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

「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 USD 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

「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 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。問題の原因を即座に特定し、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 (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。