AI技術を適用した時系列データによる売上予測

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1993-03-16
• タイトル: AI技術を適用した時系列データによる売上予測
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Forecasting Model for groceries adapted by knowledge acquisition using a time - series data
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東芝流通・金融システム事業部、情報処理システム開発部、研究開発センター
• 著者所属: 東芝流通・金融システム事業部、情報処理システム開発部、研究開発センター
• 著者所属: 東芝流通・金融システム事業部、情報処理システム開発部、研究開発センター
• 著者所属: 東芝流通・金融システム事業部、情報処理システム開発部、研究開発センター
• 著者所属: 東芝流通・金融システム事業部、情報処理システム開発部、研究開発センター
• 著者所属: 東芝流通・金融システム事業部、情報処理システム開発部、研究開発センター
• 著者所属: 東芝流通・金融システム事業部、情報処理システム開発部、研究開発センター
• 著者所属: 東芝流通・金融システム事業部、情報処理システム開発部、研究開発センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toshiba Distributing & banking systems division, Computer application systems department, R&D center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toshiba Distributing & banking systems division, Computer application systems department, R&D center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toshiba Distributing & banking systems division, Computer application systems department, R&D center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toshiba Distributing & banking systems division, Computer application systems department, R&D center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toshiba Distributing & banking systems division, Computer application systems department, R&D center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toshiba Distributing & banking systems division, Computer application systems department, R&D center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toshiba Distributing & banking systems division, Computer application systems department, R&D center
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toshiba Distributing & banking systems division, Computer application systems department, R&D center
• 著者名: 竹並, 輝之; 澤田, 晃三; 長野, 重美; 大澤, 正義; 高田, 薫; 吉田, 潤; 折原, 良平; 松本, 茂
• 著者名(英): Teruyuki, Takenami; Kozo, Sawada; Shigemi, Nagano; Masayoshi, Osawa; Kaoru, Takada; Jyun, Yoshida; Ryohei, Orihara; Shigeru, Matsumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: AI技術を適用し、小売業における売上予測モデルを生成した。そのモデルを評価し、現在我々の持つ商品情報システムの運用へ組み込む事を目的とし、あるスーパーにおいて実験を行ない、十分な成果が得られたことを報告する。スーパーには数万にも及ぶ商品があり、毎日夥しいトランザクションデータが発生する。さらに、売り上げに関わる要因には際限がない。この為、伝統的な予測モデルでは商品毎の売上予測は困難であった。本報告の方法論により、その複雑なデータ環境から、必要最小限のデータを用いて、ある確実な推論モデルを導きだす事ができる。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We developped a prediction method for groceries in retail store. We applied it in a supermarket in order to evaluate and to adapt to our current merchandising system. We have got a sufficient result from it. There are some ten thousands of merchandises in supermarket and a huge number of daily transaction data. In addition to those, we could say that each merchandise have various kind of attributes to affect sales amount. In this reason it is so hard to forecast sales amount for each merchandise by the traditional forecasting model. The method in this report can lead us a certain prediction for those complex data environment by the least necessary data.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11253943
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告情報システムと社会環境（IS）; 巻 1993, 号 23(1992-IS-043), p. 71-80, 発行日 1993-03-16
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会