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Amazon Forecast の特徴
特徴
アドバンストな自動化された機械学習
Amazon Forecast は機械学習 (ML) を使用しており、ML の経験がなくても、数回クリックするだけで、より正確な需要予測を生成できます。Amazon Forecast には、Amazon.com における 20 年以上にわたる予測の経験と、培われた専門知識に基づくアルゴリズムが含まれており、Amazon で採用されているのと同じ技術をデベロッパー向けにフルマネージドサービスとして提供することで、リソースの管理を不要にしています。Amazon Forecast は ML を使用して、各項目に最適なアルゴリズムだけでなく、各項目に最適なアルゴリズムの組み合わせを学習し、データに最適なモデルを自動的に作成します。
ノーコードデプロイによる迅速なオンボード
AWS CloudFormation と AWS Step Functions を使用して、データのインポートから予測までの完全なエンドツーエンドのワークフローをコードなしで迅速にデプロイすることで、市場投入までの時間を短縮します。必要なスケジュール（毎日、毎週など）で継続的なワークフロー実行を設定し、スケーラブルで反復可能な生産プロセスを構築します。
モデルの品質を自動的かつ継続的にモニタリングする
Amazon Forecast は、新しいデータがインポートされると、モデルの精度を経時的に自動的に追跡します。モデルの初期品質メトリクスからの偏差を体系的に定量化し、新しいデータが入ってきたときに、モデルの維持、再トレーニング、再構築について、より多くの情報に基づいた決定を行うことができます。これにより、経済環境や消費者行動の変化など、モデルの予測機能に影響を与える可能性のある外部要因に迅速に対応できます。
予測の説明可能性
Amazon Forecast では、料金、休日、天候など、どのような要因が予測に影響を与えているかを調べることができます。予測の説明可能性レポートを、すべての予測、関心のある特定の時系列、または特定期間の影響スコアの形で提供します。説明可能性は、お客様のビジネスオペレーションをより良く管理するためのより多くのインサイトを提供します。
リージョンの気象情報を自動的に含める
Amazon Forecast では、Weather Index を使用すれば、追加費用なしでワンクリックで地域の気象情報を需要予測に自動的に取り込むことができるため、予測の精度を向上させることができます。気象条件は、消費者の需要パターン、製品商品化における意思決定、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。気象指数を使用すると、Forecastは事業所の過去の気象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項目について最新の14日間の天気予報を使用して、より正確な需要予測を作成します。
確率的予測を生成
ポイント予測を生成する他のほとんどの予測ソリューションとは異なり、Amazon Forecast はデフォルトで 3 つの異なる分位数 (10%、50%、90%) で確率的予測を生成します。さらに、「平均」予測を含め、1%～99%の範囲で任意の分位点を選択できます。これにより、資本コスト (過大予測) と不足している顧客需要 (予測不足) のどちらが重要かに応じて、ビジネスニーズに合った予測を選択できます。
過去の時系列データを使用し、正確に予測します
Amazon Forecast では、ほぼすべての過去の時系列データ (価格、プロモーション、経済パフォーマンス指標など) を使用して、ビジネスの正確な予測を作成できます。たとえば、小売業であれば、Amazon Forecast で機械学習を利用して時系列データ (価格、プロモーション、来店者数など) を処理し、それと関連データ (製品の特徴、陳列場所、店舗の場所など) を組み合わせ、それらの間の複雑な関係を判断します。時系列データを追加の変数と組み合わせることで、Amazon Forecast は機械学習を使用しない予測ツールよりも 50% 正確になります。
ビジネスにとって最も重要な項目のみを予測することで、時間とコンピューティングを節約する
Amazon Forecast では、データセットの一部の項目のみに予測を集中させることができるため、ワークフローの最適化、生産性の向上、コストの削減を制御できます。すべてのデータでモデルをトレーニングし、それを、ビジネス目標に最も重要な項目のサブセットに選択的に適用することができます。これにより、運用コストとコンピューティングコストを削減し、最も重要な予測に集中できます。
予測モデルの精度を簡単に評価
Amazon Forecast には、6 種類の包括的な精度メトリクスが用意されています。これにより、予測モデルのパフォーマンスを把握し、以前に作成した予測モデルでは、別の変数セットを調べたり、履歴データに別の期間を使用したりした予測モデルと比較できます。 Amazon Forecast では、データをトレーニングセットとテストセットに自動的に分割して、テストセット用に生成された予測をダウンロードして、カスタムメトリックスを使用して精度を評価したり、複数のバックテストウィンドウを作成してメトリクスを視覚化したりできるため、さまざまな開始日のモデルの精度を評価できます。