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BUSINESS

需要予測にAIを活用して精度向上!課題解決に役立つ方法を解説

 

市場のニーズを的確に捉え、生産・流通を適切に保つには精度の高い需要予測が求められます。製造や小売などの業界は、需要予測の精度が直接の利益に関わってくるため、精度の向上を喫緊の課題と感じている方もいるのではないでしょうか。

そこで、この記事ではAIを活用して需要予測の精度を高める方法をご紹介しますので、ぜひこの機会に導入の検討をしてみてはいかがでしょうか。需要予測の精度が向上すれば、業績UPにもつながるでしょう。

▼更に需要予測について詳しく知るには?
需要予測の基本を徹底解説!精度向上のポイントも紹介

▼社内のデータをAI化するには?
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ(活用事例あり)

需要予測の精度向上は大きな課題のひとつ


需要予測は市場のニーズを把握するために多くの企業で行われています。しかし、需要予測がうまくいくとは限らず、何らかの課題を抱えているケースが多いのも事実です。抱えていることが多い主な課題には以下のようなものがあります。

・精度が低い
・一部の人間しか予測できない

また、需要予測の精度が低いと欠品による販売機会の損失や、過剰在庫による保管コストの増大につながります。在庫の適正化を考える上で需要予測の精度向上は大きな課題のひとつです。

この記事では需要予測の精度を高め、数々の課題を解決する方法を詳しくご紹介します。

需要予測における主な課題


需要予測においては、予測精度やノウハウ面、データ不足などさまざまな面で多くの企業が課題を感じています。背後にどのような原因が隠されているのか知ることで、改善につなげていきましょう。

需要予測の精度が低い

需要予測の精度が低いことを課題と感じている企業は多く存在します。需要予測の中心的な手法として市場調査・顧客調査を用いているケースや担当者の経験に依存しているケースが見受けられ、必要なデータが十分に蓄積できていない場合にありがちです。

予測精度の低さや担当者の経験に依存する仕組みを解消するには、過去のデータを蓄積し、データに基づいて需要を予測する仕組みを作ることが必要になります。

業務のノウハウが属人化する

担当者が長く需要予測業務を行っていると、ノウハウが担当者に依存して業務が属人化しがちです。業務が属人化した状態をそのまま放置していると、いざ担当者が変わったときにこれまでのノウハウを生かせなくなってしまいます。

たとえこれまでの需要予測の精度が高かったとしても、担当者が変わったとたんに精度が下がってしまうことにもつながるので危険です。業務の属人化を防ぐためにも、ノウハウを共有できるシステムづくりを進めましょう。

データを準備する手間がかかる

精度向上を目指してデータに基づいた需要予測を導入する場合、必要なデータを準備するのに多くの手間がかかります。必要なデータの一例は以下の通りです。

・販売実績
・出荷実績
・外部要因(気象データ・競合商品のデータ等)

これらのデータをそろえ、活用できる形にするためには多くの作業が必要になります。より精度を高めるには常に最新の情報を使用する必要があるでしょう。必要なデータをきちんと準備するためにも、普段の業務で得られた多種多様なデータを記録しておくことが大切です。

需要予測モデルがブラックボックス化する

需要予測システムを導入し、AIの力を活用するケースもあります。しかし、AIが特定の需要予測を行ったとしても「なぜそのような結果になったのか」という根拠がわからないケースがある点に注意が必要です。

これをブラックボックス化と呼びます。予測結果を導き出した根拠がわからなくなると、成果が出なかったときに解決策を考えるのが難しくなるので危険です。これを避けるためには、導入段階で根拠を追求できるタイプのシステムを選ぶ必要があります。

課題解決にはホワイトボックス型AIがおすすめ

需要予測のさまざまな課題を解決し、根拠を正しく理解するにはホワイトボックス型AIを活用した需要予測システムがおすすめです。ホワイトボックス型AIとは、特定の結果を出した理由や発見したルールを人間に対して説明できるタイプのAIを指します。

根拠を知ることで、需要予測の精度が低かった場合の原因と改善策を追求しやすくなるのがメリットです。なぜその結果に至ったのかを理解できれば、細かく分析して改善策を立案しやすくなります。需要予測のOODAループを回しやすくするためにも、ホワイトボックス型AIを導入するのがよいでしょう。

AIの導入で予測精度を改善できる理由


ここでは、AIを活用することで需要予測の精度が改善できる理由を詳しくご紹介します。

さまざまな要因の影響度を計算できる

需要を判断するのに考慮しなければならない要因は数多くあり、精度が高い需要予測を実現するには多くの情報を総合的に考慮しなければなりません。需要予測に反映したいデータには以下のようなものがあります。

・受注実績
・販売実績
・出荷実績
・商品情報
・特売情報
・気象情報
・競合製品に関する情報

これらの情報を手動でチェックし、予測に反映させるのは至難の業です。AIを導入すれば事前にデータを準備することで、これらの情報を考慮して需要を予測できます。業務効率UPにつながるので、ぜひ活用しましょう。

複数の予測方式を併用できる

AIを活用した需要予測では、複数の予測方式を活用することが可能です。需要予測で用いる予測方式には以下のようなものがあります。

・移動平均法
・指数平滑法
・加重移動平均法
・時系列分析法
・回帰分析

AIを導入すると、これらの方法に加えて「機械学習」を実装可能です。データに対してさまざまな方法で分析するだけでなく、機械学習を併用することでより需要予測の精度を高められます。

人的ミスやノウハウの属人化を防げる

需要予測システムを導入することでデータをシステムに集約して予測を自動化でき、ヒューマンエラーを予防可能です。複雑な分析作業を人間が行うとヒューマンエラーのリスクが高まるため、自動化によって解決できるのは大きなメリットといえるでしょう。

ほかにも、分析プロセスや根拠、結果を可視化することでノウハウを社内共通の資産として管理できます。業務を標準化し、属人化を防ぐ有効な手段として役立つでしょう。

AIによる需要予測を成功させるための導入プロセス


需要予測のAI化を推進するためには、目的に応じたシステムを導入することが大切です。また、適切な需要予測を行うには正しい導入プロセスを踏む必要があります。闇雲にシステム化を進めても失敗するリスクがあるため、これからご紹介する3つのプロセスを参考にしてみてください。

目的を明確にする

需要予測のAI化や精度向上は手段のひとつで、目的ではありません。需要予測システムの導入自体が目的となってしまわないように、最終的な目的を見失わないようにしましょう。

需要予測は市場に求められている自社製品の量を予測し、適切に生産・供給することです。欠品と過剰在庫を防ぐことが主目的といえるでしょう。従って、自社がどの製品の在庫を最適化したいのか、どのような課題を抱えているのかを明確にすることが重要です。

必要なデータをそろえる

AIは膨大なデータを分析して学習し、その結果を生かして需要を予測します。AIで精度が高い需要予測を実現するためには、必要なデータを十分に備えることが大切です。

出荷量や生産量、在庫量、外部要因などのデータが必要になるため、社内にきちんと蓄積されているかチェックしましょう。十分なデータがないとAIを導入しても失敗する可能性が高いため、データを集めるところから始めなければならないケースもあります。

モデリングする

精度が高い需要予測を実現するには、AIモデルを生成する「モデリング」と呼ばれるプロセスが必要です。一般的なモデリングは以下の手順で行います。

1. 特徴量エンジニアリングによって収集したデータからモデリングに使用するデータセットを生成する
2. モデリングを実行する
3. 特徴量を取捨選択して必要なもののみを残す

多種多様なデータの中から需要予測に必要なもののみを収集し、効率的に分析することで精度向上を目指します。

需要予測にAIを導入する際の注意点


AIは需要予測の精度向上に役立つものですが、導入後必ずしもすぐに精度が向上するとは言い切れないのも事実です。運用していく間にも継続的に学習したり、チューニングしたりする必要もあります。ここでは、AIを需要予測に活用する上で注意したいポイントを3つ紹介します。

100%の予測精度は不可能

AIで需要予測の精度を高められるとはいえ、精度を100%にすることは不可能です。そのため、AIシステムを導入すれば需要予測が確実なものとなるとは考えず、ある程度外れることを前提としてビジネスを構築する必要があります。

需要予測の結果が全てではないことを意識した上でデータを活用しましょう。予想が大きく外れた場合は、より精度を向上させるために改善を図ることも大切です。

定期的な再学習が必要

将来の予測を継続し、一定レベルの的中率を維持するには定期的に再学習する必要があります。競合製品の状況や市場ニーズの変化など、さまざまな原因で需要は変動し、一定ではありません。

従って、予測精度を維持するためにも、常に最新のデータを与えて学習させることが大切です。AIの予測が大きく外れた場合は、原因を追求して適切に対策することで予測精度を高められます。AIを運用する上で、効果の検証と適切な対策は欠かせません。

操作が難しいシステムは避ける

AIを活用するシステムの中には、モデリングやアルゴリズムの構築などで高度なプログラミングスキルや専門知識が求められるものがあります。AI専門の人材が在籍しているなら問題ありませんが、多くの中小企業等で専門の人材を確保できない場合は注意が必要です。

無理なくAIを構築・運用するためにも、ノーコード・ローコード開発に対応しているものなど、高度な専門知識がなくても使えるシステムを選びましょう。

需要予測のAI導入ならTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ!


TRYETINGでは、ノーコードでAIを導入できるシステムとして「UMWELT」を提供しています。UMWELTはさまざまな知能労働にAIを活用することを目指すシステムで、多くの場面でご活用いただけます。AIの導入、DX推進を目標としているなら、ぜひご検討ください。

DX化に必要な機能をオールインワンで提供

UMWELTでは、ビジネス全体をDX化するために必要なアルゴリズムを提供しています。アルゴリズムの数は100種類を超えており、多くの場面で幅広く使えるのがメリットです。一例として、需要予測以外にも以下のような業務にお使いいただけます。

・売上予測
・来客数予測
・生産計画の立案
・広告の効果分析/予測
・シフト自動作成

自社のニーズに合わせてアルゴリズムを選び、最適なシステムを構築できます。さまざまなニーズに対応できるのも特徴のひとつです。

AIエンジニアがいなくても手軽に運用可能

UMWELTを利用する上で、AIに関する専門的な知識や高度なプログラミング技術は必要ありません。導入時の具体的な手順は以下のとおりです。

1. データを収集する
2. 必要なアルゴリズムを選択してAIを作成する
3. システムを実装して分析する

社内に散らばっているデータの集約やデータクレンジングなどは必要ですが、比較的簡単な手順でAIを実装できます。すでに存在する社内システムにAPIを介して連携することも可能で、柔軟性が高いのもメリットです。

低コストで導入できて負担が少ない

UMWELTは業界最安値水準の料金でサービスを提供しており、AIシステムの構築・運用にかかる費用を削減できます。クラウド型のサービスなので、社内にサーバーや専用の機材を用意する必要もありません。

AIを導入したいけれど、コスト面が課題だったという企業でも無理なくお使いいただけます。TRYETINGでは「BASIC」「PRO」「ENTERPRISE」の3プランを提供しており、必要な機能に応じて適切なプランを選んでコスト負担の最適化が可能です。

UMWELTの導入事例を紹介


UMWELTは多くの企業ですでに活用されており、大きな成果を上げています。ここでは、需要予測をビジネスに活用して成功につなげた例を2つ見ていきましょう。UMWELTによる需要予測がどのように役立つのか知りたい方は、ぜひチェックしてみてください。

【オルビス様】サプライチェーンマネジメントにおける需要予測・在庫管理の精度向上

化粧品や栄養補助食品の開発・販売を行っている「オルビス株式会社様」では、既存システムで対応できなかったBtoB分野の需要予測にUMWELTを導入しました。BtoB分野への参入に伴って販売方法の変化などがあったものの、AIを活用することで需要予測の精度を高めることに成功しました。

併せて既存商品の需要予測・在庫管理システムの更新も行っています。今後は新商品の予測に活用することも考えており、活用分野はさらに広がるでしょう。

【WILLER EXPRESS株式会社様】運賃調整や広告施策の最適化に成功

高速バスを運行している「WILLER EXPRESS株式会社様」では、運賃調整や広告施策の最適化を目的としてUMWELTを導入しました。AIを活用することで蓄積してきたこれまでのデータや予約状況から需要を予測し、適切な運賃を設定できるようになっています。

導入前は20路線の運賃を手動で調整していたものの、判断が適切でないという課題がありました。UMWELTによってそれらの課題を解決でき、今後は会員施策や広告施策への応用を検討しています。

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まとめ


需要予測は欠品や過剰在庫を防ぎ、市場に適切な量の商品を供給するために欠かせません。経験や担当者のノウハウに依存した需要予測から脱却し、精度を高めるためにはデータ分析技術やAIの活用が最適です。

TRYETINGでは、需要予測に使えるAIシステムとしてUMWELTを提供しています。ノーコードでAIを実装でき、AIやプログラミングの専門知識を持つ人材がいなくてもお使いいただけるのがメリットです。

コンサルタントが伴走してサポートするオプションも提供していますので、業務のAI化をご検討中の方はぜひTRYETINGにご相談ください。

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