需要予測
のサービス比較と企業一覧

昨今、需要予測AIを導入する企業が増えており、特に製造業や飲食業での成功事例を耳にして導入を検討されている方も多いのではないでしょうか。需要予測AIの成功事例はたくさんありますが、やみくもに導入しても思ったような成果は得られません。

予測結果は事業判断の基となる重要な要素になりますので、注意点をしっかり理解した上で導入を進めることが大切です。また、ツール導入の目的を事前に明確化しておくことで、より効率的に導入を進めていくことが可能になります。

まずは自社で抱えている課題を洗い出し、その課題をもとに「導入する目的」を明確なものにしていきましょう。

目的に合ったツールの種類・手法を選定

目的を明確化できたら、次にその目的に合うツールの種類・手法を選択していきます。需要予測AIの種類としては、大きく下記の3つに分類されるため、それぞれの特徴を見極めながら選択していくと良いでしょう。

• 既存商品の需要予測
• 新商品の需要予測
• 長期的な需要予測

なお、それぞれに用いられる手法はさらに細かく分けられますので、専門家に相談しながら検討していくことをおすすめします。

導入費用の見積もり

目的内容に応じて、利用する機材は大きく異なります。また、選定した手法によってもコストは大きく変化する傾向がありますので、事前に導入費用の見積もりを取ることが大切です。

どれだけ良い機能を搭載しているサービスでも、導入コストが予算を大幅に上回ってしまえば意味がありません。自社の予算と照らし合わせながら、最適なサービスを選択していくことが重要です。

データ収集

見積もりを終えたら、次に需要予測AIに必要不可欠な「データ収集」を行っていきます。需要予測を行う上で必要となるデータの定義付けを行ったり、データ有無の確認を行ったりしていきます。

モデル構築

データ収集を終えたら、次にモデル構築を行っていきます。AIに収集したデータを学習した上で、モデルの精度を検証していくため、非常に重要な段階といえるでしょう。

Poc検証

モデル構築を終えたら、PoC検証によって需要予測AIの有効性をチェックしていきます。PoC検証によってチェックするのは、主に「実現性」「効果とコスト」「具体性」などです。

導入・運用開始

PoC検証によって再現性が確認できたら、いよいよ導入・運用へと進んでいきます。現場に需要予測AIを設置し、新しい業務工程へと浸透させていきます。必要に応じて、再学習によって改善を図る必要もあるでしょう。

では、実際に需要予測システムを導入した場合、どのようなメリットが得られるのでしょうか。また、どのようなデメリットが生じる可能性があるのでしょうか。メリット・デメリットについて詳しくみていきましょう。

●需要予測システムのメリット

需要予測システムのメリットとして挙げられるのは、主に以下の3点です。

・高精度かつ多目的変数にも対応できる

需要予測AIを利用するメリットの一つとして挙げられるのが、高精度の予測を実現できるという点です。AIは膨大なデータを蓄積することで、高い精度での分析・予測を実現できます。そのため、需要予測においても、従業員の経験や勘といったものに頼った予測以上の高精度を実現できるのです。

・業務効率化を実現できる

需要予測AIを導入すれば、これまで手作業で行われていた需要予測をすべて自動化できるため、従業員は別の業務に集中することができるようになります。それにより、さらなる生産性向上が期待できるのです。

・在庫量を最適化できる

商品を扱う上で、在庫量を最適化することは極めて重要です。しかし、最適な在庫量を予測することは決して簡単ではありません。需要予測AIであれば、過去の売り上げや顧客属性、天候、為替といったさまざまなデータを活用して分析するため、より高精度な予測を行うことができるのです。

●需要予測システムのデメリット

一方、需要予測システムのデメリットとしては以下のような点が挙げられます。

・導入初期はデータ量が乏しく予測精度に懸念がある

AIは、蓄積されたデータをもとに分析・予測を行っていく仕組みです。そのため、データ量が少ない導入初期は、どうしても予測精度に懸念が生まれます。もちろん、継続的に使用していくことでデータは蓄積されていくため、日々精度を向上していくことは可能です。

ただし、導入初期の段階から高い精度を実現できるとは限らない点は、一つのデメリットといえるでしょう。最近では、データ収集の代行サービスを提供する企業も増えているため、それらを活用していくのも一つの手段といえます。

・想定外の事態には対応できない

需要予測には「想定外の事態には対応できない」という問題があります。予想外の事態に直面した場合、事前の計画とは異なる方針で生産調整を行わななければなりません。そのため、欠品などのトラブルに対して冷静に対応できず、販売機会を失ってしまう可能性があるのです。

分析対象となるデータが少ないときほど、想定外の事態に直面してしまう可能性は高くなるため、しっかりとデータを蓄積することが重要といえます。

需要予測システムを導入する際は、事前に目的を明確化することが重要であるということがお分かりいただけたかと思います。ただし、需要予測は導入がゴールというわけではありません。導入後にも注意しなければならないポイントが存在します。

たとえば、AIによる需要予測の結果と実際の需要が乖離した場合、検証を行い需要予測モデルへ反映する必要があります。継続的に「検証」と「改善」を行うことが、精度の向上には欠かせません。運用をして行く中で検証と改善を繰り返し行っても乖離が収まらない場合は、下記の可能性を考慮しましょう。

●誤差

AIの予測精度を高めても100%になることはなく、予測結果と実測値との間には必ず差が生じます。あまりに差が大きい場合は学習データ不足等の問題が考えられますが、そうでない場合は誤差となります。誤差が生じる要因としては、AIの精度に関わらず事前にデータを学習させることができない下記のような不測の事態が考えられます。

• 異常気象の発生や災害の発生
• 競合他社の新製品発売

取引先都合の発注の増減精度を上げるためには誤差が生じた結果もAIに学習させるとよいでしょう。

●異常値

異常値とは、通常時との差が大きい値のことです。異常値のデータをそのまま学習させると、予測精度を低下させるおそれがあります。例えば、メディアに取り上げられトレンドとなった場合や、キャンペーン中だった等の理由で一時的に売り上げが急増したときなどのデータは異常値にあたることがあります。そのような異常値は補正処理をして扱うとよいでしょう。

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