Amazon Forecast
機械学習を使って時系列データの予測を行うフルマネージドサービス
何ができるか
Amazon Forecast は、時系列データに基づいて将来の値を予測する機械学習サービスです。過去の販売データ、在庫データ、需要データなどを入力すると、複数の機械学習アルゴリズムを自動的に試行し、最も精度の高い予測モデルを生成します。機械学習の専門知識は不要です。
どのような場面で使うか
小売業の需要予測、在庫の最適化、Web サイトのトラフィック予測、電力需要の予測、人員配置の計画など、時系列データに基づく予測が必要なあらゆる業務に利用されます。 この分野について体系的に学びたい方は、関連書籍 (Amazon) も参考になります。
身近な例え
天気予報に例えられます。過去の気象データ (時系列データ) を分析して、明日以降の天気 (将来の値) を予測します。Forecast は気象データの代わりに売上や需要のデータを使い、ビジネスの「天気予報」を提供します。
Forecast とは
この記事は約 2 分で読めます。 Amazon Forecast は、時系列予測に特化した機械学習サービスです。CSV 形式のデータを S3 にアップロードするだけで、複数のアルゴリズム (DeepAR+、Prophet、ARIMA など) を自動的に評価し、最適なモデルを選択します。予測結果は API で取得でき、アプリケーションに組み込めます。
データセットと予測の流れ
Forecast の利用は、データセットのインポート、予測子 (Predictor) の作成、予測 (Forecast) の生成の 3 ステップです。データセットには時系列データ (タイムスタンプと値) に加え、関連データ (天候、プロモーション情報など) を追加して精度を向上させることができます。AutoML 機能が最適なアルゴリズムとハイパーパラメータを自動選択します。
はじめかた
Forecast コンソールでデータセットグループを作成し、S3 上の CSV ファイルをインポートします。予測子を作成すると、AutoML が自動的にモデルをトレーニングします。トレーニング完了後に予測を生成し、結果を S3 にエクスポートするか API で取得します。なお、Amazon Forecast は 2024 年に新規利用の受付を終了しており、新規プロジェクトでは SageMaker Canvas の時系列予測機能が推奨されています。
Azure・オンプレミスとの比較
AWS の優位点
- AutoML で複数のアルゴリズムを自動評価し、最適なモデルを選択するため、機械学習の専門知識が不要
- 関連データ (天候、プロモーションなど) を追加して予測精度を向上させる機能を標準で備えている
- API で予測結果を取得でき、既存のアプリケーションやダッシュボードに容易に統合可能
注意点
- Amazon Forecast は 2024 年に新規利用の受付を終了している。新規プロジェクトでは SageMaker Canvas の利用を検討すること
- 予測精度はデータの量と質に大きく依存する。最低でも数百データポイントの時系列データが推奨される
さらに詳しく知りたい方は、関連書籍 (Amazon) で理解を深められます。
