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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自動化された機械学習

さまざまな変動要素からの時系列データを一度に組み込むことができる正確な時系列データ予測モデルを構築するにあたり、機械学習の専門知識は必要ありません。Amazon Forecast には、ユーザーのために機械学習を使いやすくする AutoML 機能が含まれています。Amazon S3 にデータを提供すると、Amazon Forecast は自動的にデータのロードと検査、適切なアルゴリズムの選択、モデルのトレーニング、正確なメトリクスの提供、予測の生成を行うことができます。

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Amazon.com と同じテクノロジーに基づいている

Amazon Forecast には、20 年以上の予測経験と Amazon.com で利用されている先進の専門知識に基づくアルゴリズムが含まれています。Amazon Forecast では、特定のデータセットに基づき最良のアルゴリズムが自動的に選択されます。


予測モデルの精度を簡単に評価

Amazon Forecast から与えられ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の別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 では、年齢や製品の種類など、一般的な属性に基づいてデータがグループに分けられます。それにより、モデルの精度を細かく評価できます。たとえば、小売業者は新しい製品と 12 か月以上販売している製品とでモデルの精度を比較し、モデルの更新が必要かどうかを判断できます。

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予測の視覚化

Amazon Forecasts とそれに関連する精度指標は、サービスコンソールにて、わかりやすいグラフと表で視覚化されます。予測が生成されたら、利用できる予測の一覧から選択することで関連する予測に移動できます。たとえば、全製品のカタログから特定の製品を選択します。視覚化によって、各予測の詳細をすばやく理解し、調整の必要性を判断できます。

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予測のスケジュール

毎月の財務報告書など、定期的なビジネスプロセスに合わせ、事前に定義した時刻に予測を実行するようにスケジュールできます。予測をスケジュールしたら、Amazon S3 に最新の履歴データを定期的に入力するだけで、後は Amazon Forecast によって自動的に新しい予測が指定されたとおりに生成されます。


モデルの再トレーニングのスケジュール

金利の上昇や、流行の変化による製品の需要増加など、現実世界の変更にモデルを合わせるために、事前に定義したスケジュールでモデルを自動的に再トレーニングするように Amazon Forecast を設定できます。また、利用できる履歴データが増えたとき、Amazon Forecast では、変動要素の間に新しい関係が見い出される場合があり、制度を改善する目的で予測の調整が必要になることがあります。再トレーニングをスケジュールしたら、必要なことは、定期的に最新のトレーニングデータを Amazon S3 に入力するのみです。Amazon Forecast によって、指定した頻度で、最新の時系列データで予測モデルが自動的にトレーニングされ、更新されます。


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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開始方法を確認する

Amazon Forecast の使用方法については、開発者ガイドを参照してください。

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