AIを活用することで大量のデータを素早く処理し、最新動向を考慮した需要予測ができます。日々進化し続けているAIを利用することによって、データ分析やシミュレーションなどの業務負担が軽減され、高精度の予測が可能です。
最終更新日: 2024年06月28日
需要予測AIは便利である反面、導入する際には考慮すべき点が数多く存在します。この記事では、需要予測AIを導入するために必要なポイントについてまとめました。
需要予測AIのメリット
需要予測AIの導入は業務の効率化と向上に寄与します。主な導入メリットについて詳しくまとめたので、ぜひ参考にしてください。
最適な在庫量を保てる
AIが過去のデータや顧客属性、為替、天候などを分析し、正確な在庫を算出します。精度は検証を繰り返すごとに向上するでしょう。企業は製品在庫の最適化が可能です。
小売業では売れ行きや季節のトレンドから在庫を調整しますが、AIの予測力を利用することで需要を正確に把握し、過剰在庫や不足を防げます。食品業界では廃棄物を削減し、費用の抑制につながるでしょう。
適切な在庫は費用や損失を減少させるだけでなく、欠品による販売期間の逸失を防止します。AIが特定条件下で最適な在庫を提示することで、在庫管理費用を削減し、機会損失を抑えることが可能です。
需要予測の自動化により担当者の負担を軽減できる
需要予測AIの導入により業務効率化が図れます。過不足を抑えた予測値は、企業が設備や人材を最適に配置し、効率的な運営につながるでしょう。
製造現場ではAIが需要パターンを特定し、担当者の負担を軽減します。AIを活用した予測は短時間での実行が可能です。商品の発注ではデータ上で在庫を把握し、必要な発注量を算出します。
曜日や時間帯別の来客数予測も可能です。最適なシフトや人員配置の提案をおこなえます。業務の自動化によって、作業時間の短縮と在庫管理費用の削減が期待できるでしょう。
売上の改善が期待できる
適切な在庫管理により機会損失を抑え、売上の改善が可能です。予測にもとづいた在庫量は欠品を防ぎ、過剰在庫を削減することで費用削減にもつながります。
同時に、シフトや人員配置を最適化することで人件費の削減も期待できるでしょう。需要に適した人員を配置することで無駄な費用を減らし、利益を増やせます。
需要予測の精度向上により、将来の人員採用数などを見通すことも可能です。中長期的な費用削減にも寄与します。需要予測AIは企業が収益を改善し、効率的な生産計画を策定するための必須ツールとなるでしょう。
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需要予測AIのデメリット
外的要因の影響を受けやすく100％当たるとは限らない
需要予測AIの導入は効率化や最適化に寄与する一方で、外的要因の影響を受けやすい側面もあります。現在のAIは予測において予期せぬ外的要因に脆弱であり、突発的な需要の増加には適切に対応できません。
AIの予測は数学モデルにもとづいています。そのため、とくに長期的な予測では一意的な結論を導き出すことが難しいです。予測精度はデータの質やリアルタイム性、量にも関連しています。
AIによる予測精度を向上させるには、常にデータの品質と適切な解釈が求められます。そのためには、人の手で予測を補正することが必要です。
初期段階でデータが少ないと予測精度が低くなる
AIモデルは充分な量と質の学習データが必要です。初期段階でのデータが不足すると予測精度が低くなり、突発的な需要変動への対応が難しくなります。またモデルの汎化性能を低下させる可能性もあります。
AI導入の早期段階からデータの蓄積と精度向上に注力することが重要です。初期段階でのデータ不足は、精度向上への障害と捉える一方で、積極的なデータ収集と適切な管理が予測精度向上につながるポイントともいえます。
人による管理も必要
AIの機械学習は人間の予測を超える結果を示すこともありますが、現実を完全に理解しているわけではありません。AIは過去のデータにもとづいて予測をおこなうため、未知の需要変化に対応できない場合もあります。
したがって、需要予測AIの導入には人による管理が必要です。需要予測を実際の事業判断に結びつけるためには、データと実際の関係性を理解し、経験や常識を活かした知識が必要です。
人の判断とAIの予測を組み合わせることで、より効果的な結果を生み出すことが可能になります。
需要予測AIで用いられる4つの手法
需要予測AIの4つの手法について特徴や使い方について紹介します。
| 需要予測AIの手法 | 説明 | 特徴 |
| 移動平均法 | 過去の売上から平均を求めて未来の売上を予測する手法 |
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| 指数平滑法 | 時系列データをもとにして予測する手法 |
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| 回帰分析法 | 因果関係にある数字を用いて予測する統計手法 |
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| 機械学習手法 | AIモデルがパターンを理解し、大量データから解を導く手法 |
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需要予測AIを導入する際の流れ
導入までの細かい流れは各需要予測システムによって異なりますが、基本的な流れは以下のようになります。
- 自社が抱える課題を洗い出す
- 予測に使うデータの準備
- 導入する需要予測AIを決定する
以下で詳しく説明していきます。
1.自社が抱える課題を洗い出す
AI導入の第一歩は、企業の課題を特定することです。需要予測の負担や在庫管理費用などの課題を洗い出し、具体的な削減目標を設定します。
さらに、導入後の効果を数値化するためにも、目標を具体的かつ数値で表現することが重要です。
2.予測に使うデータの準備
予測AIを導入するためには十分なデータが必要です。自社内のデータ蓄積を確認し、存在するデータを整理します。データが不足している場合には、どのデータを収集し、どのように蓄積するかを計画します。
3.導入する需要予測AIを決定する
需要予測AIの導入に向け、事前の準備が整ったら最適な製品を選定します。業界や企業状況に応じて、需要予測AIの導入目的や予測モデルを検討しましょう。
選択に迷う場合は、専門企業やサポートが手厚い販売業者に相談することをおすすめします。特性やニーズに適した製品を見極めましょう。
需要予測AIと相性が良い企業
数ある需要予測システムのなかで、とくに需要予測AIの導入をおすすめする企業には共通する特徴があります。以下で需要予測AIと相性が良い企業の特徴を3つ解説していきます。
予測する際に必要な材料が多い企業
多種多様な製品では、各材料費の変動が全体の費用に影響します。多数の要因によって需要が変動する製品やサービスは、人の計算能力では適切な判断が難しいです。
AIには各材料の変動パターンをモデル化し、総合的な変動を描く能力があるため、複雑な状況でも正確な予測を可能にします。またAIは高速に複雑な計算をおこなうため、多因子からなる需要を正確かつ迅速に予測することも可能です。
天候や季節の要因も数値化できるので、経営判断にも役立つでしょう。影響度が明確になるだけでなく、需要低下時にも適切な対策をサポートします。
予測に使える過去のデータが乏しい企業
過去のデータが乏しい状況での予測には、需要予測AIがとくに有効です。従来の手法では予測が不可能な状況でも、AIは実地データをリアルタイムに学習します。
そのため短期間で適用可能な予測モデルの構築が可能です。過去のデータがない新たな状況や市場変動に対応し、先見性を持って対策を立てる際に役立ちます。
成長期の企業
急成長中の企業は、生産や調達などのバランスを保つことが肝要です。販売の成長だけでなく、設備や人材、財務の投資など多岐にわたる要素を考慮する必要があります。
日々変化する状況下での複雑な判断を支援するために、AIによる需要予測は極めて有効です。急速に変化する市場で、適切な戦略や資源配置を的確におこなえるのが特徴です。
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