要約
こんにちは、私が紹介するのは、Pythonを活用した日本企業の一例です。
最近、日本のスーパーマーケットのイオン株式会社が、Pythonを使って自社商品の需要予測モデルを構築し、生産と在庫管理を改善することに成功したというニュースがありました。
今回は、その取り組みについて、具体的なコードを交えて紹介していきます。
詳細内容
イオン株式会社は、Pythonを使用して商品の需要予測モデルを開発し、生産と在庫管理の改善に成功しました。
この取り組みは、「AI活用で小売業の未来を変える」プログラムの一環で行われ、IoTセンサーから得られたデータを使用して、商品の需要予測を行いました。
Pythonは、多くの人々が慣れ親しんでいる高水準のプログラミング言語であるため、イオン株式会社は、開発チームがより迅速かつ正確に予測モデルを開発できるようにするために、Pythonを利用しました。
以下は、イオン株式会社が開発した需要予測モデルのコードの一部です。
“`python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor# データの読み込み
data=pd.read_csv(“data.csv”,encoding=”shift-jis”)# 特徴量の選択
features=[‘temperature’, ‘humidity’, ‘rain’]# 特徴量とターゲットの分割
X=data[features]
y=data[‘sales’]# データの分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)# モデルの定義と学習
model=RandomForestRegressor(n_estimators=100,random_state=0)
model.fit(X_train,y_train)# テストデータを使用して予測の評価
predictions=model.predict(X_test)
mae=mean_absolute_error(predictions,y_test)
print(“MAE:”,mae)“`このコードは、ランダムフォレスト回帰アルゴリズムを使用して、温度、湿度、雨量などの特徴量を使用して、売上の数値を予測するニューラルネットワークです。
また、train_test_split関数を使用して、データをトレーニングセットとテストセットに分割し、モデルの精度を測定するために、mean_absolute_error関数を使用して平均絶対誤差を計算しています。
以上のように、Pythonを使用してニューラルネットワークモデルを開発することで、イオン株式会社は生産と在庫管理を改善し、コスト削減につなげました。
ニーズに応じて、製品生産のためのロットサイズを調整することが可能になり、無駄な在庫を削減することができました。
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