小売・EC・飲食の需要予測
過去の販売実績と季節要因から需要を予測し、発注量や仕込み量の判断に使う。
GENERATIVE AI需要予測 機械学習 開発予測を、
需要予測 機械学習 開発予測を、
業務の判断に使える形へ。
売上や在庫、解約の予測を、経験と勘だけに頼っていませんか。Otsumuは、モデルの精度を競うよりも、予測を誰がどの判断に使うのかから逆算します。データの整備、評価の方法、予測が外れたときの扱いまで含めて設計し、小さく試して効果を確かめる進め方を取ります。
- 予測の使い道から逆算して設計
- データの整備と評価まで一気通貫
- 業務に組み込み、運用で改善
初回相談無料・30分 ／ 要件が固まっていなくても大丈夫です ／ ご依頼の判断は相談後で構いません
こんなお悩み、
ありませんか？
- 発注量や在庫を、担当者の経験で決めている
- 予測したいが、データが足りるのか分からない
- 過去にモデルを作ったが、業務で使われていない
- 解約や売上の予測を、事業の判断に活かしたい
BEFORE予測が担当者ごとの経験に依存している
AFTER過去データから予測値が示され、判断の根拠にできる
BEFOREデータが散らばっていて、予測に使えるか分からない
AFTERデータの状態を診断し、予測に必要な整備の範囲が明確になる
BEFOREモデルを作っても、業務の流れに載らない
AFTER予測結果を画面や既存システムで確認でき、日々の判断に使える
ひとつでも当てはまったら、
30分で進め方を整理しませんか。
FEATURES需要予測・機械学習モデル開発で
需要予測・機械学習モデル開発で
対応できること。
記載は一例です。必要な機能は、目的と予算に合わせて一緒に絞り込みます。
01
データの棚卸し・整備
売上・在庫・顧客などのデータの状態を確認し、欠損や表記ゆれを整えて、学習に使える形にします。
02
特徴量設計・モデル開発
曜日、季節、キャンペーン、顧客属性など、予測に効く要素を整理し、複数の手法を比較します。
03
評価・ベースラインとの比較
現在の方法や単純な予測と比べて、どれだけ改善するかを評価し、導入の判断材料にします。
04
予測結果の表示・出力
予測値と根拠を画面で確認でき、CSVや既存システムへ連携して使えます。
05
予測の定期実行・再学習
データの更新に合わせて定期的に予測を更新し、精度が下がったときの再学習を計画します。
06
外れたときの振り返り
実績との差を記録し、予測が外れた要因を分析して、次の改善につなげます。
活用シーンの例。
在庫・欠品の予測
出荷の傾向から在庫切れの時期を予測し、補充のタイミングを早めに把握する。
サブスクの解約予測
利用状況から解約の兆候がある顧客を抽出し、フォローの優先順位を決める。
Otsumuに任せる、
3つの理由。
事業の成果から、つくる範囲を決める
言われた仕様をそのままつくるのではなく、目的と効果から逆算して、本当に必要な機能に絞り込みます。
AI活用で、速く・小さく
AIを開発プロセスに組み込み、少人数・短期間で動くシステムに到達します。投資を抑えて、早く効果を確かめられます。
つくった後まで、同じチームで
リリース後の改善、運用の自動化、KPI改善まで一気通貫。開発会社と運用担当の間で意図がずれません。
開発の進め方。
- STEP 01
目的と要件の整理
解決したい課題と効果を確認し、最初に必要な機能と優先順位を決めます。
- STEP 02
設計・プロトタイプ
画面とデータの設計を行い、触れるプロトタイプで認識をそろえます。
- STEP 03
開発・リリース
AIを活用した開発で、小さく早くリリース。テストと移行も支援します。
- STEP 04
改善・保守運用
利用状況をもとに改善を続け、保守・運用の自動化まで支援します。
PRICING
費用の目安。
掲載価格は税別の参考価格です。対象範囲を確認し、正式なお見積もりをご案内します。
ご相談から、開始まで。
- 01
フォームから申込み
1〜2分で完了。わかる範囲のご記入で大丈夫です。
- 02
日程のご連絡
担当者から、日程調整のご連絡をします。
- 03
30分の無料相談
現在地と課題を伺い、次に確認すべき論点を整理します。
- 04
ご提案・お見積もり
範囲・期間・費用をご提案。ご納得いただいてから開始します。
需要予測・機械学習モデル開発の
よくあるご質問
データがどれくらいあれば予測できますか？
予測する対象と期間、データの質によって変わります。まず手元のデータを確認し、予測に使える可能性と、足りないものを整理するところから始められます。
必ず当たる予測ができますか？
予測は外れることがあります。外れる前提で、誤差の許容範囲と、外れたときの業務の対応を決めたうえで活用する設計をご提案します。
費用はどのくらいですか？
データの量と状態、予測対象、連携先によって変わるため、個別にお見積もりします。小さく検証する場合は、PoC / MVP Sprint（300万円〜・税別、参考価格）からのご相談も可能です。
統計や機械学習の専門人材が社内にいなくても大丈夫ですか？
大丈夫です。評価結果の読み方や運用の方法も含めてご説明し、社内で使い続けられる形を目指します。
相談したら、必ず依頼しないといけませんか？
いいえ。初回の30分は、現在地と次に確認すべき論点を整理する場です。ご依頼の有無にかかわらず、お持ち帰りいただける内容をお伝えします。
秘密保持や契約の条件はどうなりますか？
秘密保持、成果物の取り扱い、契約・検収の条件は、ご相談時に確認のうえ合意します。
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需要予測・機械学習モデル開発のご相談は、
まず30分から。
初回相談は無料です。目的と現状を伺い、進め方と費用感を整理します。
お申し込み後、担当者から日程調整のご連絡をします。
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