プロジェクト概要

目的・課題：
①需要量予測を熟練の担当者1名が毎年2ヶ月間かけて実施。
②予測対象が多いため、予測する作業の工数と予測結果を統合する作業に工数がかかっており、属人性、作業工数が課題になっていた。
③現担当者と同等以上の予測精度を維持し、 より短期間で実現可能な仕組みを構築したい。
④属人性排除、作業工数削減のため、適切な時系列予測モデルと数理最適化モデルが求められていた。

BCI支援内容と成果

PoCの実施：
①最適化計算によって予測結果の統合作業を自動化可否を検証
②高精度な時系列予測モデルを開発し個別にチューニング実施
③担当者様の過去の予測結果、上記の予測結果、実績で比較を行ない、性能を評価
④実証実験のため、プロトタイプソフトウェアの開発

現状の支援：
①ITコンサルタントとデータサイエンティストによる支援

効果・改善：
①調整作業の自動化、需要予測の効率化を実施
②作業時間の大幅な短縮や属人化の排除を実現済（2ヶ月間→1日間）
③担当者の予測に比べて大幅な予測精度向上を実現
④設計・開発・各種テスト実施予定