UmiosがAI予測で4,200時間の工数削減へ 基盤構築時に痛感したデータ整備・運用設計の重要性
運用設計で直面した3つの課題と、2つの失敗 PJ成功要因は「AI予測の精度向上」ではなかった
2026年6月25日〜26日にかけて開催されたAWS Summit Japanの講演にて、Umios（旧マルハニチロ）は「Umios（旧マルハニチロ）が時系列基盤モデルChronos-2で実現する販売計画AI―過剰在庫の削減・作業4,200時間削減への裏側―」と題し、時系列基盤モデルを利用して構築した需要予測の仕組みの詳細を発表した。
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冨永 裕子（トミナガ ユウコ）
IT調査会社（ITR、IDC Japan）で、エンタープライズIT分野におけるソフトウエアの調査プロジェクトを担当する。その傍らITコンサルタントとして、ユーザー企業を対象としたITマネジメント領域を中心としたコンサルティングプロジェクトを経験。現在はフリーランスのITアナリスト兼ITコンサルタン...
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