トライアルを失敗させない
AI需要予測サクセスの共通点とは？
～収益インパクトのある在庫最適化の実現に向けて～

近年、消費者の嗜好の移り変わりがますます速くなり、かつ、地球環境に配慮した持続性のある経営が求められています。その中で、流通・小売業における喫緊の課題は、廃棄を抑えながら、お客様が欲しい商品を適切なタイミングで適量供給する“在庫適正化“です。

一方、クラウド、ビッグデータや処理技術の発展を背景としてAI・機械学習技術を活用した在庫適正化の課題解決への関心が高まっております。実際に多くの企業でAI・機械学習モデルにより需要予測を高度化するなど、在庫適正化の課題解決に向けた取り組みが活発になってきていますが、その多くが企画やトライアルの段階で止まってしまい、ビジネス効果を生み出すことが出来ていません。

本セミナーでは、NTTデータ・クニエがこれまで支援してきたAI・機械学習導入プロジェクトの知見を踏まえ、AI・機械学習の活用を企画やトライアルで終わらせず、実装を通じてビジネス効果を生み出すために必要なことを、事例を交えてお伝えいたします。また、AIによる需要予測を実現するための方法として、エンタープライズAIプラットフォーム「DataRobot」を使った需要予測デモもご紹介します。