MatrixFlow需要予測AI

はじめに

適正な在庫管理をするためには、どの商品がいつどれだけ売れるかを予測する必要があります。多くの企業では、excelで在庫や仕入れ管理を行っています。
前年同月と比較して、経験から適正であろう係数を掛けて、個々の商品の販売予測値を決定しているケースが多いのではないでしょうか。
各企業の担当の方や、部門長の方からは、属人化への不安や精度が低い問題をよくお聞きします。
これらの問題解決のためには、AIを使った需要予測が非常に有効です。

ここでは実際に、どのようにMatrixFlowで需要予測AIを構築し、現場での運用まで実現しているのか、具体的にご紹介いたします。

1. プロジェクトの進め方

MatrixFlowで需要予測AIを構築するプロジェクトは、以下のステップで進めます。

目的の明確化:
- 何の需要を予測したいのか、具体的な目的を明確にします。
- 予測期間や精度など、求める要件を定義します。
  MatrixFlowキックオフ資料
データ収集:
- 予測に必要なデータを収集します (例: 過去の実績データ、気象データ、イベント情報など)。
- MatrixFlowで利用可能なデータ形式 (CSV) にデータを変換します。
前処理:
- 欠損値の補完や外れ値の除去など、データの前処理を行います。
- 予測モデルの学習に必要な特徴量を作成します。
  MatrixFlow生成AI自動前処理・行削除・データ結合説明資料
モデル構築:
- MatrixFlowのGUI上で、適切な予測モデルを選択します (例: 時系列分析モデル、回帰モデルなど)。
- 収集したデータを用いて、モデルの学習を行います。
モデル評価:
- 学習済みモデルの予測精度を評価します。
- 必要に応じて、モデルのパラメータ調整(チューニング)や再学習を行います。
モデル展開:
- 構築したモデルを本番環境に展開し、実際の需要予測に利用します。

2. 目的に沿ったデータセットの作り方

需要予測AIのデータセット作成では、以下の点に注意します。

目的変数:
- 予測したい需要の指標 (例: 売上額、来店者数) を目的変数として設定します。
説明変数:
- 目的変数に影響を与えると考えられる要因を説明変数として設定します (例: 過去の実績、曜日、気温、広告宣伝費など)。
データ期間:
- 予測に必要な十分な期間のデータを収集します。
- 季節性やトレンドを考慮し、適切なデータ期間を設定します。
データ量:
- モデルの学習に必要な十分な量のデータを収集します。
- データ量が少ない場合は、データの追加収集や合成を検討します。
データの質:
- 欠損値や外れ値が多いデータは、予測精度を低下させる可能性があります。
- データの前処理を行い、データの質を高めます。

3. 構築したモデルの評価

構築したモデルの予測精度は、以下の指標を用いて評価します。

RMSE (Root Mean Squared Error):
- 予測値と実際の値の差の二乗平均平方根。値が小さいほど精度が高い。
MAE (Mean Absolute Error):
- 予測値と実際の値の差の絶対値平均。値が小さいほど精度が高い。

これらの指標に加え、予測結果の可視化や専門家による評価も重要です。

4. 現場に移行する方法

構築したモデルを現場に移行するには、以下の方法があります。

API連携:
- モデルをAPIとして公開し、他のシステムから利用できるようにします。
バッチ処理:
- 定期的にモデルを実行し、予測結果をまとめて出力します。

MatrixFlowでは、構築したモデルを様々な方法で展開できます。

補足

MatrixFlowの具体的な操作方法については、公式ドキュメントやチュートリアルを参照してください。
需要予測の精度は、データやモデルの選択、パラメータ調整によって大きく左右されます。
現場への移行方法や運用体制については、事前に十分な検討が必要です。