1.「Amazon Forecast」を使って時系列予測サービスの検証
  • Amazon Forecastは、機械学習の経験なしで使用できる正確な時系列予測サービスです。
  • ノーコードで機械学習ができるので、プログラムをよく知らなくても実装できます。
  • バッチでエクスポートしたり、API を使用してビジネスアプリケーションに統合できます。
  • ※IoT デバイスを他のデバイスおよび AWS クラウドに接続するには「AWS IoT」を使うことになります。（LTE、WiFi経由）
2.時系列予測サービスのシステム化の手順
  1. データの集積・データ分析基盤（DB、分析ツール）
  2. 学習用データの保存（AWS：S3）
  3. メトリクス、履歴、通知の管理（管理ツール）
  4. 予測（Amazon Forecast）
  5. 予測データの保存（AWS：S3）
  6. データベース（データの抽出）（Apps）
  7. 視覚化（BIツール）
3.検証テーマ
  • 山口県を含めた６県の延べ宿泊者数（総数）の月別需要予測

  1. e-Stat：機械学習に活用できる「政府系」等のオープンデータ

  2. データ列項目

    • 対象県：山口県、広島県、岡山県、鳥取県、島根県、北海道
    • 対象期間：2020/1～2020/12
    • 対象項目：県、月、宿泊数
    • データ数：12ヶ月×6県＝72件

  3. 予測期間:2021年1月～2021年3月（実測値との比較）

4.結果
  • コロナの影響、気候変動などが考慮されてなく、１０月～１２月が下振れトレンドなどから、1月、２月は全国的に平均予測値を大きく下振れしています。
  • 感想 気候、祝日数、交通手段等の要素入れると精度が上がると考えられます。少ないデータを入れるだけで予測できること、システムに組み込みこめること考えると有用なサービスです。
以上