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社会変化や消費者行動の変容に応じた店舗来店者数を容易に予測

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DATAFLUCTと東芝デジタルソリューションズは2021年4月21日、店舗の来店者数を予測する機械学習ソリューションを発表しました。クラウド型のデータ分析基盤と連携すれば、短時間で来店者数を予測できるようになります。

 両社が発表した機械学習ソリューションは、DATAFLUCTの機械学習プラットフォーム「DATAFLUCT cloud terminal.」と、東芝デジタルソリューションズのデータ分析基盤「GridDB Cloud」を組み合わせたもの。  「DATAFLUCT cloud terminal.」は、AWSやAzure、GCPといった異なるクラウドにデータをアップロードするだけで、AutoML(自動化された機械学習)でモデル構築およびデータ分析できるプラットフォーム。機械学習モデルを専門家を要せず構築できるのが特徴です。モデル構築の時間を短縮するほか、機械学習や深層学習の知識のないユーザーでも、高精度な機械学習モデルを作成できます。  「GridDB Cloud」は人の流れや気象情報などのデータを備えつつ、オンデマンド分析を可能にするクラウド型のデータベース。ほぼリアルタイムにデータを収集すると同時に分析を実施できるのが特徴です。
図1:機械学習ソリューションの利用イメージ

図1:機械学習ソリューションの利用イメージ

 「DATAFLUCT cloud terminal.」と「GridDB Cloud」を連携させることで、高度なデータ分析基盤なしでは難しかった店舗ごとの来客数を、簡単かつ短時間で予測することが可能になります。社会の変化や消費者行動の変容に応じた分析を実施したり、周辺環境や客層といった各店舗の特性を踏まえた来店者数を予測したりすることもできます。  本ソリューションは今後、DATAFLUCTが販売します。両社は発電予測や故障予兆検知など、さまざまな分野で機械学習を使った予測システムを提供していく予定です。
図2:さまざまな業種の予測システムに機械学習を展開

図2:さまざまな業種の予測システムに機械学習を展開

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