売上予測

機械学習に関する用語

回帰問題とは?売上予測など連続値を予想する問題を解説

回帰問題とは、数理モデルを利用して、連続的な値(売上、気温、株価など)を予測する問題を指します。回帰分析は、データから得られた観測値と目的変数の関係を調べ、この関係に基づいて予測を行います。回帰問題の解決に使用される一般的な手法としては、線形回帰、ロジスティック回帰、多項式回帰などがあります。
AIの応用に関する用語

AIで売上予測を自動化、気象データも活用した高精度化を実現

これまでの売上予測には多くの課題がありました。まず、手作業に頼っていたため、時間と労力がかかりました。また、過去のデータに大きく依存していたため、急激な市場の変化や新製品の導入などに柔軟に対応できませんでした。さらに、気象データなどの外部要因を十分に考慮しておらず、予測の精度が低くなりがちでした。このような課題により、企業は売上を正確に予測し、効果的な経営判断を下すことが困難になっていました。