Amazon Forecast による時系列予測の原理

公開日: 2021 年 9 月 1 日 (ドキュメント履歴)

企業は現在、単純なスプレッドシートから複雑な財務計画ソフトウェアにおよぶすべてのシステムを使用して、製品の需要、リソースのニーズ、財務パフォーマンスなどの今後のビジネス成果の正確な予測を実現することに取り組んでいます。このペーパーでは、予測とその用語、課題、ユースケースを紹介します。このドキュメントでは、ケーススタディを使用して予測のコンセプトと予測手順を説明し、さらに Amazon Forecast が実際の予測の問題において数多くの現実的な課題に対処するうえでどのように役立つかについて説明します。

概要

予測は将来を予測する科学です。履歴データを使用することで、企業は傾向を理解し、どのようなことがどのタイミングで起こるかを判断し、この情報を製品需要から在庫計画、人員配置まで、将来に向けたあらゆる計画に組み込むことができます。

予測がもたらす結果を考えると、精度が重要となります。予測値が高すぎると、製品や人財に過剰投資し、その投資が無駄になる可能性があります。予測値が低すぎると、過小投資となり、原材料や在庫が不足し、顧客体験の低下につながる可能性があります。

企業は現在、単純なスプレッドシートから複雑な財務計画ソフトウェアにおよぶすべてのシステムを使用して、予想を生成していますが、以下の 2 つの理由により、精度の高い予測を入手することは困難です。

• まず、従来の予測では、大量の履歴データの組み込み作業が困難を極め、結果、ノイズにより過去データの重要なシグナルを見逃してしまうことがあります。

• 次に、重要なコンテキスト (価格、休日やイベント、品切れ、マーケティングプロモーションなど) を提供できる関連性があるデータが独立して管理されており、従来の予測に組み込まれることはほとんどありません。完全な履歴と広範囲のコンテキストがなければ、ほとんどの予測は将来を正確に予測することができません。

Amazon Forecastは、このような問題を解決するフルマネージドサービスです。Amazon Forecast は、お客様の予測シナリオに最適なアルゴリズムを提供しています。必要に応じてモダンな機械学習 (ML) と深層学習を活用して、精度の高い予測を実現します。Amazon Forecast は使いやすく、機械学習の経験は必要ありません。このサービスでは、必要なインフラストラクチャを自動的にプロビジョニングし、データを処理し、AWS 上でホストし、カスタムまたはプライベート機械学習モデルを構築するため、すぐに予測を作成できます。さらに、急速に進化を遂げている機械学習技術の進歩についても、Amazon Forecast には組み込まれているため、お客様は最小限の追加作業で精度の向上を継続して確認できます。

優れた設計をしてますか?

AWSAWS Well-Architected フレームワークは、クラウドでシステムを構築する際に行う決定の長所と短所を理解するのに役立ちます。フレームワークの 6 つの柱により、信頼性が高く、安全かつ効率的で、費用対効果が高く、持続可能なシステムを設計および運用するためのアーキテクチャのベストプラクティスを学ぶことができます。AWS Management Console で無料で提供されている AWS Well-Architected Tool を使用し、各柱の一連の質問に回答することで、これらのベストプラクティスに照らしてワークロードを確認できます。

Machine Learning Lens では、AWS クラウド の機械学習ワークロードの設計方法、デプロイ方法、アーキテクチャ方法に焦点を当てています。このレンズは、Well-Architected フレームワークに説明されるベストプラクティスに追加されるものです。

クラウドアーキテクチャに関するより専門的なガイダンスとベストプラクティス (リファレンスアーキテクチャのデプロイ、図、ホワイトペーパー) については、AWSアーキテクチャセンターを参照してください。