売上予測をPythonで自動化！AutoMLの威力とは？

「来月、どれくらい売れるか」を“勘”で決めていませんか。
本セミナーは、売上や購買データから予測を短時間で作り、判断に使える形に整えるための実践講座です。

受講後は、次の4つが現場で起こることを目標にします。

• 予測作成にかかる時間を減らし、更新作業を「毎回の作業」から「定期運用」へ変える
• 予測の当たり外れを“感想”ではなく、数字で確認し、改善できる状態にする
• 在庫・販促・継続施策などの意思決定を、「経験」から「根拠のある判断」に寄せる
• 講座で作った仕組みを、自社データに置き換えてすぐ試せる

難しい実装は、生成AIの支援と用意されたコードで進めます。ただし、AI任せにはしません。どこをAIに任せ、どこを人が確認すべきかまで含めて、実務で再現できる型として学びます。

今、注目されているのが AutoML（自動機械学習）と生成AIの活用です。AutoMLツール「PyCaretを使えば、機械学習モデル作成の手順自動化し、数行のコードで高精度な予測モデルを構築できます。さらに、ChatGPTのような生成AIと連携することで、プログラミングが苦手な方でも自然な対話でコード作成・分析のサポートを受けられるようになりました。

本講座では、この2つの技術を組み合わせて、
・ECや店舗の売上予測
・購入履歴に基づく再購入予測
・サブスクの退会予測
・SNS広告の成果パターン分析
といった、実務で「今すぐ使える」テーマに取り組みながら、予測分析のプロセスを学んでいきます。

たとえば、PyCaretを使ってワンクリックで複数モデルを比較し、ChatGPTに「この結果から何が言えるか？」と問いかけて分析を深める――そんな実践的な進め方が体験できます。

この講座では、生成AIとAutoMLを活用しながら、分析を始める際の着眼点からモデル構築・評価までを学ぶことができます。分析にはPython言語を使いますが、生成AIがコード作成をサポートするため、プログラミング未経験の方でも安心して取り組めます。また、講座で使用するコードは、自社のデータに置き換えるだけですぐに実務で活用することができます。

この講座で身につけた予測分析のスキルと手法は、現場での提案や施策の判断にすぐに役立ちます。
生成AIとAutoMLを活用する新しいアプローチで、これからの業務に欠かせない「データを使って判断する力」を、ぜひこの機会に手に入れてください。

セミナー概要

予測分析について、Pythonと生成AI、AutoMLを組み合わせて実践しながら学ぶ全4回構成のセミナーです。売上や顧客行動などのデータを題材に、モデル構築から評価、読み取りまでを学びます。受講後すぐに自社データへ応用できる分析が可能です。

よくあるお悩み

• 予測分析に興味はあるが、手順が難しそうに感じる
• 分析に時間や専門人材を割けない
• 分析結果をどう施策に結びつければよいかわからない

研修・講座のゴール

• 予測分析の基本的な考え方を理解する
• AutoMLを使ったモデル構築と比較を体験する
• 予測結果を業務の意思決定に結びつけられるようになる

監修・講師のこだわりポイント

初心者の方に多いのが、「自動機械学習なら中身を理解しなくても大丈夫」「AIが出した結果は正解」という勘違いです。実際には、データの入れ方や評価の見方を誤ると、もっともらしいだけの予測になってしまいます。本講座では、よくある失敗例をあえて確認しながら、どこをAIに任せ、どこを人が判断すべきかを丁寧に解説します。専門用語もかみ砕いて説明しますので、初心者の方でも手を動かしながら「なぜこの予測になるのか」が理解できます。

※こちらの講義は以下の講義を再編集したものとなります。以下の講義をご受講済みの方は内容が重複する内容が含まれますのでご注意ください。
・第1弾　AI×Pythonで学ぶAutoML-回帰問題編-
・第2弾　AI×Pythonで学ぶAutoML-分類問題編-
・第3弾　AI×Pythonで学ぶAutoML-特徴量エンジニアリング編-
・第4弾　AI×Pythonで学ぶAutoML-パラメータチューニング編-
・第5弾　AI×Pythonで学ぶAutoML-アンサンブル学習編-