店舗の来客数予測を機械学習で最適化するソリューション、DATAFLUCTと東芝デジタルソリューションズが提供

　株式会社DATAFLUCTと東芝デジタルソリューションズ株式会社（以下、TDSL）は21日、店舗単位の来客数予測を最適化する機械学習ソリューションを発表した。なお、販売はDATAFLUCTが担当する。

　店舗の来客数予測の多くは、従来、属人的な勘や経験によって行われてきたものの、社会情勢の大きな変化やそれに伴う消費者行動の変容には対応しづらい上に、周辺環境や客層といった特性の異なる店舗には当てはまらないなど、勘や経験の通用しない時代を迎えているという。

　そこで、データを使って店舗ごとに予測した来客数や客層にあわせ、商品発注量の調整や陳列タイミングなどで的確な意思決定を行い、売り上げの最大化を図る試みがなされているが、蓄積されたデータの分析が不十分だったり、データの構造がバラバラで分析に生かせなかったり、データサイエンティストが不足していたりすると、高精度の予測モデルを作成できない点が課題だったとのこと。

　今回発表された新ソリューションは、こうした課題の解決を図るもので、専門家なしで高度な機械学習を実現するDATAFLUCTの「DATAFLUCT cloud terminal.」と、リアルタイム分析可能なクラウドデータ基盤としてTDSLが提供している「GridDB Cloud」との連携によって、自社データ、外部データを用いた高精度の予測モデル作成を実現した。これを用いると、専門家や複雑なデータ基盤なしでは実現が難しかった、店舗ごとの来客数予測を、簡単かつ短時間で行えるとしている。

　なお、この発表に伴い、PoC（概念検証）に適用した結果をまとめたホワイトペーパー「店舗単位の来客数予測を最適化する最新機械学習アプローチ」を作成し、両社のサイトにて公開を開始している。