ID:72358さん

需要予測モデル×最適化アルゴリズムの実装と運用標準化

## 1. 認識している役割 小売業向けAIの**需要予測・最適化モデルの開発**を中心に、導入支援、運用設計、精度検証、顧客報告に直結するデータ分析まで一貫して担当。 アルゴリズムの実装だけでなく、業務プロセスに落とし込む**エンドユーザーの納得設計**と、**機会損失・廃棄ロス削減への成果創出**を強く意識して取り組んでいる。 --- ## 2. 5年キャリアビジョン ### 25〜30歳｜技術・運用・分析の統合リード * 需要予測モデルと在庫最適化アルゴリズムの高度化を軸に、**説明可能な意思決定AIの社会実装**を推進 * クラウドを前提としたML運用標準（ML-Ops）やデータパイプラインの**テンプレート化および組織実装** * 顧客企業がAIアウトプットを信頼できる理由（why）を、KPIの可視化・検証データ・改善ストーリーとして体系提供 * 30歳時点で**リードデータサイエンティスト**ロールに到達。技術責任と成果責任を両立し、1プロダクトの品質設計から導入効果まで主導できる人物像を目指す --- ## 3. 目指す専門性の指針 | 領域 | 小売需要予測 / SKU在庫最適化 / 発注意思決定AI | | ------- | --------------------------------- | | ケイパビリティ | モデル開発 / データ基盤設計 / ML運用設計 / 顧客価値創出 | | 価値基準 | **影響力の最大化 × 小売ロス削減による社会貢献** | | アプローチ | 実務成果の再現性 / AI結果根拠の定量説明 / 業務制度設計 | --- ## 4. 35歳以降の成長ロード（概念） 小売AIの納得設計と供給最適の科学を統合し、業界レベルの損失削減に寄与する「**小売の意思決定OS**」の構築・社会実装を推進。 長期的には流通ロス全体の最小化を目的に、事業設計・プロダクト化・政策級の連携支援まで視野を広げる。 --- ## 5. 直近で強化すべき要素 1. **発注最適化による収益改善の実案件での事例化・社外発信** 2. 顧客報告の根拠構築フレーム化（精度、異常検知、因果、バリデーション） 3. ML-Ops設計の標準資産化（複数プロジェクトでの再現運用） 4. 説明性AI/LLM応用による「**AIを信じる理由の設計**」のPoC