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薬局 DX
薬局来店客予測システム
機械学習を活用した薬局来店客予測システムを開発しました。このシステムは、薬局の開店前に、その日の来店客数を予測することができます。
2024年10月16日
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背景と課題
実際には、顧客は一日を通して様々な時間帯に薬局を訪れます。そのため、薬局のキャパシティを超える顧客数となることが避けられず、結果として顧客の待ち時間が長引いたり、薬剤師が長時間残業したり、薬歴が十分に管理されなかったりするといった問題が発生しています。顧客数予測システムを導入することで、これらの問題を改善し、顧客と薬剤師双方にとってより良いサービスを提供できる環境を構築することができます。
ソリューション
来店客数予測システムを導入するにあたり、線形回帰分析を基盤とした予測モデルを構築しました。TensorFlowを用いてモデルの学習を行い、Pythonでシステム全体を実装しました。
予測の精度を左右する要因として、休日、気候、患者の薬歴などが挙げられます。
システム導入には、以下の段階が含まれます。
- データインポート
- データマイニング
- モデリング
- ラーニング・テスト
- 予測
- 評価
成果
- 10日先までの予測が可能となりました。
- 予測精度が90.54%に達しました。
今後の展望
その情報については、まだ完全に把握できておりません。
PJのサイズ
その情報については、まだ完全に把握できておりません。
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