儲かるPython ～時系列データの予測 と売り上げの予測～ 2021/2/20 Python機械学習勉強会 in 新潟 #12 大野 宏 

概要 ・以前、時系列データの予測を使い、電力消費量の予測を 紹介した。 ・今回、加熱に要するエネルギー削減を目的に、ある装置 を加熱する時の温度を予測した。 ・製造業（食品製造業も対象）における売り上げを予測し、 生産計画の立案に役立てる。 

時系列データの予測 ・ある装置の温度を予測し、加熱に使用するエネルギー使 用量を削減したい。 ・月曜日９時にある装置が所定の温度になるよう、前日に ヒータで加熱を始めているが、早めに所定の温度に達し、 エネルギーが無駄になっている。 ・１年分のデータを使い再帰型ニューラルネットワークで温 度を予測し、良い結果が得られた。実装はこれから。 

売り上げを上げるために事前に予測 ・分類問題として考える 営業データから成約予測モデルを作り、成約ありかなし か予測する。成約が上がるよう、営業対象を絞り込む。 ・各種データから売り上げを予測（回帰） 自転車レンタル数を、天候、季節、温度、曜日などの条 件から予測する。 ・季節などの周期性から売り上げを予測（時系列分析） 過去の値を基に未来の値を予測する。 ・回帰＋時系列分析でさらなる向上 

予測モデル ・営業成約予測モデル ・予測モデル（回帰） ・過去の値を基に未来の値を予測（時系列分析） 季節 年 曜日 ・・ 天気 湿度 風速 モデル 自転車利用数 年齢 職業 ・・ 連絡回数 連絡日数 モデル 成約あり 制約なし 過去の自転車 利用数 モデル 未来の自転車 利用数 

類似事例としてのＡＩタクシー ・過去のタクシーの昇降データ等を学習させ、顧客がいる エリアを予想する。 ・タクシー会社の昇降データ、携帯電話会社の人の分布 データ、曜日、時間、天候 多くのタクシーが一斉 に使ったらどうなる？ 6 

類似事例としての売り上げ予測 ・伊勢神宮前の「ゑびや」（食堂とお土産屋）がAIで売り上 げを予測 → 新会社を設立してツールを販売 通行人をカウントしながら年齢・性別の情報も収集 7 

参考図書 Pythonで儲かるAIをつくる 

回帰 ・レンタル自転車の利用数を予測する ・データはUCIのBike Sharing Dataset ・日付、季節、年、月、祝日、曜日、勤務日（月～金か土 日か）、天気、気温、体感温度、湿度、風速で予測 訓練データ 検証データ 

回帰の結果 ・XGBoostRegressor での予測結果の決定係数R2は 0.4206 ・月と季節をOne-hotエンコーディング R2は 0.5099 

・決定係数 R2 は、標本値を y 、推定値を f とすると次式で 表される。 ・y と f が合うと１に、合わないと０になる 決定係数 

重要度分析 ・XGBoostRegressor ではplot_importanceで重要度を分析 

時系列分析 ・過去の利用数から未来の利用数をFB社Prophetで予測 ・天気、気温、風速、湿度も加味して改善 R2 0.4145 ↓ 0.6196 

売り上げ予測のまとめ ・回帰より時系列分析の方が良い結果が得られた ・時系列分析に回帰を加えた方が良い結果が得られた ・時系列分析は、１週間後や１か月後の売り上げも予測 可能