予測モデル開発
導入・運用支援
モデルを作って終わらず、業務で使い続けられる本番実装まで一気通貫で支援します。
無料で相談するこんなお悩みありませんか？
- 予測モデルを作りたいが、どこから着手すべきか分からない
- PoCはできても本番で安定運用できていない
- 精度は出るが、業務意思決定に活かせていない
- モデル劣化を監視できず、放置されてしまう
実装内容
1. データ探索（EDA）
欠損・外れ値・リークを検出し、使えるデータ/使えないデータを整理します。
2. 特徴量設計
時系列ラグ、集計特徴、カテゴリ変換を設計し、再現可能な前処理パイプラインを作成します。
3. モデル構築（LightGBM / NN）
複数アルゴリズムを比較し、精度・推論速度・運用負荷のバランスで採用モデルを決定します。
4. クロスバリデーション
時系列分割や層化分割で汎化性能を検証し、過学習リスクを事前に潰します。
5. 確率校正（Calibration）
予測確率を補正し、業務ルールに使える閾値へ落とし込みます。
6. API化
推論APIを実装し、既存アプリから呼び出せるインターフェースとして提供します。
7. 本番デプロイ
CI/CD、ロールバック、権限管理まで含めて、安全にリリースできる構成を整備します。
8. モデル監視
精度劣化・データドリフト・推論失敗を監視し、再学習タイミングを運用に組み込みます。
導入効果
意思決定を速くする
需要・売上・離脱を週次や日次で先読みし、会議前に意思決定に必要な予測値を揃える運用を作ります。
利益インパクトまで設計する
精度（AUC/F1）だけでなく、在庫回転率・欠品率・CPAな ど事業KPIに直結する評価軸で設計します。
作って終わりにしない
API連携、監視アラート、再学習フローまで含め、担当者が変わっても回る実運用プロセスを整備します。
内製化も見据える
設計書、特徴量定義、運用手順、再学習手順をドキュメント化し、社内チームに引き継げる状態まで支援します。
無料相談・お問い合わせ
データの現状とビジネス目標を整理し、最短で本番導入する実行計画をご提案します。