機械学習

Amazon Forecast で実現する需要予測 - 時系列データの取り込みと予測精度の向上

Forecast による時系列予測モデルの構築、関連データの活用、予測結果のエクスポートを解説します。

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Forecast の概要

Forecast は ML ベースの時系列予測サービスで、最大 5 年分の履歴データから将来の値を予測します。過去の販売データ、ウェブトラフィック、在庫データなどの時系列データを入力し、将来の値を予測するモデルを自動構築します。Amazon.com の需要予測で使用されている技術と同じ ML アルゴリズムを活用し、AutoML で最適なモデルを自動選択します。確率的予測で P10、P50、P90 の予測区間を提供します。

データ準備と予測

ターゲット時系列データ (予測対象の過去データ) に加え、関連時系列データ (天候、プロモーション有無、価格) とアイテムメタデータ (カテゴリ、ブランド) を追加することで予測精度が向上します。AutoML は DeepAR+、Prophet、ETS など複数のアルゴリズムでモデルを構築し、バックテストで最も精度の高いモデルを自動選択します。確率的予測で P10 (楽観)、P50 (標準)、P90 (悲観) の 3 つの予測値を取得し、在庫計画では P90 を使用して欠品リスクを低減します。

予測精度の向上と What-If 分析

Forecast の予測精度は入力データの品質と関連データの充実度に大きく依存します。関連時系列データ (天候、祝日、プロモーション) を追加すると、外部要因による需要変動をモデルが学習し、精度が向上します。アイテムメタデータ (カテゴリ、ブランド、価格帯) はコールドスタート問題 (新商品の予測) の緩和に有効です。 What-If 分析では、価格変更やプロモーション実施などの仮定シナリオを設定し、需要への影響をシミュレーションできます。 Predictor のバックテスト結果で WAPE (Weighted Absolute Percentage Error) や RMSE を確認し、予測精度を定量的に評価します。 Forecast に関する実践的な手法はAmazon の関連書籍でも確認できます。

Forecast の料金

Forecast の料金は生成された予測数、データストレージ、トレーニング時間で構成されます。予測は 1,000 予測あたり約 0.60 ドルで、データストレージは 1 GB あたり月額約 0.088 ドルです。AutoML はアルゴリズムの自動選択のために複数モデルをトレーニングするため、手動でアルゴリズムを指定する場合よりトレーニングコストが高くなります。予測精度が十分な場合は、トレーニング頻度を週次から月次に変更してコストを削減します。予測ホライズン (予測期間) を業務要件の最小限に設定し、不要に長い予測期間を避けることでコストを最適化します。

まとめ

Forecast は時系列データから ML モデルを自動構築し、需要予測を提供するサービスです。AutoML で最適なアルゴリズムを自動選択し、関連時系列データ (天候、プロモーション) の追加で予測精度を向上させます。確率的予測で P10/P50/P90 の予測区間を提供し、What-If 分析でシナリオベースの意思決定を支援します。

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