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?

機械学習ソリューションを利用して予測精度を向上させることで、Amazon Forecast 予測を生成、テスト、比較、および反復します。このソリューションは、Amazon QuickSight や Amazon SageMaker Jupyter Notebook の予測を自動的に生成し、視覚化ダッシュボードを生成します。これにより、時系列入力と予測出力を表示する、すばやく簡単なドラッグアンドドロップインターフェイスがもたらされます。

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。このソリューションは、3 つのデフォルトの分位数で確率的予測を出力して、プロビジョニングの過不足に対する感度に対処します (右のサンプル予測グラフに示されているように)。ニーズに合わせて予測をカスタマイズすることもできます。予測は、ディメンション (小売店の場所など) またはアイテムレベルのメタデータ (製品のブランド、サイズ、色など) 間で比較できます。このデータは次の目的で使用できます。

  • 既存の予測を最適化する: p50 予測を使用して、時間を節約し、レガシーツールとの互換性を維持したり、プロビジョニングの過不足についての洞察を得たりすることができます。
  • 変動する顧客の需要に対応する: p90 予測で高レベルの顧客満足度を提供します。この予測では、実際の値が予測値よりも 90% 低いと予想されます。
  • 過剰なプロビジョニングを回避する: コストを節約し、p10 予測を使用して過剰なプロビジョニングを回避します。この予測では、将来の実際の需要値が予測値よりも 10% だけ低くなると予想されます。
Amazon Forecast で生成された 2 つの予測の比較
サンプル予測グラフ
 拡大イメージを見る

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
 拡大イメージを見る

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 1.2.0
最終更新日: 2020 年 11 月
作成者: AWS

見積りデプロイ時間: 5 分

下のボタンをクリックして、ソリューションの更新を登録してください。

注: RSS 更新を購読するには、使用しているブラウザで RSS プラグインを有効にする必要があります。 

このソリューション実装はお役に立ちましたか?
フィードバックを送る 

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。
動画
AWS ソリューション実装: 機械学習を使用して予測精度を向上
カスタマーリファレンス
App8 は、レストランが AWS ソリューションを使用して需要を予測するのに役立ちます
テクノロジー企業の App8 は、レストラン経営者がゲストにとって理想的なコンタクトレスダイニング体験を生み出すことを可能にします。App8 は、ゲストのダイニング体験を改善し、レストラン経営者の業務を合理化することを目指して、特定のメニュー項目に対する顧客の量と需要を予測できるツールの開発に着手しました。
 
機械学習ソリューションによる予測精度の向上を使用して、App8 がどのようにツールを構築したかを学ぶ。
アイコンを作成する
自分でソリューションをデプロイする

よくみられるアーキテクチャ上の問題に関して答えを知るため、AWS ソリューション実装のライブラリを閲覧する。

詳細はこちら 
APN パートナーを見つける
APN パートナーを見つける

サービスの開始をサポートする AWS 認定コンサルティングパートナーとテクノロジーパートナーを見つけましょう。

詳細はこちら 
アイコンについて調べる
ソリューションコンサルティングサービスについて調べる

ソリューションをデプロイし、AWS により審査済みのサポートを受けるため、コンサルティングサービスのポートフォリオを閲覧する。

詳細はこちら