TDSLとDATAFLUCTが店舗の来客数予測を最適化する機械学習ソリューションを開発・販売

専門家や複雑なデータ基盤不要、自社データと外部のデータで高精度の予測モデルを作成
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東芝グループでICTソリューションの開発・製造・販売を行う東芝デジタルソリューションズ(TDSL)は、店舗の来客数予測を最適化する機械学習ソリューションを開発した、と4月21日発表した。データ活用サービス事業のDATAFLUCTとともに手掛けた。同社が今後販売する。店舗ごとの来客数予測は従来、専門家や複雑なデータ基盤がないと困難だったが、短時間で簡単にできる。

TDSLのリアルタイム分析可能なクラウドデータ基盤「GridDB Cloud」とDATAFLUCTの機械学習プラットフォームサービス「DATAFLUCT cloud terminal.」を連携させて実現した。店舗の来客数予測は人の勘や経験で行われてきたが、消費者行動の変化に対応しにくく、周辺環境や客層が異なる店舗には当てはまらない。そのため、データを活用した店舗ごとの予測が注目されている。

しかし蓄積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、データサインティストが不足していると精度の高い予測モデルは作れない。今回開発したソリューションはこうした問題を解決。自社データと外部のデータを使った高精度の予測モデル作成を可能にした。店舗ごとの来客数予測や購買行動の分析が容易になり、売り上げが改善できる。

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