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2021年4月22日(木)IT Leaders編集部

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　東芝デジタルソリューションズ（TDSL）とDATAFLUCTは、店舗の来客数をマシンラーニング（機械学習）で予測するシステムを発表した。スーパーマーケットやコンビニエンスストア、ドラッグストアなどの担当者は、自社や外部のデータを学習させることで、AI予測モデルを開発できる。簡単かつ短時間で、店舗ごとの来客数の予測や、消費者の購買行動などを分析できるとしている（図1）。

図1：店舗の来客数をマシンラーニングで予測するシステムの概要（出典：東芝デジタルソリューションズ、DATAFLUCT）
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　システムは、DATAFLUCTのマシンラーニング自動化クラウドサービス「DATAFLUCT cloud terminal.」と、TDSLの時系列データベースのクラウド版「GridDB Cloud」で構成する。

　DATAFLUCT cloud terminal.は、マルチクラウド環境（AWS、Microsoft Azure、Google Cloud）に対応したマシンラーニング自動化クラウドサービスである。学習データをアップロードすることでAIモデルを作成・運用できる。マシンラーニングやディープラーニング（深層学習）の知識が少ないユーザーでも、これらを用いたAIモデルを作成できるとしている。

　一方、GridDB Cloudは、時系列データベースのクラウド版である。GridDBは、スケールアウト型のNoSQLとして、高頻度かつ大量に発生するIoTデータのような時系列データの管理に適しているとしている（関連記事：東芝デジタルソリューションズ、時系列データベースのクラウド版「GridDB Cloud」を発表 ）。

　両社は投入の背景を次のように説明している。「従来、店舗の来客数予測の多くは、属人的な勘や経験によって行われてきた。しかし、現在では、勘や経験が通用しない。こうした経緯から、データを活用して来客数や客層を予測する方法が求められている。正確な予測ができれば、商品の発注量や陳列タイミングなどを的確に調整できる」