モデルの予測精度改善

業種: 小売・流通

業務: 購買・サプライチェーン

課題

モデル改善
時系列分析

モデルの精度は、売上や在庫処分費用といった収益に直接影響するため、その改善は非常に重要である。しかし店舗(立地) や商品の組み合わせは膨大で、その他季節・イベントといった影響もあり、個々の精度が不十分かつ改善には労力がかかっていた。

アナリティクス・AIソリューション

1). 指標の再設計: 既存の評価指標は、一部の外れた時系列サンプルに強く引っ張られる傾向にあったため、これらを考慮した指標を探索した。
2). 精度調査のフロー改善: 時系列クラスタリングを駆使する事で、代表的なサンプルを抽出し、予測精度改善のための情報収集を試みた。
3). 精度改善に向けた高度な取り組み
A). モデル最適化機構の改善: モデルのハイパーパラメータチューニングに加え、tweedie損失といった低需要の商品に最適であろうモデルコスト設計を考慮したモデル最適化機構を開発した。
B). 高度な時系列特徴量の作成: 古典的な信号処理手法を駆使して、多段スケールかつ周期性を考慮した時系列特徴量を構築・評価した。