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改善アクションの計画 - Amazon Connect の決定
計画改善アクションの仕組み計画改善アクションの表示アクションタイプの理解計画改善アクションの完了進行状況の追跡入力が予測を改善する方法ベストプラクティス

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改善アクションの計画

Amazon Connect Decisions は、ビジネスコンテキストを必要とするパターンや異常を検出することで、需要予測の精度を向上させる機会を事前に特定します。計画改善アクションは、AI が生成するタスクであり、入力が予測品質を最も有意義に向上させ、AI チームメイトが専門知識から学び、時間の経過とともにより正確な計画を作成できるようにします。

システムは ML 駆動型検出を使用して、需要データを分析し、予測が入力から恩恵を受ける製品とサイトを特定し、タイプ別にグループ化されたアクションを表示します。Supply Chain Decisions Teammate を通じて入力すると、フィードバックが将来の予測実行に自動的に統合され、自分と AI チームメイトの間に継続的な改善ループが作成されます。

計画改善アクションの仕組み

計画改善アクションは 3 ステップのワークフローに従います。

  1. 検出 - システムは ML 主導の検出とクラスタリングを使用して需要データを分析します。履歴が制限された新製品、予測可能性が非常に低い製品、需要ギャップが断続的である製品、異常な需要パターン、既知のグローバルイベント、可変性の高い製品など、事前に定義されたシナリオに基づいて、入力を必要とする製品と製品サイトを識別します。

  2. 表面 - 検出されたアクションは、確認、修正、またはコンテキスト化できる、ダイジェスト可能なパターンレベルのインサイトに変換されます。アクションは、アクションタイプ別にグループ化された Demand Plan に表示されます。

  3. Act - Supply Chain Decisions Teammate を通じて入力することで、検証済みの修正を適用します。入力は、計画設定の更新、データ処理ルール、関連する時系列入力、予測オーバーライドルールに統合されます。次に、システムは入力を使用してモデルを絞り込み、将来の予測精度を向上させます。

注記

計画改善アクションは、計画が実行されるたびに更新され、増分データがシステムに取り込まれるたびに (計画に追加される追加の製品/サイトや最近の需要履歴のアップロードなど）、入力が必要な製品やパターンに関する更新されたアクションが引き続き受信されます。

計画改善アクションの表示

Amazon Connect Decisions にログインすると、計画リストページから計画改善アクションにアクセスできます。

計画改善アクションを表示するには:

  1. ランディングページ (ログイン→ホーム) から計画ページに移動します。

  2. プランのリストページで、確認する需要計画を見つけます。計画の優先順位付けは、要素の 1 つとして保留中の計画改善アクションに基づいています。

  3. プランを選択して、プランの詳細ビューを開きます。

  4. 計画改善アクションタブを選択します。

タブには、予測出力とともにアクションタイプ別にグループ化されたアクションのリストが表示されます。各アクションには以下が含まれます。

  • 入力トピック - 必要な入力のカテゴリ (静的)

  • 説明 - 製品、サイト、製品サイトの詳細など、検出された特定のパターンまたは問題の動的な説明

  • ステータス - 現在の進行状況 (オープンまたはクローズ)

  • アクション - 使用可能なオペレーション (表示、完了)

アクションタイプの理解

計画改善アクションは、プランナーの専門知識が予測精度を向上させる最も一般的なシナリオを対象としています。

#

アクションの種類

説明

例

1

新しい製品/サイトへの入力を提供する

履歴がゼロまたは制限され、利用可能な製品系列データがない最近発売された製品。

過去 2 か月間にリリースされた 25 の製品には、履歴がゼロまたは制限されており、製品系列データは利用できません。

2

予測可能性が非常に低い製品への入力を提供する

スローセラーやロングテール製品など、履歴のローンチ/ファーストオーダーからの期間あたりの平均需要が < 0.5 である製品。

30 スローセラー/ロングテール製品/散発的な販売者で、ローンチ/履歴の初回注文からの期間あたりの平均需要 < 0.5。

3

継続的な販売期間がゼロの製品への入力を提供する

過去 1 年間に注文がゼロで、中止または範囲の調整が必要になる可能性のあるアクティブな製品/製品サイト。

100 アクティブ製品/製品サイト、過去 1 年間に注文ゼロ。

4

過去の需要の断続的なギャップの推論を提供する

相関する因果 (関連する時系列) のない、ランダム/非反復的な需要の急増と履歴の需要減少。

原因不明で断続的な売上がない期間 (例: ランダム/繰り返しのない需要の急増や、相関する因果のない履歴の需要減少）。

5

「既知の」グローバルイベントを検証する

特定の期間における既知のグローバルな中断や傾向レベルの大きな違いと一致する 1 回限りの異常。

1 回限りの異常は、既知のグローバルな中断/ 2020-2021期間中の 100 製品のトレンドレベルの大きな違いは、 COVID と一致しています。

6

可変性の高い製品の因果/イベントを提供する

過去の需要と「フラット」予測出力の変動性が高い製品。

26 の製品は、過去の需要と「フラット」予測出力に高いばらつきを示します。

計画改善アクションの完了

Supply Chain Decisions Teammate を通じて入力すると、自然言語会話を通じて複数の製品のビジネスコンテキストを共有できます。

サプライチェーン決定チームメイトの使用

  1. Plan Improvement Actions タブから、対処するアクションの表示を選択します。

  2. Supply Chain Decisions Teammate パネルが、選択したアクショントピックに合わせて画面の右側に表示されます。

  3. エージェントは、対象範囲内の製品について明確で具体的な質問をします。例えば、次のようになります。

    • 「2024 年 2 月に製品 X の需要が 4 倍に 1 回だけ急増した理由は何ですか？」

    • 「このイベントは再発すると思われますか？」

  4. 自然言語で回答を提供します。エージェントは次の操作を行います。

    • 必要に応じてフォローアップの質問で明確にする (以前の入力が新しい入力と矛盾する場合など)

    • 冗長な質問 (スマートメモリで有効) をインテリジェントに管理および防止する

    • 検証する仮説を提示する (例：「これを昇格または真のスパイクとして扱うべきでしょうか？」)

  5. 対象範囲内のすべての製品サイトへの入力が終了すると、アクションステータスは「クローズ」に変わります。

注記

また、エージェントとの会話を開始して、特定のアクションから移動しなくても、事前に入力を提供できます。たとえば、「製品 XX の予測期間全体でゼロ予測が表示されるのはなぜですか？」と尋ねることができます。

注記

10 個の製品に同様の入力がある場合、システムはそれらをエージェントグループとしてグループ化して、プランナーのアクションを簡素化し、簡単にします。

進行状況の追跡

計画改善アクションのステータスライフサイクルは次のとおりです。

ステータス

説明

開く

アクションが検出されて表示されますが、プランナー入力はまだ提供されていません。

[Closed] (クローズ)

プランナーは、サプライチェーン決定チームメイトを通じて、対象範囲内のすべての製品サイトをカバーした入力を提供しています。

全体的な進行状況の追跡:

  • システムは、計画を実行するたびに、クローズされたアクションとオープンアクションを継続的に追跡します。

  • アクションリストは、最新のデータに基づいて更新されます。新しい計画サイクル中に増分データがシステムに取り込まれると (計画や最近の需要履歴のアップロードに追加された追加の製品/サイトなど）、更新/更新されたアクションが引き続き表示されます。

入力が予測を改善する方法

計画改善アクションからの入力は、次の 3 つの主要領域にシームレスに統合されます。

  1. 需要計画ルールの改良 - 例えば、需要が長期間失われた理由に関する入力により、製品は計画範囲から削除されます (製品の中止）。

  2. 因果データによる予測入力の強化 - 提供されたビジネスコンテキストに基づいて自然言語で構築された因果データ/関連時系列 (RTS) による予測入力の強化 (定期的な昇格のために関連する時系列を自動的に構築するなど）。

  3. ビジネスルールのキャプチャ - 製品の特定のパターンに固有のビジネスルールをキャプチャするのに役立ちます (例: 注文数が 3 未満の製品の予測から除外する）。

入力すると、次のようなさまざまなタイプのプラン設定の更新が発生する可能性があります。

  • 製品系列またはサイト系列データのアップロード - 製品代替データ、サイト代替データ、または製品サイト代替データを取り込む

  • 計画設定の更新 - 計画ルール - 予測オーバーライドルールの更新 (例: 販売予測またはマーケティング予測を、開始日から 3 か月間のコンセンサス計画入力として使用する)

  • 計画設定の更新 - 計画範囲 - 予測から除外し、過去 n 期間の平均を使用した予測

  • 関連する時系列として因果データを構築する - 異常、コロナ禍、または因果データ (価格、プロモーション、マーケティングデータなど) の RTS を構築する

ベストプラクティス

  • 回答だけでなくコンテキストを提供する - Supply Chain Decisions Teammate を使用する場合は、入力の背後にあるビジネス上の理由を説明します。これは、エージェントが一般化可能なパターンを学習するのに役立ちます。

  • 各計画サイクルのアクションを確認する - 新しいデータが取り込まれるたびに、計画の実行ごとに新しいアクションが生成されます。定期的なレビューにより、予測が継続的に改善されます。