初期設計から組み込みまで
目的整理・データ点検・手法選定・検証・業務システムへの組み込みまで、同じチームが伴走します。
AI Forecasting
精度と説明可能性を両立する、
AIによる数値予測。
売上・需要・在庫など、業務で扱う数字を機械学習で予測します。 統計時系列・勾配ブースティング・深層モデル・基盤モデルまでを、データの量と用途に応じて使い分けます。
- 時系列予測
- 説明可能性
- 分位点予測
- ゼロショット基盤モデル
- 需給最適化
特徴
初期設計から業務システムへの組み込みまで、同じチームが一気通貫で担当します。
手法を一つに固定しない
統計時系列・勾配ブースティング・深層モデル・基盤モデルを、データの量と用途で使い分けます。
予測根拠の可視化
SHAP などで「どの要因がどれだけ効いたか」を提示し、現場の意思決定に直接つなげます。
不確実性を数字で出す
点推定だけでなく、信頼区間や分位点で予測幅を提示。リスクを織り込んだ計画につなげます。
新規系列にもゼロショット
学習データが乏しい案件にも、基盤モデル (TimeGPT / Chronos など) で初期予測を当てられます。
業務システムへ組み込む
予測値そのもので止めず、発注量・人員配置・在庫水準など、業務の数字に落とし込みます。
具体例
業務領域ごとに、予測の組み込み方は変わります。代表的な適用シーンを紹介します。
USE CASE 01
小売・流通の日次需要予測
店舗 × SKU の階層を保ったまま、数千〜数万系列を日次で一括予測。販促・天候・休日要因を回帰に組み込み、発注精度を底上げします。
USE CASE 02
製造業の在庫・発注最適化
リードタイムと季節要因を織り込み、安全在庫と発注タイミングを連動。過剰在庫と欠品を同時に抑える発注量を提示します。
USE CASE 03
エンタープライズの売上予測
月次・週次・日次の粒度を選び、10 / 50 / 90 分位点で予測幅を提示。経営報告と要員計画に直接使える形に整えます。
USE CASE 04
新規系列のゼロショット見積もり
学習データが乏しい新規事業に、基盤モデル (TimeGPT / Chronos) が類似系列から初期予測を当てる。PoC の初動を早めます。