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、より正確な需要予測をわずか数クリックで生成し、機械学習の経験を必要としません。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、機械学習を用いて、各項目に最適なアルゴリズムを学習するだけではなく、各項目のアルゴリズムの最適な組み合わせも学習し、データに最適なモデルを自動的に作成します。

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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。

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リージョンの気象情報を自動的に含める

天気予報を使用すれば、Amazon Forecast では、リージョンの気象情報をワンクリックで自動的に需要予測に取り込むことで、予測の精度を高めることができます。追加費用は発生しません。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。Weather Index を使用すると、Forecast は、運用場所の過去の天気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製品に 14 日間の最新の天気予報を適用して、より正確な需要予測を作り出します。

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確率的予測を生成

ポイントでの予測を生成する他の多くの予測ソリューションとは異なり、Amazon Forecast ではデフォルトで 3 つの分位点 (10%、50%、90%) の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。このため、(予測を超える) 資本コストと (予測を下回る) 顧客需要のどちらを重視するかといった自社のビジネスニーズに適した予測を選択することができます。

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、過去のほぼすべての時系列データ (価格、プロモーション、経済的業績指標など) を利用し、事業を正確に予測できます。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。時系列データと付加的な変動要素を組み合わせることで、Amazon Forecast では、機械学習を利用しない予測ツールより精度が 50% 高くなることがあります。

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予測モデルの精度を簡単に評価

Amazon Forecast から与えられる 6 つの異なる包括的な精度指標は、予測モデルのパフォーマンスを理解したり、そのモデルを、以前に別の一連の変動要素や過去データにおける別の期間を利用して作成した予測モデルと比較したりするために役立ちます。 Amazon Forecast 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することで、お客様のためにテストセット用に生成された予測をダウンロードして、精度を評価するためのカスタムメトリクスを使用できます。または、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することができ、異なる開始日におけるモデルの精度を評価するのに役立ちます。

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既存のツールと統合

Amazon Forecast は、SAP や Oracle Supply Chain など、広く知られたビジネスアプリケーションやサプライチェーンアプリケーションに簡単にインポートできます。わずかな変更かまったく変更なしで、精度に優れた予測機能を既存のビジネスプロセスに簡単に統合できます。

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Amazon Forecast の使用方法については、デベロッパーガイドを参照してください。

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