導入事例・小売・需要予測・機械学習
全国規模の小売向け需要予測・発注推奨ロジックの開発
予測モデルの検証から、店舗業務に組み込むための開発まで相談できます。
- 対象
- 参画メンバーの実績／大手全国小売企業
- 公開日・更新日
- /
結果
- 対象業務 需要予測・発注推奨・価格調整
- 検証範囲 予測モデルと先行実地検証
課題
全国の店舗を対象に、需要を予測して商品の発注を推奨する仕組みが必要でした。予測を更新しながら、業務に必要な時間内で処理を終えることも求められました。
- 需要予測から店舗への発注推奨
- 発注後の価格調整も含めた最適化
- 予測の更新と処理時間の両立
作ったもの
Beekleに参画するメンバーが、過去の在籍企業で担当した案件です。機械学習による予測モデルの構築・検証・改善と、先行実地検証用のシステム構築を行いました。処理時間を考慮したスケジューリングとインフラ設計も担当しました。
- 予測モデルの構築・検証・改善
- 先行実地検証用のシステム構築
- 本格展開に向けた実現性の検証
結果
計画時点の需要予測、店舗への発注推奨、発注後の価格調整を対象に、最適化のロジックを開発・検証しました。予測精度の確認に加え、実際の処理時間を考慮した設計まで担当しています。
Beekleだからできたこと
予測を発注業務で使える形にする
予測モデルの検証から、店舗業務に組み込むための開発まで相談できます。
参画メンバーが、小売の需要予測・発注推奨ロジックと実地検証用システムを開発しました。
数理モデルだけでなく、処理時間や実地検証まで担当したデータサイエンティストが参画しています。
よくある質問
- Q. 全国規模の小売向け需要予測・発注推奨ロジックの開発では、何が課題でしたか？
- A. 全国の店舗を対象に、需要を予測して商品の発注を推奨する仕組みが必要でした。予測を更新しながら、業務に必要な時間内で処理を終えることも求められました。
- Q. 全国規模の小売向け需要予測・発注推奨ロジックの開発で、何が変わりましたか？
- A. 計画時点の需要予測、店舗への発注推奨、発注後の価格調整を対象に、最適化のロジックを開発・検証しました。予測精度の確認に加え、実際の処理時間を考慮した設計まで担当しています。