過去の実績データと多角的な変動要因（天候、販促、属性）を統合し、将来の需要を高精度に予測。最適な在庫計画・販売戦略の立案を支援
3カテゴリの特徴量で、あらゆるビジネスシナリオに対応します。
商品カテゴリ、ブランド、地域、メーカーなど時間で変化しない情報を活用。
祝日フラグ、キャンペーン有無、価格改定など将来確定済みの情報を組込み。
実績気温、アクセス数、検索トレンドなど過去観測データを学習に利用。
fast_trainingからhigh_qualityまで、精度と速度のトレードオフを自由に調整。
分位点(Quantile)による確率的予測で、需要の不確実性を定量化。
どの要因が予測にどの程度影響したかのFeature Importance分析。
絶対量ベースの誤差評価。直感的で解釈しやすい指標
パーセント比率で異なるスケールの商品群を横断比較
ナイーブ予測対比の高度な評価。M5コンペでも採用
確率予測の精度を分位点ベースで評価。在庫リスク管理に最適
商品・拠点ごとの将来予測数値
各要因の予測への影響度分析
モデルの誤差率・適合度レポート
実績から乖離したデータの抽出
各種無料相談・デモ依頼を承っております。
まずはお気軽にお問い合わせください。