MatrixFlow、天候で変動する来客数や需要をAIで予測　気象データを利用した共同実証実験を開始

MatrixFlowは、海洋工事から宇宙開発支援まで気象・海象予報を行う応用気象エンジニアリングと提携して、気象データを活用した需要予測AIの実証実験を開始することを発表した。

需要予測を行うためには、通常過去の実績データや関連のある経済情勢、業界動向に関するデータを使うのが一般的だという。そのデータをAIで分析し、廃棄ロスの削減、最適な人員配置、在庫保管コストの削減、欠品率の改善に生かすとのことだ。

今回の実証実験では、特に気象条件に影響を受けやすいと思われる小売業やサービス業などの需要予測を行う際に、気象データを使うことでより高精度のAIを構築ができるかを検証する見込みだという。

実証実験に当たっては、複数の協力企業から実際のデータ提供を受け、ノーコードAIツール「MatrixFlow」を使用しAIのモデル構築を行なうとしている。

なお、多種多様な業界での検証を予定しているため、協力企業は今後も募集を行う方針とのことだ。

MatrixFlowは天候の変化は人の行動や感情に影響を与えるとし、これまで気にしなかった気象を味方につけることの有効性をアピールするとしている。

そして、応用気象エンジニアリングが保有している膨大な気象データやこれまでの知見を活かし、幅広い分野への気象データの利活用を探っていくとのことだ。