AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から『CFBを使えば需要予測が良くなる』って聞きましてね。正直、私にはピンと来ないのですが、これって既存の予測と何が違うんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単にお話しますよ。要点は三つです。第一にCFB、つまりCross-Future Behavior（クロス・フューチャー・ビヘイビア）は「過去に起きているが未来に影響する行動パターン」を指します。第二にCRAFTはそのCFBからトレンドを抽出して予測精度を上げる新しい仕組みです。第三に実運用では補完と階層的な外部トレンド指導が効いて、実データで効果が示されています。大丈夫、一緒に整理できますよ。
なるほど。現場で言うと『今のデータだけで将来を読む』のではなく、先に出始めた動きも拾うということでしょうか。ですが、実際にウチの在庫や受注システムに入れたときの導入コストや効果が気になります。
素晴らしい視点ですね！導入観点も三つで考えます。データ面では既存の時系列データにCFB特徴を付与すればよく、システム面ではモジュール化して差し替え可能です。運用面では需要制約付きの損失関数で過大予測や過小予測の偏りを補正するため、ROIが出やすくなりますよ。
言葉は分かりましたが、実際に『未知の領域』を埋めるってどういうことですか。現場には観測されていないデータが多いのに、それをどう補うのか、具体的なイメージが欲しいです。
いい質問ですね！イメージは『パズルの欠けた部分を推測する』ことです。CRAFTのInternal Trend Mining Module（ITM、内部トレンドマイニングモジュール）は、既に見えている行動のトレンドから欠けを推測して補完します。さらにKoopman Predictor Module（KPM、クープマン予測器）が主要トレンドを抽出して予測の核を作るので、補完と抽出の協調で精度が出せるんです。ですから、観測不足でもある程度の復元が可能なのです。
これって要するに、過去の“似た動き”から未来に効いてくる兆しを先回りして拾い、足りない情報を推定して精度を上げるということですか。
まさにその通りですよ！素晴らしい要約です。加えて、外部トレンドガイドモジュール（ETG、External Trend Guide Module）は階層的に上位トレンドを取り込み、地域やカテゴリなど大きな視点の流れを反映します。最終的に需要制約付きの損失で予測分布の偏りを是正しますから、実運用で使いやすい予測が得られるのです。
なるほど。実際の効果はどう検証したのですか。オフラインテストだけでなく、現場のA/Bテストでも成果があったと聞きましたが、信頼に足りますか。
素晴らしい着眼点ですね。論文では大規模オフラインデータセットとオンラインのA/Bテストで有効性を確認しています。オフラインでの定量評価に加え、オンラインA/Bテストで実際の指標改善が示されているため、実運用に近い検証がなされています。とはいえ、業種やデータの性質で差が出るため、まずは小さなパイロット導入を勧めますよ。一緒に段階的に進めましょう。
分かりました。ありがとうございます。では、私の言葉で整理しますと、CRAFTは将来に効く過去の振る舞いを特徴量化して、欠けている部分を補完しつつ上位トレンドも取り込むことで、実運用に耐える予測を作る手法ということで合っていますか。まずはパイロットで効果検証をして、効果が出れば拡張していく、という段取りで進めます。
