過去が未来を決定するとの前提に基づき、過去のデータのみを参照して予測を試みることがあります。このような方法では、不規則な傾向を含む膨大なデータから予測を行う際に、正確な予測を立てることが難しくなる可能性があります。また、経時的に変化するデータ (価格、割引率、ウェブトラフィック、従業員数など) を、製品の機能や店舗の所在地といった関連する個別の変数に結びつけることも困難になります。

Amazon Forecast は、Amazon.com と同じテクノロジーをベースとし、機械学習を使って時系列データを付加的な変数に結びつけて予測を立てます。Amazon Forecast を使用する際に、機械学習の経験は必要ありません。必要なのは過去のデータと、予測に影響を与える可能性があるその他の追加データだけです。たとえば、シャツの特定のカラーの需要は、季節や店舗の所在地によって変わることがあります。こうした複雑な関係性は、過去のデータのみに基づいて判断することは困難で、それを認識することに理想的に適しているのが機械学習です。Amazon Forecast は、ユーザーがデータを提供すると、それを自動的に精査し、何が重要かを識別して、予測を立てるための予測モデルを作成します。このモデルの精度は、時系列データのみに基づく場合と比べ、最大で 50% 高くなります。

Amazon Forecast は完全マネージド型のサービスであるため、サーバーのプロビジョニングも、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイも不要です。実際に使用した分に対してのみ料金が発生します。最低料金や前払いの義務はありません。

利点

機械学習の使用により予測精度が 50% 上昇

Amazon Forecast は、機械学習を使用して、時系列データと他の変数 (製品の特徴や店舗の所在地など) が相互にどう影響し合っているのかを自動的に判断することにより、予測精度を最大 50% 高めます。ユーザーは、こうした複雑な関係性が最終的に需要にどう影響するのかを、時系列データのみを検証した場合よりも、深く理解できます。Amazon Forecast が作成するモデルはユーザーのデータに固有のモデルであり、したがってその予測は、ユーザーのビジネスに最も適した予測となります。

予測時間を月単位から時間単位に短縮

Amazon Forecast を使うことで、設計に何か月も要していた予測精度の水準を、わずか数時間で達成できます。時系列データと関連データは、お使いの Amazon S3 データベースから Amazon Forecast にインポートできます。Amazon Forecast はそこからユーザーのデータを自動的にロードし、精査して、予測に必要な主要属性を特定します。続いて、ユーザーのカスタムモデルをトレーニングおよび最適化し、事業予測の作成に使用できるように高可用性環境にホストします。Amazon Forecast は、予測モデルの構築、トレーニング、調整、デプロイに必要な複雑な機械学習を自動で処理することにより、精度の高い予測を迅速に立てることを可能にします。

時系列予測をいつでも仮想的に作成

ビジネスを行うには、キャッシュフローから製品需要、リソース計画に至るまで、さまざまな種類の時系列予測が必要となります。Amazon Forecast では、小売り、物流、金融、広告成果その他を含む、ほぼすべての産業とユースケース向けの予測を立てることができます。機械学習を活用することにより、過去の時系列データと連携し、内蔵アルゴリズムの巨大なライブラリを使って、特定の予測タイプに最適なモデルを自動的に判断します。

ビジネスデータは安全に保護されるので安心

Amazon Forecast で行われたすべてのやり取りは、暗号化により保護されます。Amazon Forecast が処理したコンテンツは、Amazon Key Management Service を介してカスタマーキーと共に暗号化され、ユーザーがサービスを利用している AWS リージョンに、暗号化されて保管されます。また、管理者は、AWS Identity and Access Management (IAM) のアクセス許可ポリシーを介して Amazon Forecast へのアクセスを制御できるので、機密情報は安全かつ極秘に保たれます。

仕組み

Amazon Forecast の仕組み

導入事例

製品需要計画

Amazon Forecast を使用することで、各店舗に適した在庫数を予測することができます。過去の売上、価格、店舗のプロモーション、所在地、カタログデータといった予測情報を、お使いの小売管理システムから CSV (コンマ区切り値) 形式で Amazon S3 ストレージにインポートします。これらを、ウェブサイトのトラフィックログ、天候、発送スケジュールといった関連データに結びつけます。Amazon Forecast は、この情報を使って、各製品の顧客需要を個々の店舗レベルで正確に予測できるモデルを作成します。予測を CSV 形式によりバッチでエクスポートし、お使いの小売管理システムに再度インポートして、店舗ごとに購入し配分する在庫数を決定できるようにします。

財務計画

販売収益予測のような財務予測を正確に行うことは、あらゆるビジネスの成功にとって不可欠です。Amazon Forecast は、収益、費用、キャッシュフローといった主要な財務基準を、複数の期間や通貨単位を横断して予測することが可能です。まず、財務の過去の時系列データを Amazon S3 ストレージへアップロードし、それを Amazon Forecast にインポートします。モデルを作成した後、Amazon Forecast は、実際にモデルを使用する前に他に必要なデータがないかユーザーが判断できるよう、予想される予測精度をユーザーに提示します。このサービスでは、Amazon Forecast Console のグラフを使って予測を視覚的に表示できるため、情報に裏付けられた判断を行うのに役立ちます。

リソース計画

必要な人員数、広告在庫、生産用の原材料といった利用可能なリソースの最適な数量を計画することは、収益を最大化し費用を管理するために重要です。たとえば放送会社は、広告在庫を地域別に最適化するよう希望することがあります。その場合は、各種番組カテゴリや地理的地域、番組内容のメタデータ、地域の人口統計を横断した過去の視聴データを Amazon Forecast にインポートします。本サービスは、これらのデータから学習し、地域ごとの正確な予測を立てます。

お客様の導入事例

CasaOne

CasaOne では、費用対効果の高いワンストップの家具レンタル/リースソリューションを提供するとともに、設計ガイダンス、シームレスなプロジェクト管理、きめ細かな移動、配達、設置のエクスペリエンスを提供しています。

「CasaOne では、数営業日以内にお客様に家具をお届けできるよう注意を払っています。CasaOne のお客様がベイエリアで何台のソファーをレンタルするか、ニューヨークのお客様は何台のコーヒーテーブルをレンタルするかをより正確に予測するため、当社では Amazon Forecast の機能を活用しています。Amazon Forecast の使用により、当社での売上予測の正確さは、既存の予測アルゴリズムと比較して 20% 向上しました。これにより、適切な製品を在庫におくことができ、数千ドル相当の購入コストを節約できます。また、よりよい製品のセレクションにより、長期的な観点でのカスタマーエクスペリエンスの強化にもつながります」

CasaOne、共同創設者兼製品責任者 Madhusudan Kagwad 氏


CJ Logistics

CJ Logistics は、業界をリードする輸送および物流の統合サービスプロバイダーです。韓国の個人および企業向けにサービスを提供しています。

「Amazon Forecast は、当社が需要を満たすために用意する人員、輸送手段、倉庫スペースの数量を最適化する、CJ Logistics の個数予測プロセスで使用されています。Amazon Forecast は、自社でシステムを構築しなくても、最先端の機械学習ベースの予測技術を活用することを可能にしてくれました。当社にとって Amazon Forecast は、業務効率を向上させるための明確な手段となっています」

CJ Logistics、TES ストラテジーユニット副社長 YoungSoo Kim 氏


Dev Factory

DevFactory は、開発チームが貴重な開発リソースを製品やクライアントに価値を提供することに集中できるようにする、ソフトウェア開発における反復的で価値の低いタスクを担ういわば工場です。

「工場の基本原則の中核となっているのは、当社の製品とオペレーションを改善するために AI を使用することです。当社では、Amazon Forecast を一部の製品の基礎的な機能として使用してより正確な売り上げを予測し、結果としてより良い在庫計画を実施できるようにしています。Amazon Forecast により、モデルの構築とトレーニングを手作業で行うことなく、高度な機械学習アルゴリズムを製品で使用することが可能になっています。これによって当社は製品の構築と保守を簡素化し、お客様へのサービスにおいてより高い精度、可用性、スケーラビリティを提供することができるようになりました。これは当社だけでなくお客様にとっても真の成功と言えるでしょう」

DevFactory、最高経営責任者 Rahul Subramaniam 氏


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テクノロジー、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 の最先端のディープラーニング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。例えば、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、最高経営責任者 Marcio Rodrigues 氏


Puget Sound Energy

Puget Sound Energy (PSE) は、州最大の公益事業会社で、ワシントン州の 10 の郡に住む 110 万人の顧客に電力を、82 万 5000 人の顧客に天然ガスを供給しています。 

「PSE では、一般的な住宅での電気とガスの消費量を予測するために Amazon Forecast を使用しています。Amazon Forecast は、非常に限られた消費履歴データと気象データの組み合わせしかない状況においても、30 日間の予測において非常にすばらしいパフォーマンスを示しました。これには、実質的に手作業による労力は必要ありませんでした。環境に優しいエネルギーソリューションがますます強調される中で、お客様の家庭や企業で使用されるエネルギーの使用率をより高い精度で予測できるということは、PSE のようなエネルギーサービスプロバイダーにとってきわめて重要です。PSE では、この強化された分析機能を使用することによって独自のエネルギー節約プログラムやサービスを識別することが可能になり、最終的にはお客様への請求を減らすことができます」

PSE、シニアクラウドアーキテクト Paul Johnson 氏

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Amazon Forecast が正確な予測モデルをどのように作成しているのかを詳しく見る。

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