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商品開発や販売状況把握のためのＡＩ開発入門研修（３日間）

商品開発や販売状況把握のためのＡＩ開発入門研修（３日間）

Pythonを用いた売上予測から、商品の需要を把握し売上を増やす

研修No.B PRG606-8200-5481

対象者

  • 全階層

・仕入や商品開発を担当している方
・商品開発に最新トレンドを取り入れ、自社データを活用したい方

よくあるお悩み・ニーズ

  • 商品ごとの売れ行きを読めず、在庫の過不足が発生しやすい
  • 過去のデータがない新商品の需要を予測し、仕入に活かしたい
  • どのような商品が売れているかを把握できるようになりたい

研修内容・特徴outline・feature

ＡＩで売上予測のモデルを作成し、将来の販売状況の把握や商品の開発に活用する研修です。誤った予測で仕入や商品開発をすると、在庫に過不足が生じる、想定していた売上と実際の売上の差が大きくなるなどの問題が起こります。そのため本研修では、経験やセンスではなく、ＡＩの開発で最も使用されているPythonを用いて予測をたてる方法を学びます。実際の業務ですぐに応用できるよう、研修の中で取り組むワークの設定も身近なテーマで用意しています。

＊この研修ではＰＣを使用します＊

研修のゴールgoal

  • ①データを活用して売上を予測する必要性を理解する
  • ②Pythonを使って予測モデルが作れる
  • ③トレンドを予測した商品開発で売上を拡大する

研修プログラム例program
内容
手法
  • １. 売上予測
    （１）販売状況把握や商品開発を行ううえで予測が必要な理由
    （２）売上予測を行う方法
    ①過去の実績を用いた統計的予測　②担当者や専門家の情報、意見による予測
    ③市場調査による予測　④ＡＩによる予測
    （３）ＡＩで売上予測を行う理由
    ①勘や経験に頼らず、予測を行うことができる
    ②さまざまな要素を含めて予測ができる
    ③予測モデルを調整し、精度を上げることができる
講義
  • ２. ＡＩで売上予測を行う方法
    （１）ＡＩで売上予測を行う方法
    ①Excel（予測シートなど）　②予測分析システムやプラットフォーム
    ③プログラミング言語（Python・Ｒ・Ｃ++など）
    （２）Pythonで売上予測を行う理由
    ①習得しやすい　②ＡＩ開発が容易に行える　③挫折しにくい
講義
  • ３. Pythonの基本文法
    ※実際にＰＣを操作しながら学びます
    例）画面に文字を表示する、数値の計算、変数データ型、リスト、辞書、条件分岐、繰り返し処理、エラー発生時の対応、関数、メソッド、ライブラリ、など
講義
ワーク
  • ４. ＡＩを用いて売上予測を行う手順
    （１）データの収集
    （２）データの前処理
    （３）予測モデルの準備
    （４）予測モデルの構築
    （５）予測モデルの学習
    （６）作成したモデルによる予測
    （７）モデルの精度評価
    （８）学習済みモデルの微調整（チューニング ）
    （９）予測結果をもとに仮説を立てる
講義
  • ５. データの前処理
    ※実際にＰＣを操作しながら学びます
    （１）前処理を行う理由、目的
    （２）前処理を行う方法
    ①欠損値の確認　②データの削除　③欠損値の補完
    ④列追加　⑤データの結合
講義
ワーク
  • ６. 予測モデルの準備
    【ワーク】予測モデルの定義づけを行う
ワーク
  • ７. 予測モデルの構築
    （１）色々な予測モデルの紹介
    ①単回帰分析　②重回帰分析　③移動平均法　④加重移動平均法
    ⑤指数平滑法　⑥時系列分析法
    （２）予測モデルの構築
    【ワーク】単回帰分析モデルを構築する
    【ワーク】重回帰分析モデルを構築する
講義
ワーク
  • ８. 予測モデルの学習
    ※実際にＰＣを操作しながら学びます
    （１）目的変数と説明変数
    （２）データを分割し目的変数と説明変数を設定する
    （３）用意したデータを予測モデルに学習させる
講義
ワーク
  • ９. 作成したモデルによる予測
    【ワーク】過去に販売した衣服のデータから、新作商品の売上を予測する
ワーク
  • 10. モデルの精度評価
    ※実際にＰＣを操作しながら学びます
    （１）モデルの精度をＣＳＶに出力する
    （２）モデルの精度を確認する
講義
ワーク
  • 11. 学習済みモデルの微調整（ファインチューニング）
    ※実際にＰＣを操作しながら学びます
    （１）モデルの精度評価から 、どの要素が精度を下げる要因かを探る
    （２）新しく影響を与えている要素を探す
講義
ワーク
  • 12. 予測結果と予測モデルの運用
    ※実際にＰＣを操作しながら学びます
    （１）最初に作成したモデルと２回目に作成したモデルで精度の変化を確認する
    （２）運用するモデルを決める
講義
ワーク
  • 13. 実際の業務に活用するには
    【ワーク】自身の業務にどのように活用できそうかを考える
ワーク

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全力Q&A{{list[0]['category']}}関連の全力Q&A

よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

カスタマイズ事例～ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメントcomment

ヒット商品といわれるものでも、売れるまで約３年かかるとききます。商品の導入から売れなくなるまでの期間を「プロダクトライフサイクル」と呼び、販売を最適化しようという動きがあります。経験がなくてもデータとＡＩで再現性の高い予測ができるようにと開発したのが本研修です。ＡＩ開発でよく使用され、プログラミング言語の中では比較的易しいといわれるPythonについてゼロから解説しますので、普段ＡＩやプログラミングを使う機会が少ない方でも安心して学ぶことができます。

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