[4Yin-A] Poster 6

[4Yin-A-09] A Sales Forecasting Model for New Products Using Clustering and Generative AIAn Evaluation Experiment Using Purchasing Big Data

〇Taichi Fukawa¹, Kouta Nakata¹, Yusuke Shirota², Tatsunori Kanai² (1. Toshiba Corporation, 2. Toshiba Digital Solutions Corporation)

Keywords:

sales forecasting,purchase data,clustering,simulation,data mining

新商品投入時や価格変更時の販売数量を高精度に予測することを目的として、大規模な実購買データに基づく新たな予測手法を構築し、スマートレシート®のデータによる検証を行った。従来の市場予測手法には、計算量の増大や予測値の中央値集中といった課題が存在する。本研究では、これらの課題を解消するために実購買データに立脚した新たな予測枠組みを導入し、その有効性を検証した。その結果、従来手法で顕著であった中央値集中を抑制し、計算量を抑えつつ現実的で柔軟な販売数量の推定が可能となった。また、分析条件の違いによる性能変化を評価し、実運用に適した計算量と精度のバランスについても検討した。提案手法は購買データに限らず、IoT・SNS・EC など多様なデータ領域への応用も期待される。