小売業様のAWS機械学習パイプラインを使った
需要予測やデータ分析基盤の展開事例
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小売業様のAWS機械学習パイプラインを使った需要予測やデータ分析基盤の展開事例 - アマゾンウェブサービスジャパン合同会社様

AWS プロフェッショナルサービスとの協業で
小売業様の需要予測やデータ分析基盤を再構築

導入事例

小売業様のAWS機械学習パイプラインを
使った需要予測やデータ分析基盤の展開

・キーワード
AI / ML / 機械言語 / 機械学習 / Amazon SageMaker /
データ分析基盤 / MLOps / Amazon Step Functions workflow / AWS プロフェッショナルサービス協業

アマゾンウェブサービスジャパン合同会社
※協業先

・事業内容
Amazonが総合オンラインストアの展開で長年培ってきたクラウドコンピューティング技術から生まれたアマゾンウェブサービス（AWS）を展開。2006年にサービス提供が開始され、クラウド全体（SaaSなども含む）における世界的シェアが33％で1位。世界で数百万以上、日本国内においても数十万を超える顧客が AWS を利用している。

背景・課題

需要予測システムにおける大量データ処理の高速化が課題になっていた

ある小売業のお客様では、既存の店舗需要予測システムからAWSへの移行を進めていた。AWSのプロフェッショナルサービスがお客様の支援に入り、Amazon EC2で需要予測のアルゴリズム開発を行っていたが、機械学習の開発にコストと時間がかかるといった課題があった。また、大量データの処理能力の向上により、需要予測規模を拡大させ、需要予測システムの価値を高めていきたいというお客様の狙いがあった。

AWS プロフェッショナルサービスは実装や今後の展開も対応できる協業先を探していた。そこで、AWS に深い知識があり、新しいサービスにチャレンジする風土をもつ、コムチュアネットワーク株式会社（コムチュア株式会社のグループ会社）に声をかけ、AWS上での最適な需要予測システムを再構築することになった。
コムチュアは、AWS プロフェッショナルサービスとの協業により、様々なソリューション、テクノロジー、業種をカバーするデータ分析基盤の専門知識を得ながら、AI（人工知能）/ML（機械学習）を使った需要予測システムを構築するための一連のサービスをお客様に提供できるようになった。

AWS プロフェッショナルサービスについて

アマゾンウェブサービス（AWS）は高い信頼性かつ低コストの多くのサービス/機能を提供しております。プロフェッショナルサービスチームでは、お客様がこうしたサービス/機能を最大限に活用し、より高いビジネス価値をより速く手にできることをご支援しています。

導入のポイント

機械学習パイプライン処理をAmazon SageMakerと
Amazon Step Functions workflowで再構築し、処理スピードを高速化

機械学習パイプライン処理をAmazon SageMakerとAmazon Step Functions workflowで再構築し、処理スピードを高速化

各店舗のデータの受け渡しにはAmazon S3を採用し、各データの関係度合いを下げて、お客様がメンテナンスしやすいように設計
一部処理でエラーが発生した場合、エラーログをAmazon S3上のAmazon CloudWatch Logsに記録すると同時に、
後続処理をスキップし、余分なエラーの発生を防止
実行ログは、店舗のエリアや商品カテゴリごとにイベントログを分けることで、お客様がログを追跡しやすいように配慮
概念設計をお客様とAWS プロフェッショナルサービスとの協業で作成する体制を整え、属人化を防止
基本設計フェーズは、日次のワークショップ形式で設計支援を行い、通常１年以上かかるところを約3ヶ月という短期間で
構築完了
システム環境やセキュリティ対策は、お客様のグループ会社の枠組みに従いつつ、分析ツールに合わせて検討