過去の売上実績データから未来の売上を予測、現場のマネジメントを支える売上予測システム

ＤＸ化推進によりＡＩ技術を用いたアーキテクチャを利用したサービスが次々と登場してきています。ＡＩ予測、需要予測サービスを利用した精度の高い予測数値が期待されています。ガルフネットはＡＩアーキテクチャを利用し、売上金額の予測、来店客数の予測機能をガルフＣＳＭに搭載しました。予測結果を元にした現場のマネジメント向上、現場の業務をよりいっそう適正にコントロールできるようになります。

コロナ禍をきっかけとした予測サービスの展開速度の速さ

コロナ禍以前は予測を行うには事前の準備、検証に時間が掛かるといった事により予測はやってみたいが時間や費用が掛かり、予測精度も思うような数値が出ない為、大半の企業は導入に対して消極的でした。

検証用の過去データも3年5年という長い期間での検証において精度を上げるという手法でしたがコロナ禍により、現在は予測に意味を持たない過去データという認識になりました。

その様な状況下、予測プラットフォームの進化、検証データパターンの増加、新時代の新たな予測モデルの増加により、現在の状況下において短期間の過去実績データでも目的に沿った予測が行えるようになってきたのです。

ガルフネットの売上予測とは

予測検証に時間を掛けることなく検証結果の確認ができます。

過去の売上データをベースとして天気情報、イベント情報、販促情報を付与して予測モデルの作成を行います。従来は検証用の加工データの作成、予測モデルを何度も見直すことで予測の精度を上げて行く手法でした。これでは作業に時間が掛かり、予測技術者の力量に左右されるといった結果となっていました。

ガルフネットの予測モデルはあらかじめ複数の予測モデルを搭載しています。さまざまな業種、業態の持つデータ特性から目的にあった予測モデルを選択します。あとは検証データを揃えれば売上金額、来店客数の予測精度が上がるモデルを選択するだけです。また、複数のモデルを選択する事により単一のモデルでは上げられなかった予測数値を上げられます。予測結果はガルフＣＳＭの予算登録機能、予測登録機能に連携します。