現代AI技術を用いた予測・再発注システムの設計

プランナーが実際に信頼する予測・再発注システムを構築するには、適切なモデルを選択するだけでは不十分です。クリーンなデータ、適切な特徴量、堅牢な評価、そして例外を管理する人々への明確な引き継ぎが必要です。このコースでは、実際のプロジェクトで発生する順序でこれらの選択肢を解説します。 小規模な運用チームやデータチームが予測・再発注システムをどのように計画するかを反映した、書面による設計演習に取り組みます。システムが信頼されるツールになるか、誰も開かない別のダッシュボードになるかを決定する実践的なトレードオフに重点を置いています。 学習内容： - 時系列予測のために、販売履歴、プロモーション、イベントデータを準備する - 古典的な手法、勾配ブースティング、最新のディープラーニングオプションを含むモデリングアプローチを比較する - 季節性、プロモーション、祝日、サプライヤーの行動に関する特徴量を設計する - 運用上意味のある方法で予測精度を測定する評価ルーチンを構築する - 安全在庫とサービスレベル目標を使用して、予測を再発注推奨に変換する - プランナーが必要に応じて決定を上書きし、説明できるようなヒューマン・イン・ザ・ループインターフェースを設計する このコースは、データ準備からモデル設計、そして評価、再発注ロジック、人間との統合へと進みます。最終的な書面演習では、特定のビジネスと製品カテゴリ向けの予測・再発注システムの1ページ設計案を作成してもらいます。 このコースは、運用分野に進出するデータサイエンティスト、AIツールを探索するサプライチェーンアナリスト、ビジネスアナリティクスの学生など、ソフトウェアまたはデータに関する背景知識を持つ初心者向けに設計されています。サプライチェーンに関する事前の経験は不要です。このコースでは、システムを紙上で考察できる設計問題として扱います。