Amazon Forecast のお客様

Anaplan Inc は、クラウドネイティブな SaaS 企業であり、世界中のエンタープライズが、そのビジネスパフォーマンスを組み立てるためのサポートを、提供しています。各業界のリーダー達が、チームやシステム、そして組織全体から得るインサイトを連携するために、当社のプラットフォームを活用しています。それにより、継続的に変化に適応でき、運用手法に変革をもたらしながら、より新しい価値が創出できるようになります。Anaplan の本拠は、サンフランシスコにあり、海外に 20 か所のオフィスを展開しながら、世界中で、175 のパートナーと、約 1500 の顧客に対応しています。 

Amazon Forecast とのインパクトの大きいパートナーシップにより、お客様は需要管理、財務予測、人員計画などのユースケース全体で予測インテリジェンスを活用できます。Amazon Forecast を組み込んだ PlanIQ ソリューションが提供する強化された予測精度がよりインテリジェンス駆動の意思決定につながり、Anaplan プラットフォーム内でのシームレスな統合により、異なるレベルの情報やデータを容易に活用することができます。South Central Ambulance Servicesなどの顧客は、PlanIQを使用してより正確な週次および6週間のローリング予測を提供することで、わずか2.5週間で稼働を開始しました。PlaniQは、特に患者からの需要が急増した際のリスク軽減を支援することで、患者への最善の対応と治療成績を実現するための適切なリソースを確保できるよう支援します。

Anaplan、チーフプロダクトオフィサー、Rohit Shrivastava 氏

The Very Group は、英国最大の総合デジタル小売業および金融業者であり、年間売上高は 22 億ポンドを超え、毎日 180 万人以上のウェブサイト訪問者を抱えています。Very.co.uk、 Littlewoods.com、Littlewoodsireland.ieなどの自社ブランドを持つ同社は、1,800を超える有名ブランドを販売し、440万人の顧客を抱え、毎年4,900万の製品を提供しています。

私たちは AWS と協力して AWS の予測と AI/ML ソリューションを活用して、小売需要予測機能の加速と新しい構築を実現しました。The Very Group は、国際的なチームと包括的なコラボレーションを活用することで、1 億 1 千万ポンド以上に相当する 9.9% の SKU マネジメントの改善を実現し、大成功を収めました。これらの結果は、プログラムに 800 時間以上投資し、800 万以上の予測を生成した 70 以上の実験を完了したことによるものです。現在、このモデルを他の事業分野にも拡大し、組織全体で新たなユースケースを繰り返し検討し、Amazon Forecast に新しいデータを追加してモデルの精度を継続的に向上させています。

The Very Group、Chief Data Office、Steve Pimblett 氏

More Retail は、他社に先駆けて食品および日用品小売業のオムニチャネル対応を始めたインドの企業で、同社は好まれる食品、日用品を提供してインドの消費者ニーズを満たすというミッションを推進しています。同社はインド内にハイパーマーケット 22 店舗、スーパーマーケット 624 店舗を展開し、ディストリビューションセンター 13 拠点、青果収集センター 7 拠点、主要商品処理センター 6 拠点でサポートしています。

Moreは、インドの食品・食料品の「フレッシュ」カテゴリーのマーケットリーダーです。無理のないビジネスを営むため、More は青果の在庫状況を管理すると同時に、廃棄物を最小限に抑える必要があります。こうした競争上の優先事項のバランスを取るために、More は AWS 社やデータサイエンスコンサルティング企業の Ganit 社と提携し、Amazon Forecast を核にして需要予測および自動発注システムを構築し、デプロイしました。当社は店舗、商品、日別の非常に細やかな予測を必要としていたため、ABC-XYZ フレームワークに基づく開発努力を優先しました。

パターン履歴に基づき、売上の突出度を示す ABC の軸 (A : 高、B : 中、C : 低) と予測可能性を示す XYZ の軸 (X : 容易に予測可能、Z : 予測困難) を使い、3x3 のマトリックスに店舗と商品の組み合わせをプロットしました。予期していたとおり、ABC-XY バケットに含まれる商品の予測精度は、Z バケットに含まれる場合をはるかに上回っていました。ところが、Z バケットの組み合わせに関する Amazon DeepAR+ の予測精度は、10% ずつしか予測精度が上がらない指数平滑法などの従来方式のパフォーマンスをはるかに上回っていました。この優れたパフォーマンスは、他の SKU (XY) のパターンを学習し、それを非常に変化の激しい Z バケットの商品に応用する Amazon Forecast の能力によるものでした。

Amazon Forecast を使用することで、当社は予測精度を 27% から 76% に向上すると同時に、青果カテゴリの廃棄物を 20% 削減できました。Amazon Forecast を使うと予測分布を把握できるため、予測のずれによって発生するコストを最適化しやすくなりました。その結果、在庫切れが 3% になり、粗利益が向上しました。こうして、店舗マネージャーは日々の予測結果を見ることで、より簡単により高精度な発注ができるようになりました。現在、モデルの精度を継続的に改善するために、モデルを他のカテゴリにも拡大し、関連するデータセットを追加し、Amazon Forecast に新しいデータを追加しています。

Supratim Banerjee 氏、CTO – More Retail

Meesho は、インド最大のロングテール/アンブランド製品のマーケットプレイスであり、私たちのビジョンは、インドの 1 億人の中小企業がオンラインで成功できるようにすることです。Meesho マーケットプレイスは、零細企業、中小企業、個人起業家が、Meesho エコシステム上で効率的にビジネスを行うために、数百万人の顧客、100 以上のカテゴリーからの選択、汎インド的物流、決済サービス、カスタマーサポート機能へのアクセスを提供します。

Meeshoには寿命の短い製品がたくさんあり、製品のパフォーマンスに関連する主要な指標に対応し、在庫を最適に管理することが重要です。Amazon Forecast を利用することで、既存のソリューションと比較して、予測精度が 20% 向上し、商品の需要予測を週次/日次で行うことができました。Amazon Forecast は使いやすい API を提供しているため、社内モデルの半分の時間で簡単に自動化システムを構築することができました。これまでのところ、現在の在庫でAmazon Forecastを使用して有望な結果を達成しており、今後もこれを活用して、増え続ける製品の品揃えの予測精度を向上させる予定です。

Ravindra Yadav 氏、ディレクター、データサイエンス – Meesho

1962 年に日本の小さな音楽教室として誕生した島村楽器は、1969 年に生徒たちへの楽器販売を開始しました。「音楽を楽しむ人を、一人でも多く創る」ことを使命とし、現在、全国 39 都道府県に小売店と音楽教室を展開しています。日本最大級の楽器小売店、日本有数の音楽教室として知られ、楽器の修理、イベントやコンサートの企画、開催、音楽スタジオの運営など、音楽家の支援も行っています。

AWS に完全には慣れていませんでしたが、Amazon Forecast を使用して自動注文を実装することはできました。チームは、オンプレミスの需要予測ツールやデータベースからの移行に成功しました。これにより、彼らは業務改善のための長年のプロジェクトに取り組み続けることができるようになりました。AWS を使用している間にシステムがどのように進化したかに感銘を受けました。

株式会社島村楽器、ロジスティクス課、青柳瑠美 氏

Adore Beauty は、オーストラリアで No.1 の美容オンライン小売業者であり、260 以上の主要な美容ブランドの公式卸売業者でもあります。同社は、売上高を予測するアプローチを改善し、反復する方法を探していました。これまでのアプローチには、スコープ、必要な履歴データ、必要な手作業のレベルに関する制限がありました。「このチームは、AWS データラボを利用して自動売上予測モデルを構築しました。このモデルは、時間の経過とともにデータを追加し、全体的な予測精度を高め、より効果的な料金とプロモーションの決定を行うために「what-if」シナリオの分析をサポートする柔軟性を備えています。

Adore Beauty チームは、わずか 4 日間で Amazon Forecast を使った売上予測モデルのプロトタイプを構築し、Adore Beauty がサポートするすべてのブランドに拡張することができました。このソリューションには、将来の予測を日々生成するエンドツーエンドのオーケストレーションパイプラインが含まれています。また、COVID-19 のデータを使ったラボでの「what-if」シナリオ分析や、過去のデータがほとんどないアイテムのコールドスタート予測も成功させました。

鴻海 (ホンハイ) 精密工業 Group (Foxconn) は、世界最大の電子機器メーカーであり、テクノロジーソリューションプロバイダーです。新型コロナウイルス感染症の大流行が発生して、Foxconn は、顧客需給や生産量において前例のない変動に直面しました。同社は Amazon Machine Learning Solutions Lab と共同で、メキシコにある工場の需要予測モデルを開発し、単純な API 呼び出しと入力データで正確な純受注予測を生み出しました。

AWS の世界クラスの機械学習チームにとても感銘を受けました。当社のチームは Amazon Machine Learning Solutions Lab と緊密に連携し、Amazon Forecast を利用した需要予測モデルを数週間で開発しました。ソリューションのおかげで予測精度が 8% 向上しました。メキシコ工場では、このソリューションで年間 553,000 USD の節約を計画しています。おまけに、データインフラを AWS に移行した後でこのソリューションをクラウドワークフローに簡単に統合できるのです。このAWSとのコラボレーションは、無駄な人件費を最小限に抑え、顧客満足度を最大化するのに役立ちました。

Foxconn、Technical Advisor and CoE Architect、Azim Siddique 氏

Clearly は、すべての人が見る価値があるという信念のもとに運営されている、世界最大級のオンラインアイウェアショップです。使いやすいオンラインプラットフォームを通じて、世界中のお客様にメガネ、コンタクト、サングラスをお届けしています。また、視力低下をなくすというミッションの下、メガネやアイケアサービスを必要としている人々を無料でサポートしています。

Virtual Try Onなどの主要な電子商取引ツールと比類のないカスタマーサービスを組み合わせることで、手頃な価格で簡単に誰もがはっきりと見えるように努めています。つまり、プロセスを革新、改善、合理化する方法を常に模索しているということです。お客様の将来の行動を効果的かつ正確に予測することは、今日の小売業における機械学習の最大の課題の一つです。Amazon Forecast により、わずか数週間で来週の売上を 97% 以上の精度で正確かつ確実に予測できるようになりました。また、翌月の売上予測では 90% 以上の精度で予測できました。

SwamiZiv Pollak、機械学習チームリーダー-Clearly

Swiggy は、都市部の消費者向けに複数のカテゴリ (食品と食料雑貨) にわたって他に類を見ない利便性を提供するというビジョンを掲げたインド最大の超地域密着型オンデマンドマーケットプレイスです。バンガロールに本社を置くSwiggy は、500 都市以上に存在し、13 万を超える飲食店や店舗と提携しており、20 万の配送パートナーによるオンデマンドフリートを運営しています。

空間的（都市内のゾーンなど）と時間的（時間帯など）に分割された主要なビジネス指標の変化に迅速に対応することが重要です。例えば、配送ごとのコストなどの主なビジネス指標の変化を予測できれば、関連するコストや報酬をより適切に管理できます。AWS Forecast があれば、ビジネス指標に影響する関連データを利用しやすく、予測の精度が向上します。ハイパーローカルなロジスティクスドメインのビジネス指標を予測するための Amazon Forecast の初期評価は有望であり、これを活用してビジネス指標の予測精度を向上させる予定です。

Vijay Seshadri 氏、Swiggy の主席エンジニア

RetentionX は、AI 主導のデータ分析に基づいてビジネス上の最良の意思決定を行うことを検討している e コマースストア向けのプラグアンドプレイ分析ソリューションです。RetentionX は、データを明確なアクションに変換し、データサイエンスチーム全体の力を使いやすい 1 つのツールに置き換えます。

当社の消費者向け顧客は、事業運営を管理し、行動を自動化するための迅速なインサイトを求めています。Shopify などの e コマースシステムと統合し、需要予測、顧客生涯価値、解約予測、コホート分析、収益予測など、100 種を超えるデータサイエンス主導の分析を提供します。ワンクリックで RetentionX を使用している顧客は、Amazon Forecast を利用して、カスタム機械学習ベースの予測をその場で生成できます。さらに、Amazon SageMaker を使用して構築した解約予測や顧客生涯価値などの洞察を簡単に確認し、それらの洞察に基づいてマーケティング活動を自動化することができます。当社のシステムは、同様の企業データから学習できるようになっており、意思決定者に独自の洞察を提供しています。統合が容易で、アーキテクチャ全体が AWS にあることから、Amazon Forecast を選択しました。Amazon Forecast では、1 週間以内に 5 個から 200 個を超える個別の予測モデルに拡張できました。何百もの予測モデルを備えたサービスとしてのソフトウェアソリューションには、スケーラビリティと可用性が必須です。AWS はこれを保証してくれる完璧なパートナーです。

Alexander Jost 氏、CEO - RetentionX

AffordableTours.com は、ガイド付きツアー、クルーズ、リバークルーズ、アクティブな休暇を手配する米国最大の旅行販売業者の 1 社です。同社は、受賞歴のあるサービスチームが最高品質のカスタマーサービスを低価格で提供することで、世界中の旅行者に夢の休暇を過ごしてもらっています。

AffordableTours.comでは、お客様が電話に出て私たちに電話をかけるという魅力的なインセンティブを得ています。当社は、お客様が未知の世界を見て体験できるように、旅行パッケージを低価格で提供するように熱心に取り組んでいます。当社のビジネスを発展させ、さらに低価格を提供するためには、可能な限りあらゆる部分で効率的にならなければなりません。当社は世界で事業展開していることから、お客様からの通話量を処理するためのリソースに不均衡が生じる問題に定期的に直面していました。エージェントが多すぎる日もあれば、少なすぎる日もあり、カスタマーエクスペリエンスにムラが生じ、不在着信率と運用コストが増加しました。Amazon Forecast を利用することで、顧客のデマンドコール量を予測できるようになり、毎日適切な数のエージェントを確保できるようになり、不在着信率が約 20% 向上しました。

Affordabletours.com のシニアプロジェクトマネージャー、Marc Rosenthal 氏

Axiom Telecom は、中東地域のマーケットにおけるモバイルハンドセットやテクノロジーの配信で、トップクラスの販売を誇る企業です。そのマーケットシェアは約 55 ％におよび、さらに、60% にまで成長させる目標を掲げています。現在、同社では、10,000 を超える独立系および組織系の小売り事業の顧客に対し、テレコム製品を配給しています。その業務は、ワイヤレスなモバイルデバイスに関する、卸売り、小売り、付加価値サービス、および、アフターセールスまでが含まれ、扱うデバイスは、Nokia、Honor、Sony Ericsson、Motorola、Samsung などをカバーしています。同グループでは、30 か所の配送センターに加え、300 におよぶ運送車両を揃えています。

Amazon Forecast のおかげで、売上を正確に予測し、より適切な在庫計画を立てることができました。これは、当社とそのビジネスにとって、さらには、お客様にとっても真の成功と言えるものです。Amazon Forecast の使用を開始する以前、販売予測と在庫計画のために当社が頼りにしていたのは、統計的モデルと手動による処理を組合せた手法でした。こう言った、手動の予測を継続するためには、時間と人材を配分するための大きなリソースが必要です、それでも、エラーの可能性は残ります。Amazon Forecast を使用し始めて以来、その可用性では 20% の向上が見られ、在庫の最適化は 15% 改善しました。さらに、手動予測を行っていたチームを、ビジネス成果の向上に役立つ新しい予測から洞察を引き出すという、より付加価値の高い取り組みに注力するようになりました。

Wassim Al Khayat 氏 – テクノロジーおよびイノベーショングループディレクター

Heroleads は、東南アジアを代表するパフォーマンスマーケティング会社です。同社はクライアントのマーケティングニーズに合わせて調整し、MROI を最大化する統合されたエンドツーエンドソリューションをクライアントに提供しています。

メディアプランナーチームは、時間の 60% 以上を手動予測モデルの構築と維持に費やしています。セールス＆オペレーションチームがさまざまなデジタルマーケティングチャネルや業界のパフォーマンストレンドを理解し、KPIの達成方法を計画できるようサポートしています。Amazon Forecast を統合することで、チームを解放してより付加価値の高い作業に集中し、モデルの範囲を拡大して他のチームが使用できるようにし、予測モデルの精度を 99% まで向上させています。Forecastを使用することで、より迅速な洞察、予測可能性の向上、パフォーマンスアラートシステム、動的な予算計画、より正確な投資モデルにより、お客様により良いサービスを提供する能力が高まり、チーム内の信頼が高まり、すべてのマーケティングキャンペーンのKPIが効率的かつ適切なタイミングで達成されるようになります。

Heroleads のリードデータエンジニア、Amit Das 氏

OMOTOR では、AI を通じた企業の業務改善をサポートするため、最適な機械学習アルゴリズム、コンピュータビジョン技術、WhatsApp などのプラットフォームを介して通信できるコグニティブボットを提供しています。

OMOTORでは、お客様に代わってAIを使用してイノベーションを行っています。そのため、AWSの最先端のディープラーニングテクノロジーを利用することは、クライアントの成功に不可欠です。当社では Amazon Forecast を使用することで、時系列データに基づくさまざまな予測の作成および改善を実現しています。モデルの構築とトレーニングを毎回手動で行う必要はありません。当社では今後 12 か月の実質売上高を予測しています。そのため、適切に在庫計画を立てることや今後の収益性を見積もること、適切に市場シェアの拡大や縮小を追跡することなど、さまざまなインサイトを得ることが可能です。これは、より多くのコンテキストデータを使用し、より頻繁に最適化し、精度を 50％ 以上改善した予測を生成し、高速な運用を可能にすることを意味します。たとえば、自動車業界のお客様がブラジルの185台の車両の販売台数を予測できるよう支援しています。

OMOTOR、CEO、Marcio Rodrigues 氏

ketteQ は、Salesforce および AWS クラウドに組み込まれてデプロイされたサプライチェーンプランニングおよび自動化ソリューション、スケール、およびセキュリティのための独自のデジタルプラットフォームです。数十年の経験を持つサプライチェーンの専門家によって構築された ketteQ は、高度なデータ管理と分析を協調的で自動化されたワークフローと組み合わせて提供し、セキュリティ、スケーラビリティ、および設定可能性を確保します。ジョージア州アトランタに拠点を置く ketteQ には、世界中にチーム、パートナー、顧客がいます。

KetteQの需要計画および予測ソリューションは、小売およびオムニチャネルビジネスの予測、サービスパーツ予測、季節商品予測、プロモーション計画など、さまざまなユースケースの予測を生成するために使用されます。KetteQとAWSとのパートナーシップにより、Amazon Forecastの革新的な科学とKetteQのコラボレーションおよびコンセンサス予測機能を組み合わせた包括的な予測ソリューションをクライアントに提供できます。過去のデータから導き出されたインサイトと、営業、マーケティング、財務から得られる将来を見据えた情報を組み合わせることで、非常に正確な予測が可能になります。

Remarkably は、米国の集合住宅チーム向けのマーケティングインテリジェンスソリューションです。このプラットフォームにより、顧客はマーケティングやリースのパフォーマンス上の問題、リスク、機会を常に把握できるため、収益を増やし、より効率的に、より低いコストで、より優れたROIを実現できます。

米国の大手マルチファミリーマーケティングチームは、不動産マーケティングやリースファネル、広告チャネルのパフォーマンスとROIの監視と分析にRemarkingslyを使用しています。お客様からは、リスクを回避し、機会を活用するための措置を講じることを可能にする、何が起こったのかを示す履歴データと、何が起こりそうかを示す KPI 予測を高く評価いただいています。これらの 2 つの重要なデータセットは、ユーザーが貴重なマーケティングリソースを最適化し、占有率と収益の低下を回避するのに役立ちます。製品の KPI 予測に Amazon Forecast を活用した結果、すばらしい成果が得られました。統合は比較的簡単で、迅速で、費用対効果が高かったため、価値が高く安定した予測をスケジュールどおりに予算内でお客様に提供できました。」

Remarkably、共同創設者、Anna-Lea Dieringer 氏

Datupは、製造業や小売業の企業がデータを変換して時間と資本の節約につなげるための需要計画とインベントリ管理の SaaS プラットフォームです。Datup ソリューションでは、お客様が ERP、スプレッドシート、プレーンファイルなどの複数のソースをクラウド上で統合することができます。Datup の予測とイベントリ最適化における AI 指向の技術により、お客様はサービスレベルを向上させて収益を増やし、過剰在庫を回避して運転資金を放出することができます。

Datupでは、業務効率と持続可能性につながる可能性のある新しいテクノロジーをサプライチェーンに採用する道筋において、お客様と協力して取り組んでいます。予測は、データ指向の手法をベースに需要計画の精度を向上させるだけでなく、ビジネスで必要とされる応答時間に合わせて情報の準備に関連する作業負担を軽減する、私たちの価値提案の基礎となるものです。Amazon Forecast は、精度、同時性、俊敏性を実現するために、当社のプラットフォームと見事にマッチしています。私たちのお客様 (セルフサービスまたはハイタッチのお客様) は、数百から数千もの sku-location を数時間以内に処理し、オンタイムで最良の情報に基づいてオペレーションプランを決定することを期待しています。予測から得られる当社の在庫最適化機能への動的で正確なインプットは、お客様のサービスレベルとフィルレートを 92% 以上向上させるとともに、過剰在庫や陳腐化による資本の最大 20% を解放する一方で、お客様のサービスレベルとフィルレートを 92% 以上向上させることに役立っています。

Datup、最高技術責任者、Ramiro Chaparro 氏