製造業向け 需要予測AIシステム開発

プロジェクト概要

AutoMLを活用したAI需要予測システムの開発・導入を支援。
トラックの台数ワイヤーハーネス生産における予測課題に対して、PythonとBIツールを用いた分析・説明・提案活動を行いました。

開発の特徴

• AutoMLとBIを活用した“現場で使える”予測モデル設計
  • DataRobotを中心にAutoMLを活用することで、専門的なチューニングに依存せず、高精度かつ再現性のある需要予測モデルを構築。 さらに、BIツールと連携し、現場ユーザーが直感的に理解・判断できる形式での出力を重視しました。
• 結果説明・ユーザー説明資料の内製化
  • 予測結果に対するユーザーからの理解促進のため、モデル出力の意味・精度・リスクなどをわかりやすく伝えるレポート・プレゼン資料を整備。 「なぜこの予測が出たのか？」「どこまで信用できるのか？」といった問いに対して、定量＋定性の両面から説明可能な体制を構築しました。
• データ加工・特徴量設計の地道な取り組み
  • モデル構築の前段として、構成情報・重量データ・文章データなど多様な形式の前処理を実施。 相関分析やカテゴリ変換、正規化などを通じて、予測精度と説明性を両立するデータ構造を設計しました。

使用技術