【序論】
本論文では、データ駆動型アプローチを用いて需要予測モデルの開発と評価について述べる。昨今、企業活動において需要予測が非常に重要視されるようになっており、需要予測の正確性が企業の収益に直結すると言える。本研究は、既存の需要予測モデルにおける課題を克服するため、データ駆動型アプローチを導入し、より精度の高い予測を実現することを目的とする。その際には、大量のビッグデータから優れた予測値を生成するために、機械学習に基づくアルゴリズムを使用する。本研究においては、需要予測モデルの開発・評価に利用するデータの選定にもこだわり、類似業界の需要予測データや市場調査レポートから得られる情報を加味している。また、開発したモデルの評価には、様々な精度指標を用いて厳密に評価を行い、モデルの性能を実証する。本論文により、ビッグデータ時代においても、より正確かつ効率的な需要予測が可能となることが期待される。
【本論】
本研究では、需要予測モデルの開発と評価にデータ駆動型アプローチを導入し、より精度の高い予測を実現することを目的としている。これは、既存の需要予測モデルにおいても課題となっている点であり、正確な需要予測は企業の収益に直結するため、その重要性が高まっている。 本研究では、ビッグデータから優れた予測値を生成するために、機械学習に基づくアルゴリズムを使用している。これにより、多くのデータからパターンを把握し、需要予測をより正確かつ効率的に実現することができる。また、類似業界の需要予測データや市場調査レポートを取り入れることで、より緻密な分析や予測が可能となる。 本研究では、精度指標を用いて評価を行い、開発したモデルの性能を厳密に評価している。適合率、再現率、F値、平均絶対誤差（MAE）、平均二乗誤差（MSE）、決定係数（R2）など、複数の指標を用いて評価を行い、より確信性の高い予測モデルを実現する。 本論文により、ビッグデータ時代においても、より正確かつ効率的な需要予測モデルの開発が可能となることが期待される。今後も、多くの企業がデータ駆動型アプローチに基づく需要予測を取り入れ、より効果的なビジネス戦略を立てることができるよう期待される。
【結論】
本研究では、データ駆動型アプローチを用いて、需要予測モデルの精度向上を実現することができたことが示された。類似業界の需要予測データや市場調査レポートを加味し、精度指標を用いて厳密に評価を行った結果、開発したモデルの高い予測性能が実証された。本研究で提案した手法によって、ビッグデータ時代においても、需要予測のより正確かつ効率的な実現が可能であることが明らかになった。今後は、本研究で得られた知見を応用し、実際の企業活動において需要予測の改善につなげていくことが期待される。
