需要と最適在庫数はイコールではない！「最適在庫問題」 - Platinum Data Blog by BrainPad本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こんにちは。アナリティクスサービス本部の多根です。 現在、当社には70人超のデータサイエンティストが在籍しています。各プロジェクトでは顧客企業が抱えるさまざまな課題に対してチームを形成し、仮説を立てながら最新かつ最適なロジックを組み立てて検証し、課題解決にあたっています。我々が提供しているアナリティクスサービスは、在庫の最適化、マーケティング施策の改善、異常検知、最新のディープラーニングを使った画像解析など、多岐にわたります。 その中から今回は、「最適在庫問題」をテーマに、リスクを最小化し、利益貢献度の高い運用ロジックを生成する事例をご紹介します。 ■「最適在庫問題」を解くにあたって データ分析やソフトウェア開発を行う際には、ビジネスとして大きな投資（最適化モデルの導入）をする前にPoC（
