講演情報
[1Yin-A-01]類似製品情報を活用した製品需要予測と根拠生成
〇工藤 文也1、堀脇 一樹1、武藤 和夫1 (1. 日立製作所)
キーワード：
需要予測、根拠生成、LLM
製造業において、在庫回転率を最適化し、過剰在庫を削減するために製品出荷の需要予測は重要である。 一方で、機械学習に基づく予測を実務に導入する際には、予測結果の解釈性と業務担当者による受容性を高めることが大きな課題である。 本研究では、予測対象製品と類似した出荷傾向を示す製品の情報を組み込んだゴンペルツモデルと、大規模言語モデル（LLM）を活用した予測根拠生成手法を開発した。 実験の結果、類似製品から推定された情報を用いることで予測精度が向上すること、また予測根拠として、業務担当者が参考にする、類似製品の出荷傾向情報が提示できることを示した。