将来の値を予測し、ビジネスメトリクスにおける異常を検出する

売上、財務、および需要のデータを正確に予測し、意思決定を合理化し、主要なビジネスメトリクスの異常を自動的に特定して、常に他社の先を行きます。

適切なビジネスメトリクスの追跡、モニタリング、および分析は、あらゆるビジネスの成功に不可欠です。効果的なビジネスデータ分析により、過去から学び、現在をモニタリングし、将来の計画を立てることができます。しかし、大量のビジネスデータを分析して将来の価値を予測したり、外れ値を検出して根本原因を理解したりすることは、複雑で時間がかかり、必ずしも十分に正確であるとは限りません。Amazon の Business Metrics Analysis 機械学習ソリューションは、Amazon Lookout for Metrics と Amazon Forecast を活用して、機械学習を使用して大量のデータを分析し、変化するビジネス要件に動的に適応することで、これらの問題を解決します。

利点

変化に適応するインテリジェンス

変化に適応するインテリジェンス

Amazon の Business Metrics Analysis 機械学習ソリューションは、機械学習を活用して大量のデータを分析し、変化するビジネス要件に動的に適応することで、これらの問題を解決します。

より速く、より簡単で、機械学習の経験が不要

より速く、より簡単で、機械学習の経験が不要

最も一般的なユースケースを解決する事前トレーニング済みのモデルを使用することで、Amazon の Business Metrics Analysis 機械学習ソリューションは、時間と費用を節約することを可能にします。機械学習のエキスパートが独自のモデルを作成する必要はありません。

正確

正確

Amazon Forecast と Amazon Lookout for Metrics は、機械学習を使用して大量のデータセットを処理し、従来の非機械学習ソリューションよりも正確な予測と異常検出を生成します。ビジネスメトリクス分析用の AWS 機械学習ソリューションは、Amazon における 20 年以上の経験に基づいて完成されています。

独自の条件を使用した Business Metrics Analysis

独自の条件を使用した Business Metrics Analysis

Amazon Forecast と Amazon Lookout for Metrics の事前トレーニング済み AI サービスの代わりに、お客様は Amazon SageMaker を使用して、独自の予測モデルと異常検出モデルを作成および維持できます。

お客様事例

Foxconn
「AWS の機械学習チームに非常に感銘を受けました。彼らは間違いなく世界クラスです。当社のチームは Amazon Machine Learning Solutions Lab と緊密に連携し、Amazon Forecast を利用した需要予測モデルを数週間で開発しました。ソリューションのおかげで予測精度が 8% 向上しました。メキシコ工場では、このソリューションで年間 553,000 ドルの節約を計画しています。おまけに、データインフラを AWS に移行した後でこのソリューションをクラウドワークフローに簡単に統合できるのです。AWS との共同開発は、無駄な人件費を最小限に抑え、顧客満足度を最大限に引き上げるのに役立ちました」

Foxconn、テクニカルアドバイザー兼 CoE アーキテクト、Azim Siddique 氏

More Retail
「Amazon Forecast を使用することで、当社は予測精度を 27% から 76% に向上させることができました。これにより、青果カテゴリの廃棄を 20% 削減できました。Amazon Forecast を使うと予測分布を把握できるため、予測のずれによって発生するコストを最適化しやすくなりました。その結果、在庫切れが 3% になり、粗利益が向上しました。こうして、店舗マネージャーは日々の予測結果を見ることで、より簡単により高精度な発注ができるようになりました。目下、当社は同じモデルを他のカテゴリにも拡張しようとしているところです。継続的にモデル精度を向上するため、追加の関連データセットで同じ作業を繰り返し、新しいデータを Amazon Forecast に追加しています」

More Retail、最高トランスフォーメーション責任者、Supratim Banerjee 氏

Digitata
「Digitata で本当に重要なのは、手頃な料金ですべての人をつなぐことです。これには、経済学、特に需要と供給、そしていずれかの変化に伴う顧客の行動について深い理解が必要です。」と、Digitata の最高技術責任者である Nico Kruger 氏は述べています。「Lookout for Metrics を使用して、モバイルネットワーク運営者の顧客の料金に悪影響を及ぼしている問題を数分以内に発見することができました。犯人を即座に特定し、2 時間以内に修正を展開することができました。Lookout for Metrics がなければ、問題を特定してトリアージするまでに約 1 日かかり、顧客の収益が 7.5% 減少します。Lookout for Metrics を使用すれば、迅速に行動し、料金モデルの最適なパフォーマンスを確保できるため、本当に重要なことに専念することができます。つまり、全員をつなげるということです」。

Digitata、最高技術責任者、Nico Kruger 氏

Advanced Microgrid Solutions

Advanced Microgrid Solutions (AMS) は、エネルギー関連のプラットフォームおよびサービスを提供する会社です。クリーンなエネルギー資産の配備と最適化を促進して、世界規模でのクリーンエネルギーへの転換を加速することを目的としています。NEM では、すべての参加者が 5 分ごとにエネルギーの消費と供給に入札するスポット市場を使用しています。このためには、大量の市場データを処理しながら、需要予測を行って、数分で動的に入札する必要があります。AMS では、この課題を解決するために、Amazon SageMaker で TensorFlow を使用して、ディープラーニングモデルを構築しました。このソリューションでは、Amazon SageMaker の自動モデルチューニングを利用して、最適なモデルパラメータを見つけ、わずか数週間でモデルを構築します。このモデルにより、ネットメータリングを使用したすべてのエネルギー製品の市場予測精度が向上しており、大幅な効率改善が期待されます。

 

ユースケース

営業

勝率、パイプラインカバレッジ、および取引の平均規模における変化を迅速に追跡して、ビジネスの成長機会を評価します。

マーケティング

実用的なマーケティング分析により、キャンペーン、パートナー、および広告プラットフォームのメトリクスが全体的なトラフィック量、収益、チャーン、およびコンバージョンにどのように影響するかを迅速に検出できます。

カスタマーエクスペリエンス

登録、ログイン、エンゲージメントなど、カスタマージャーニー全体のメトリクスの変化を検出することで、シームレスなカスタマーエクスペリエンスを確実に実現します。

IT モニタリング

レイテンシー、CPU 使用率、エラー率などのメトリクスをプロアクティブにモニタリングして、サービスの中断を軽減します。一般的に使用される AWS データベースおよび SaaS アプリケーションと接続します。

在庫計画

きめ細かいレベルで需要計画を改善します。無駄を減らし、在庫回転率を高め、在庫の利用可能性を改善します。

ワークフォースプランニング

さまざまな需要レベルに対応するためにより効果的に職員を配置し、使用率、サービス提供時間、および顧客満足度の向上を図ります

容量計画

より強い確信に基づいて長期的な視点で意思決定を行い、資本稼働率を向上させます。

財務計画

売上高と営業利益を計画し、キャッシュフローを効果的に管理します。

分析プラットフォーム統合

ビジネスインテリジェンスや分析アプリケーションを導入している組織の場合、データ分析のための AI (AIDA) のパートナーソリューションは、すでに使用している分析ツール内で機械学習を活用するためのいくつかの方法を提供します。

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Business Metrics Analysis のための機械学習ソリューションの詳細については、当社までお問い合わせください

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お客様ご自身で実行

Amazon AI Services または Amazon SageMaker を活用して、独自の Business Metrics Monitoring および Forecasting ソリューションを開発

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お客様ご自身で実行

Amazon は、独自のビジネスメトリクス分析機械学習ソリューションを実装するために使用できる次の AI および機械学習サービスを提供しています。

機械学習の経験がない、または市場投入までの時間に制約がある組織のお客様もご安心ください。Amazon ForecastAmazon Lookout for Metrics はフルマネージド AI サービスであり、アプリケーションと簡単に統合して、最も一般的なビジネスメトリクスのモニタリングと予測のユースケースに対応できます。

Amazon Forecast

Amazon Forecast は、Amazon で利用されているのと同じテクノロジーに基づいた正確な時系列予測を提供します。

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Amazon Lookout for Metrics

Amazon Lookout for Metrics は、機械学習を使用して、ビジネスデータと運用データの異常を自動的に検出および診断します。

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AWS Marketplace を通じて提供されている Amazon SageMaker の組み込みアルゴリズムと事前トレーニングされたモデルを利用して、独自の予測モデルや異常検出モデルを構築することができます。

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker は、すべての機械学習デベロッパーやデータサイエンティストが機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイできるようにするフルマネージドサービスです。

Amazon SageMaker の詳細情報を入手する 

以下の AWS ソリューションリファレンスアーキテクチャを参考資料としてご利用いただけます。

AWS ソリューションリファレンスアーキテクチャは、AWS によって作成されたアーキテクチャ図のコレクションです。アプリケーションに関する規範的なガイダンスと、AWS アカウント内のワークロードをレプリケートするための他の手順を提供します。

組織が多様なデータセットから正確な予測を生成できるように設計されたソリューションをデプロイします。

このアーキテクチャにより、お客様は、ストリーミングデータをモニタリングし、ほぼリアルタイムで機械学習を使用した予測と比較して、実際のパフォーマンスが予測から大幅に逸脱した場合にインシデントまたはアラームを発生させることができます。

このエンドツーエンドの機械学習パイプラインは、さまざまなネットワークエッジフィールドデバイスからリアルタイムのストリーミングデータを取り込み、変換ジョブを実行して毎日の予測/推論を継続的に実行し、日々取得する新しい時系列データに基づいて機械学習モデルを再トレーニングすることで異常を検出します。

リソース

Amazon Forecast をご利用のお客様

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re:invent での Lookout for Metrics セッション

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