情報という形で「消費者の意見」を
「生産者」につなげるシステム

自社のリテールの購買データやAIカメラデータを活用した データドリブンAIソリューションの開発を進めております。 「勘や経験」などで判断するだけではなく、データの分析結果をもとに その商品やサービスが「本当に良いもの」なのかを見極めるお手伝いをいたします

• データ収集: 過去の販売データ、天候情報、POS（Point of Sale）データなど、需要に影響を与えると考えられるデータを収集します。これらのデータは、システムの学習と需要予測のための重要な入力情報となります。

  データ前処理: 収集したデータを適切な形式に整形し、欠損値の処理、外れ値の除去、正規化などの前処理を行います。このステップは、データの品質を向上させ、予測の精度を高めるために重要です。

  特徴量エンジニアリング: 収集したデータから予測に有用な特徴量を抽出します。たとえば、販売履歴から過去の売上数や季節性を抽出したり、天候データから気温や降水量などの特徴を抽出したりします。

  機械学習モデルの構築: データセットを訓練用とテスト用に分割し、機械学習モデルを構築します。需要予測の場合、時系列データを扱うアルゴリズムや回帰分析、時系列モデルなどが使用されることがあります。

  モデルの学習: 構築した機械学習モデルを訓練用データに適用し、モデルのパラメータを学習させます。過去のデータを利用してモデルが需要を理解し、予測することが可能になります。

  予測結果の評価: 学習済みモデルをテスト用データに適用し、予測結果の精度を評価します。予測誤差を評価し、必要に応じてモデルを調整して精度向上を図ります。

  需要予測システムの運用: 構築したモデルを実際の環境で運用します。定期的に新しいデータを取得し、予測モデルを更新することで、需要の変動に迅速に対応できるようにします。

AIを活用し需要に対する発注の適正化を行うソリューションを開発