課題・背景

これまで、手作業で自社商品の需要予測を行っていたが、商品点数も多く、非常に時間がかかっていた。今後も取り扱い商品が増加することが想定され需要予測業務の運用を自動化したいとのご要望があり、機械学習モデル自動作成ツール「AMATERAS RAY（現Learning Center Forecast）」およびデータ連携ツール「ASTERIA Warp」をご提案。

運用イメージ

効果

• ノーコードツールである「ASTERIA」と「AMATERAS（現Learning Center Forecast）」を活用することによりスピーディにAI機械学習モデルをシステム化可能
• 手作業で実施していた作業を自動化することで、業務工数を削減
• 予測業務に利用するデータや手法が可視化され、属人化を排除