著者
上田 翼 和泉 潔 坂地 泰紀
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会第二種研究会資料 (ISSN:24365556)
巻号頁・発行日
vol.2023, no.FIN-030, pp.40-44, 2023-03-04 (Released:2023-03-04)

COVID-19の流行以降、サプライチェーンの混乱が経済や資産市場に大きな影響を及ぼしている。政策当局や金融市場関係者の間で、供給関連指標に対する関心は高まっているが、データの粒度や迅速性の点で課題が残る。そこで、本研究では、オルタナティブデータと深層学習手法を用いて、自動車サプライチェーンの異常度をリアルタイムで測定する指数の構築を試みた。構築した指数は、ミクロ的な生産障害を把握する上で有用であり、既存の統計指標とも一定の関係性があることを確認した。

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@boukenshaparty1 こんな感じで、指標を作る動きもちらほらと。 https://t.co/l4pUaLIOrj
こちらの研究です。 上田 翼, 和泉 潔, 坂地 泰紀, 人流データを用いた自動車サプライチェーン異常指数の構築, 人工知能学会第二種研究会資料, 2023, 2023 巻, FIN-030 号, p. 40-44, 公開日 2023/03/04, Online ISSN 2436-5556, https://t.co/AjaP768n9o, 抄録: 2/9

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