支援したプロジェクトの概要

• 患者数が短期間に増減する状況下の医療系サービスにおけるパートタイムワーカーのシフトを組むために、業界需要を予測した上で、サービスに特化した需要を算出しました。

• 汎用型の数理最適化モデルが複数存在する需要予測に対して、その多くが突発的な需要の増減に弱いという問題点を解消するべく、数理最適化モデルの変数の一部に深層学習を適用することで、精度の向上を行い、人間が認識しないパラメータの発見等も行いました。 

プロジェクト技術詳細

• 探索的データ分析(EDA)

• 線形回帰(Linear Regression)

• SARIMAモデル

• BasicTransformer

• FEDformer