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。AutoML の利用により、Amazon Forecast では、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 では、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可視化できるため、さまざまな開始日にわたってモデルの精度を評価できます。

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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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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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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 3 つの分位点 (10%、50%、90%) で確率的予測を生成します。このため、資本コスト (予測を超える) と顧客注文の失注 (予測を下回る) のどちらに重要性を置くかに応じて、自社のビジネスニーズに最も適した予測を選択することができます。

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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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