時系列予測で複数の要因を学習できる新サービス「MfTransformer」を提供開始

入力できるデータの自由度を高め、高精度での予測を実現。 ウィズコロナ・アフターコロナの売上/来客予測にも対応

ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」を提供する、株式会社MatrixFlow(本社:東京都台東区、代表取締役:田本 芳文)は、複数の要因を学習できる時系列予測の新サービス「MfTransformer」をMatrixFlow上で提供開始しました。

従来の時系列予測は、時間的な要素のみ、もしくはAIベンダーが用意した要素のみを学習する予測に限られていましたが、MatrixFlowの「入力できる要素に制限がない」という特徴を生かし、保有している様々なデータを活かして将来予測を行うことが可能となりました。

これにより、お客様の課題感が強かったウィズコロナ・アフターコロナの売上/来客予測など、従来困難であった予測を高い精度で実現します。

MatrixFlowやMfTransformerに関するお問い合わせ:https://www.matrixflow.net/contact/

開発の背景

ウィズコロナ・アフターコロナの時代へ突入し、消費者の行動パターンは大きな変化を見せました。
それに伴い、過去蓄積してきた売上/在庫データのみから将来の需要を予測することは困難となっております。
実際に弊社へお問い合わせいただく企業からも、そうしたお困りの声が非常に多く寄せられておりました。
そこでデータの内容を限定せず、自社が保有している様々な時系列データを予測対象と一緒に入力することで、それらの関係性も含めて、AIが学習する新サービス「MfTransformer」を提供するにいたりました。

解決できる課題

売上予測:将来の売上を予測することで、マーケティングの計画や、販売計画の作成に活用できます。
来店者数予測:将来の来店者数を予測することで、シフト計画や生産計画の作成に活用できます。
在庫予測:在庫量を予測することにより、予期しない欠品を防ぎます。

MfTransformer概要

MfTransformerの使い方は以下の3ステップです。

Step1.

データのアップロード まずは、予測をする上での材料となるデータをアップロードします。

Step2.レシピの設計

AIの設計図であるレシピは、MfTransformerのブロックを繋ぐだけです。

Step3.学習と予測

AIを学習すると、実績値と予測値を見ることができます。
学習したAIを使って予測することもブラウザ上からマウス操作のみで実現できます。

MfTransformerの詳細説明をご希望の場合は、以下のお問い合わせ先より、「MfTransformerの詳細希望」とご連絡ください。



【今後の方針】

MatrixFlowの活用推進、MatrixFlowの機能の拡充を引き続き行うことで、社会全体としてのAI開発の加速、拡大を促して参ります。唯一無二のAI内製化支援を行う会社として、誰もがAI技術を活用する社会の実現へ向け、更なるプロダクト・サービスの開発、市場開拓を行っていきます。

【株式会社MatrixFlowについて】

株式会社MatrixFlowは、「テクノロジーで世界をつくる」をミッションとするAIベンチャーです。大人から子供、ビジネスマンから学生、デザイナーからサイエンティストに至るまで、様々な人々がAIを活用し、素晴らしい着想を得たり、あっと言わせるクールな活動をすることを支援します。その実現に向けた第一歩として、ビジネスのためのAI活用プラットフォーム「MatrixFlow」を提供しております。

【会社情報】

設立 :2018年10月
本社 :東京都台東区
URL:https://www.matrixflow.net/

【お問い合わせ先】

https://www.matrixflow.net/contact/