01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
注文履歴、商品、顧客、店舗、価格などのデータを用いて、顧客が次回購入する可能性のあるSKUと数量を予測します。天候、祝日、イベントなどの外部要因を入力に加える構成もあります。データを準備した後、顧客店舗と商品SKUの組み合わせごとに予測モデルを構築し、新しいデータに対して注文数量を推論できます。予測結果は分析用のデータストアに保存し、ダッシュボード、業務アプリ、Webアプリを通じて、推奨SKUと予測数量として顧客へ提示できます。保存した入力データと予測結果は、モデルの監視や再学習にも利用できます。
02 / IN PRACTICE
Next-Order Forecastingの活用例
たとえば、こんな場面で
卸売事業者が店舗ごとの商品別注文履歴を分析し、次回注文で必要になると予測された商品SKUと数量を注文画面に表示します。利用者は提示された内容を確認して注文に利用できます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
店舗、商品SKU、注文日時、数量、価格などの履歴を一貫した形式で準備します。必要に応じて天候や祝日などの外部要因を加え、予測結果を保存して監視や再学習に利用します。
参考資料
Use AI to Forecast Customer Orders - Azure Architecture Center （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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