一般的に新商品は既存商品の需要予測と比較して予測が難しく、現場の担当者の KKD（勘・経験・度胸）に頼って行われてきました。例えば、メーカーでは営業が得意先に欠品しない様に、多めに需要を見積もり、在庫過多になるといった課題や、小売で現場の担当者が廃棄を恐れて、間違いなく売り切れる量だけを発注し、欠品を起こすといった課題を抱える企業は少なくありません。
本ウェビナーでは、過去に発売した商品の売上の実績から、AI が類似商品のパターンを推定し、新商品の需要を予測するプロセスをご説明します。また、ポストコロナ時代の需要のトレンドの変化に対応するための、モデルの管理・監視も含めたモデル実運用化のイメージを、DataRobot のデモと実際のユースケースも含めてご紹介します。
データサイエンティスト