この AWS ソリューション実装によるメリットは、どのような人が享受できますか?

予測は、組織が過去のデータポイントを利用し、十分な情報に基づいて戦略を開発できるようにするうえで不可欠なビジネス機能です。正確な需要予測を使用すれば、過剰プロビジョニングと過少プロビジョニングを最小限に抑え、収益性を最適化し、顧客満足度を高めることができるため、ビジネスを効率的に運営するには需要の予測が重要です。予測は、小売在庫の需要、サプライチェーン計画、労働力ステータス、ウェブトラフィック予測などを予測する際に適用できます。

適切な予測を生成することと、最適な予測構成を使用することには、特定のシナリオで数百万 USD の損失を被る可能性があるほどの差があります。一部の企業では、過剰な保管コスト、高額の資本コスト、または生鮮商品がある場合、過剰在庫にかかるコストが大幅になる可能性があります。他の企業では、在庫不足と顧客需要の不足によって、収益面での大幅な損失が生じ、顧客体験の低下につながる可能性があります。たとえば、小売予測では、予測を使用して将来の売り上げを見積もり、再注文が必要な単位数と時期を予測して、在庫保管コストを削減します。収益、売上、キャッシュフローなどの主要な指標も予測する必要があります。    

この AWS ソリューション実装では、どのようなことが可能ですか?

このソリューションは、Amazon Forecast 予測子と予測を生成、テスト、比較するための自動化されたパイプラインを提供します。これにより、デベロッパーとデータサイエンティストは、Amazon Forecast 予測を生成、テスト、比較、反復することでモデルを本稼働環境に導入できます。 

Amazon Forecast は、3 つのデフォルトの分位値で確率的予測を出力し、在庫過多および在庫不足に対する各企業の感度に対応します。 右側に予測グラフの例を示します。在庫過多を回避した企業は、p10 予測を使用できます。この場合、将来の実際の需要値が予測値より 10% だけ低くなると予想されます。顧客の需要不足に敏感な企業は、p90 予測を使用できます。この場合、実際の値は予測値より 90% 低いと予想されます。また、従来のツールとの互換性を保つことを目的とする企業、または在庫過多と在庫不足に対する同等の感度は、p50 予測を使用できます。

企業はこのソリューションを構成し、フォーマットされた需要データを Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) にドラッグアンドドロップして、関連データの組み合わせを使用して予測を生成し、含まれている Amazon SageMaker Jupyter ノートブックで結果を視覚化できます。

 

AWS ソリューション実装の概要

下の図は、ソリューションの実装ガイドと付属の AWS CloudFormation テンプレートを使用して、自動的にデプロイできるサーバーレスアーキテクチャを表しています。

機械学習による予測精度の向上 | アーキテクチャ図
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機械学習を使用して予測の精度を向上するソリューションアーキテクチャ

AWS CloudFormation テンプレートは、Amazon Forecast の使用とデプロイを自動化するために必要なリソースをデプロイします。ソリューションの機能に基づいて、アーキテクチャはデータの準備、予測、データの視覚化といった 3 つの部分に分かれます。

テンプレートには、Amazon Forecast 構成用の Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケット、新規データセットが関連する Amazon S3 バケットにアップロードされたときにトリガーされる Amazon S3 イベント通知、機械学習 AWS Step Functions ステートマシンによる予測精度の向上、Amazon Forecast で機械学習 (ML) モデルを構築、トレーニング、デプロイする一連の AWS Lambda 関数、および AWS Step Functions の結果を管理ユーザーに通知する Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) E メールサブスクリプションが含まれています。

このソリューションには、Amazon Forecast 予測子の精度指標を追跡する Amazon CloudWatch メトリックス、およびデータサイエンティストとデベロッパーがデータの準備と処理、および Forecast 出力の評価に使用できる Amazon SageMaker ノートブックのインスタンスも含まれます。

機械学習を使用して予測の精度を向上

バージョン 1.0
最終更新日: 2020 年 7 月
作成者: AWS

見積りデプロイ時間: 5 分

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機能

手動プロセスの自動化

Amazon Forecast の自動化により、複数の実験の取り込み、モデリング、および予測のオーケストレーションを合理化します。

Jupyter ノートブックの統合

Jupyter ノートブックを使用して、需要、関連する時系列、および予測データを単一の視覚化に組み込むことにより、実験を容易にします。

Amazon SNS 通知

成功や失敗が生じたときにユーザーに E メールを送信して、予測を簡単に監視できます。

安全なワンクリックデプロイ

AWS Well-Architected フレームワーク手法で開発された AWS CloudFormation テンプレートを使用して、安全なワンクリックデプロイメントを提供します。
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