売上予測パッケージの構築
商社 / Machine Learning
売上実績や外部要因を学習する機械学習モデルを開発し、継続的に予測・評価・更新できるパッケージとして構築。
Python機械学習時系列予測
BACKGROUND
課題
売上予測が担当者の経験則に依存し、予測精度と判断基準にばらつきがあった。
APPROACH
支援の流れ
- 1
過去の売上実績と外部要因を整理し、予測に有効な特徴量を設計
- 2
複数の機械学習モデルを学習・比較し、実績データを用いて予測精度を検証
- 3
データ更新から予測実行・精度評価・再学習までを一貫して実行できるようパッケージ化
DELIVERABLES
主なアウトプット
- 売上予測モデルと実行パッケージ
- モデル比較・予測精度の検証レポート
- モデル更新を含む運用手順書
OUTCOMES
成果
- 経験則に依存していた予測プロセスを、再現可能な機械学習の手順として標準化
- 予測精度と根拠を継続的に評価でき、需給計画の判断品質が向上
※掲載事例には、代表者が当社設立以前または当社外で担当・参画した事例を含みます。
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