ビジネスインサイダーの「100円ショップ『ダイソー』の需要予測モデル」記事 : やまもといちろう 公式ブログ

物流界隈で微妙な雰囲気で話題になっていたので読みに行ってみたんですが、私はそこまでの違和感は持ちませんでした…。 執筆者は伊藤有さんで、元のお題は2015年に導入した100円ショップ『ダイソー』の需要予測モデルに関する講演の話です。 ダイソー快進撃を支える｢毎晩105億件データ処理｣する需要予測システムはどう生まれたか https://web.archive.org/web/20190617113046/https://www.businessinsider.jp/post-192845 もちろん、着眼点はダイソーがきちんと夜に店が閉まる業態であり、毎晩105億件しか処理されていない（ただし2015年時点）という話で、24時間業態の人たちからすれば「楽でいいな」という感想しか持たないかもしれません。4年前ですからねえ。いまはもっと大きなデータを運用しているのかもしれませんが。 おそらく、配

[takashi0314]

もともとAWS Summitのセッションなんだからサーバーレスですごい、でなんの問題もないよね。何がいいたいのかさっぱりわからない。

[jtw]

数千万くらいのデータをビッグデータ！と呼んでいる人々もいるので、そういう人からしたら105億件はすごい数字なのだろうと思う。

[dbfireball]

コンビニの商品点数って多くても1万くらいだった気がしてるんだが、ダイソーは7万なのだから履歴データぶん回して需要予測出すの負荷高くない？そういう話じゃないの？

[kenzy_n]

より多くの商品の取り扱いにはより多くのデータの取り扱いが必要となる。