[2M3] [General Session] 13. AI Application

[2M3-04] Application of individual behavior model in machine learning based cafeteria visitor prediction model and its effectiveness analysis

〇Kiyotaka Matsue¹, Hideki Noda¹, Koichi Kondo¹ (1. Toshiba Infrastructure Systems & Solutions Corporation)

Keywords:cafeteria visitor prediction, individual behavior model, random forest

個人行動データを用いて各個人がビル内の食堂を利用するかどうかを推定するモデルを作成し、それを食堂食事数予測問題へ適用したときの効果を分析した。従来は、個人行動データを用いず、機械学習の一つであるランダムフォレストにより食堂利用率を推定するモデルを作成し、その結果とビル在館者数から食堂食事数を予測していた。従来手法で食堂食事数を予測した場合の予測誤差は約47食であるのに対し、個人行動モデルを適用した場合は約44食となり、従来手法を若干上回る結果が得られた。