クラウドデータ基盤と自動化された機械学習を連携させることで、専門家なしに精緻な予測が可能に
株式会社DATAFLUCT（本社：東京都千代田区、代表取締役：久米村 隼人、以下DATAFLUCT）と東芝デジタルソリューションズ株式会社（本社：神奈川県川崎市、取締役社長：島田 太郎、以下 TDSL）は、店舗単位の来客数予測を最適化する機械学習ソリューションを本日発表します。
本ソリューションは、DATAFLUCTが持つ専門家なしで高度な機械学習を実現する「DATAFLUCT cloud terminal.」と、TDSLが持つリアルタイム分析可能なクラウドデータ基盤「GridDB Cloud [※1]」を連携させることで実現しました。本ソリューションにより、従来は専門家や複雑なデータ基盤なしでは実現が難しかった店舗ごとの来客数予測を、簡単に短時間で行うことが可能になります。
両社は、2020年5月に株式会社東芝が新規事業の創出を目指して開催した「Toshiba OPEN INNOVATION PROGRAM 2020 [※2] [※3] [※4]」に参加し、連携を開始しました。その成果が本ソリューションで、今後DATAFLUCTが販売します。
これまで、店舗の来客数予測の多くは、属人的な勘や経験によって行われてきました。しかし、社会情勢の大きな変化やそれに伴う消費者行動の変容には対応しづらい上に、周辺環境や客層といった特性の異なる店舗には当てはまらないなど、勘や経験の通用しない時代を迎えています。
このような難局からの脱却を目指す手法のひとつが、データ活用です。データを使って店舗ごとに予測した来客数や客層に合わせ、商品発注量の調整や陳列タイミングなどで的確な意思決定を行い、売り上げの最大化を図ります。
ところが、蓄積されたデータの分析が不十分だったり、データの構造がバラバラで分析に活かせなかったり、データサイエンティストが不足していたりすると、高精度の予測モデルを作成できません。
それらの課題を解決するため、「DATAFLUCT cloud terminal.」と「GridDB Cloud」を組み合わせ、自社データ、外部データを用いた高精度の予測モデルの作成を実現しました。
これにより、簡単かつ短時間での店舗ごとの来客数予測や消費者の購買行動分析ができるようになりました。
