売れたはずの数量が分からない！？ECサイトの需要予測評価における課題と反実仮想による解決策 - Oisix ra daichi Creator's Blog（オイシックス・ラ・大地クリエイターズブログ）

はじめに こんにちは、データサイエンティストの高橋です。 Oisixでは、お客様は週次のサイクルで食材や商品を購入し、毎週「定期ボックス」という形で個人の嗜好に合わせた商品セットの提案を受け取ります。提案された商品は自由に追加・削除・変更できる柔軟なシステムとなっています。 このようなサービスにおいて、需要予測は非常に重要な要素です。特に、お客様の注文開始後（木曜日の商品公開後）に行う需要予測は、商品の製造計画や在庫管理、欠品防止などの多くのオペレーションに活用されており、ビジネスの根幹を支える重要な予測となっています。 本記事では、現在運用中の注文開始後に需要を予測するモデルの精度評価を実施した際に直面した課題と、その解決に向けて検討・実装した手法について紹介します。 Oisixサブスクの仕組みと需要予測の重要性 サブスクリプションサービスの特性 Oisixのサブスクリプションサービスは