【要約】Choice-Learn で始める新商品需要予測 ─ ③実装編：Choice-Learn でカニバリと価格感度を測る [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
小売業のMDや商品開発者は、新商品を投入した際の市場への影響を事前に予測できず、意思決定に苦慮している。
- ・既存商品の売上実績だけでは、新商品の相対的な需要を捉えられない。
- ・価格改定や新商品投入によるカニバリゼーションを定量化できない。
- ・「その時、顧客が何を選択可能だったか」という候補集合のデータが不足している。
// Approach
開発者は、TensorFlowベースのChoice-Learnを用いて、商品属性から効用関数を推定し、反実仮想シナリオを回す手法を採用する。
- ・SimpleMNLを用い、商品属性（価格、容量等）のみで効用を構成する。
- ・価格グリッドを設定し、新商品の投入によるシェアと売上の変化をシミュレーションする。
- ・TensorFlowにより、発売直後のnovelty効果などのカスタム効用関数を実装する。
// Result
本手法を導入することで、新商品の投入シナリオにおけるシェア、売上、カニバリの定量的な比較が可能となる。
- ・価格帯ごとの期待売上高を算出し、最適な価格設定を導出できる。
- ・どの既存SKUのシェアが低下するか、カニバリの集中先を特定できる。
- ・需要予測の結果を、品揃えや価格の最適化アルゴリズムへ直接接続できる。
Senior Engineer Insight
> 実戦投入における最大の障壁は、モデルの複雑さではなくデータエンジニアリングにある。顧客が「その時何を選べたか」を正確に再現する候補集合の復元が、推定精度を左右する。POSデータに加え、在庫や陳列状況を突合する高度なパイプライン構築が不可欠だ。