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需要予測

需要予測に重要な要件定義とは?AI化までのプロセスや企業側の注意点を解説

これまで、経営者・責任者の経験や勘を基にすることが多かった需要予測ですが、デジタル化が進むにつれてAIの活用が求められるようになってきました。その際に重視される仕事が「要件定義」です。要件定義とは何か、またAI化までの設計プロセスで重要な点はどこにあるのかなど、今回の記事で徹底検証します。

▼更に需要予測について詳しく知るには?
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需要予測のAI化で重要な要件定義とは?


要件定義は、需要予測のAI化を進めるうえで必要不可欠な業務です。AI化に向けた作業の業務フローを効率良く行うため、まず要件定義の目的や流れを理解することが重要です。ここでは、要件定義の業務内容を解説します。

要件定義は「需要予測AI化の要」

要件定義とは、プロジェクトを進めるうえでの具体的な流れを示したものです。元は、システム開発の分野において考え出された工程であり、作業の効率化および透明性の向上などが目的とされています。

要件定義を正しく行うことで、業務フローが体系化され、目指すゴールを明確にできます。さらに、需要予測をAI化するためには、システム開発などの複雑かつ大規模な作業が必要な場合が少なくありません。チーム間の連携を保つためにも、要件定義によって部署間で作業を共有する心構えが必要です。

経営側の要求から解決策を決定

要件定義を行うときは、要件定義書を作成することが一般的です。経営(顧客)側が、需要予想システムに対してどのような要望や要求を持っているのかを引き出し、定義書に記載します。細かいヒアリングを行い、システム要件・それ以外の2種類の要求から、解決策を検討していきます。

システム要件に関する要求は、主にシステムの機能や特徴に対して挙げられます。また、システム以外では、セキュリティや保守体制など、システムを安全に継続利用するための体制づくりが重要です。

要求をまとめることで、システム導入の目的を達成するために、道筋や解決策を探る方法が明確になります。システムの開発者と経営側との話し合いが、重要なウエイトを占めるのです。

需要予測AI化の要件定義を行う手順


需要予測をAI化するためには、次の手順で要件定義を行うと効率良く進められます。適切でない手順で進めると、要件定義が滞ったり、AI化までの時間が長期化したりする場合もあるため、一般的な流れを把握しておくことが必要です。

1.ヒアリング

まず、企業に対して、システム化によって何を要求しているのか・必要とするのかを聞き出します。この要求内容が、システム設計の要件となるため、細部までヒアリングを行うことが重要です。

ヒアリングでは、システムに直接関わる機能だけでなく、セキュリティなどの機能についても聞くようにします。企業担当者は、要件定義についての知識を持ち合わせていないことが多いため、丁寧にヒアリングしましょう。

2.目標設定と内容の検討

ヒアリングが終了したら、その内容から企業側の要求を引き出します。要求には、必須要件と希望要件があり、要件をできるだけ細分化すると、ヒアリングをより効果的に活用できます。

要求が明確になった後、要求を満たすための目標を設定しましょう。そして、要件ごとのヒアリング内容を、タスクとして細かく分け、コンピューターが実現可能となるレベルまで持っていきます。

実際にシステムを稼働するとき、顧客が希望する使い方に沿っていないといけません。そのため、企業側と合意しやすくなるよう、プロセスや結果を数値で示した「定量目標」を定めておくと、客観的な評価につなげられます。

3.スケジューリング

内容が決まり、要件定義が完了したら、システムの設計・構築・テストなどをスムーズに進められるよう、スケジューリングを行います。先ほど設定した目標を達成できるよう、必要に応じてデザイナーやプログラマーなどの手配も必要です。

スケジュールを立てるときには、全ての要件が満たせるよう配慮が必要なほか、システムのトラブルや障害に対応できるよう随時調整し、稼働までの日数が遅延しないよう心がけましょう。

4.外部設計

スケジュールが決まったら、外部設計をします。外部設計とは、顧客側に向けた仕様を設計する工程をさします。要件定義において決定した機能・性能や外見、操作画面・操作方法などの使い勝手、セキュリティ、運用規定、システム開発までのスケジュールや費用の設計など、内容は多岐にわたります。

5.構築・テスト

外部設計が完了した後は、構築およびテストを行います。構築は、内部設計とも呼ばれる工程で、顧客側からは見えにくいシステム内部の動作確認や機能・データなどの設計が主な作業です。検証を行う範囲によって、テストで次の内容を確認しながら行います。

単体テスト:プログラムをひとつずつ個別に確認する
結合テスト:単体テストが完了したプログラムが互いに連携して、正しく作動するかを確認する
システムテスト:結合テストが完了したプログラムをすべて連携させて作動し、要件定義どおりの動作が行えるか・基準を満たしているかなどを確認する

6.要件定義書の作成

テストがすべて完了したら、先にヒアリングした要求を要件の形に変えた定義書を作成します。記載する項目は、次の通りです。

  • システムの概要や機能
  • システムの導入目的
  • システムを扱うための業務フロー
  • 顧客から受けた要求と必須要件

定義書は、顧客側も確認するため、要件定義の知識がなくとも問題ありません。また、トラブル時などのシステム再構築やアップデートの際にも、定義書を利用するため、ドキュメントに落としておくことが必要です。定義書の記載内容については、次の項で詳しく解説します。

需要予測AI化の要件定義書には何を記載する?


要件定義書に記載する内容は、顧客側がシステムに関して要求したものです。機能面とそれ以外の要求を、両方記載します。顧客の要求に応えるために、システムの機能やフローを詳しく記載しますが、内容を具体的に説明します。

システム機能や特徴

要件定義書には、システムが持つ機能や特徴を記載しますが、業務面とシステム面に分けて記述すると分かりやすく顧客に伝えられます。業務面では、顧客の業務に関する内容を記載し、システム面では開発者側に関する内容が中心です。

導入目的

システム導入により、顧客の業務にどのような効果をもたらすか、システムが目指す方向性は何かなどを記載し、実現したい機能を明確にします。また、導入によってどのようなメリットが得られるかも記載すると、顧客側も導入後のイメージがつきやすくなります。

導入後のフロー

導入前と導入後で、業務フローに発生する変更点を記載します。これにより、現場の混乱をできる限り抑えられるようになります。特に導入直後では、これまでの業務手順が変わることで、担当者もストレスを感じるでしょう。変更点が事前に分かっていれば、システムの稼働がスムーズに始められます。

要件定義時に企業側が注意すべき点


要件定義を行うとき、企業側も立場によって意識すべき点は変わってきます。どのような点を注意すると、要件定義をより効率的に行えるのでしょうか。それぞれの立場に分けて考えてみましょう。

経営層の場合

システムの導入はもちろん、システムを経営や業務に対応させるためには、ビジネスの構想を立案したうえで、十分な予算と期間の確保が必要です。構想が成り立っていない場合、要件定義を作成した意味がなくなってしまいます。プロジェクトを成功させるには、担当部門のみに任せるのでなく、経営層が積極的に参画し、構想を確認することが重要です。

業務部門の場合

業務部門は、すべてをシステム部門に一任するのではなく、システムの作成や効果の引き出し方法などに率先して関わる姿勢が求められます。システムの実態を理解したうえで、要件定義に反映されているかを注視する必要があるのです。

そのうえで、IT化を進めるために人手・機械・システムの組み合わせを検討したり、改善点を探ったりしながら、効率化を図る役割を担います。

システム部門の場合

システム部門にとって、最初に取り組むべき課題は、既存システムのレガシー化を経営陣に理解してもらうことです。経営陣は、システムのレガシー化を課題と認識していない場合も多く、この業務を怠ると、システムの再構築を迫られるリスクが発生します。そのため、既存システムの状況を明確にすることは大変重要なのです。

また、要件定義に参加するIT企業の選定基準を明確にしておかなくてはいけません。「有名であるから」「費用が安い」などの理由で決めてしまうと、企業の目標を達成できなくなるおそれがあります。価値ある企業の協力を仰ぐためには、選定基準が大きなウエイトを占めます。

要件定義後の需要予測システムの運用


要件定義が完了し、実際に需要予測システムの運用を行うには、どのような準備を行えば良いのでしょうか。ここでは、システムを最大限に活用するための取り組みを解説します。

予測のインプット

需要予測を行うには、元となるデータが必要です。精度の高い予測を行い、在庫削減やリードタイムの短縮など目的を明確にするため、次のようなデータを収集しましょう。

  • 過去の商品出荷データ
  • 販売データ

データは、最低でも2年分の数値が必要です。季節性の商品も、2シーズン以上の数値を集めてくと、販売パターンや景気の変動、年ごとに起きたアクシデントが需要にもたらした影響などを把握できます。

予測モデルの生成

AIは、初めから正確な需要予測ができるわけではなく、あらゆるデータを学習させる必要があります。機械学習のパラメータをチューニングし、予測データと実績の誤差を学習しながら予測精度を改善していくことが重要です。

ツール導入でシステム構築を短縮

システムの予測精度を上げるには、適切な予測設計ができるデータサイエンティストの存在と、膨大なデータの両方が必要不可欠です。これらの役割を担うツールを導入することで、作業の自動化が可能となり、効率化および時間の短縮にもつながります。

有効なツールのひとつとして、現在多くのお客様にご利用いただいている商品が、TRYETINGの「UMWELT」です。

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まとめ

需要予測は、企業経営に関わる重要かつ困難を伴う業務です。要件定義は、業務を最適化するための手段であり、ツールを使うことで効率的に進められるようになります。TRYETINGのUMWELTを活用し、適切な需要予測につながると、企業経営の最適化が期待できるでしょう。

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