EventCast: ハイブリッドイベント型需給予測を支援するLLMベースの知的知識

需要予測は電子商取引操作の根幹要素であり、在庫計画と配荷スケジューリングに直結します。しかし、特定の状況において（特別セールや祝日のキャンペーンなど）、イベントが突如シフトし始めるため、既存の予測システムはしばしば機能しません。このような問題に対して、我々はEventCastというmodularな予測フレームワークを提案しました。これはfutureイベント情報とシグネチャ付き時-series予測に組み込まれます。LLMは既存の実験的な手法（過去の介入や数値から直接推論）に比べて、EventCastはイベントに関するリテラティブデータに対して独自で言語モデルを駆使します。この実験的に用意されたリテリアデータには、キャンペーンや祝日のスケジュール、およびサプライヤーエネミイングといったものが含まれています。これらは既存のオペレーション上のデータ庫からの抽出です。こうした予測情報を理解性のある解釈的な形式へ変換するための言語モデルが現れることはもたらします。この情報は、歴史的需要特性との二つの塔状のアーキテクチャを結びます。EventCastは実際の電子商取引環境での4カ国160地域に渡り10ヶ月間の対象により、イベントの時期の精度向上と透明性向上のため，MAEとMSEに対して86.9パーセントと97.7パーセントの改善を報告します。またこれらのイベント期間においてのMAEは約57パーセント，MSEは約83.3パーセンが最寄の業界基準（benchmark）より下回られるためです。EventCastは2025年の3月頃に実際の産業ipelinesへ適用導入されましたので、その結果として、ダイナミックな電子商取引環境における意思決定の質的向上への解決策が提供されています。

arXiv:2602.07695v1 Announce Type: new Abstract: Demand forecasting is a cornerstone of e-commerce operations, directly impacting inventory planning and fulfillment scheduling. However, existing forecasting systems often fail during high-impact periods such as flash sales, holiday campaigns, and sudden policy interventions, where demand patterns shift abruptly and unpredictably. In this paper, we introduce EventCast, a modular forecasting framework that integrates future event knowledge into time-series prediction. Unlike prior approaches that ignore future interventions or directly use large language models (LLMs) for numerical forecasting, EventCast leverages LLMs solely for event-driven reasoning. Unstructured business data, which covers campaigns, holiday schedules, and seller incentives, from existing operational databases, is processed by an LLM that converts it into interpretable textual summaries leveraging world knowledge for cultural nuances and novel event combinations. These summaries are fused with historical demand features within a dual-tower architecture, enabling accurate, explainable, and scalable forecasts. Deployed on real-world e-commerce scenarios spanning 4 countries of 160 regions over 10 months, EventCast achieves up to 86.9% and 97.7% improvement on MAE and MSE compared to the variant without event knowledge, and reduces MAE by up to 57.0% and MSE by 83.3% versus the best industrial baseline during event-driven periods. EventCast has deployed into real-world industrial pipelines since March 2025, offering a practical solution for improving operational decision-making in dynamic e-commerce environments.