需要予測は当たらない?AIで高い精度を実現する方法
企業が抱える在庫削減は、ビジネスにおける非常に重要な課題のひとつです。少ない在庫でも欠品を起こさないようにするためには、どのようにすればよいでしょうか? 答えは一言でいうと、将来の需要を正確に予測して、必要なときに必要なだけ生産すればよいのです。 しかし、新型コロナウイルスによる需要の激減を数年前から予測できた人はどれだけいたのでしょうか? また、来月発売される新製品の需要を完璧に予測することは可能でしょうか? 残念ながら「需要予測とは当たらないもの」と言っても過言ではありません。 今日、多くの企業がビジネスの現場で需要予測に取り組んでいます。 データを集計、加工、分析しレポートとして出力するシステムを導入したり、独自の予測モデルを作ったり、あるいは在庫担当者の長年の経験に頼ったり、方法はさまざまですがほとんどの企業が需要予測をさまざまな形で取り入れていると言ってよいでしょう。 長年多くの企業で取り組まれてきたにもかかわらず近年ますます需要予測の重要視されているのはなぜでしょうか? 本記事では、需要予測の基礎についておさらいし、需要予測を高い精度で実現する方法についてご紹介します。

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目次
需要予測が重要な背景
需要予測が当たらない?その理由とは
高い精度で需要予測を行うための方法とは
精度の高い需要AI予測を実現できる「MatrixFlow」 -
需要予測が重要な背景
昨今のビジネスにおいて需要予測が重要視される理由とは何でしょうか?
これは皆さんが取り組まれている普段のビジネスについて考えると分かりやすいでしょう。皆さんのビジネスにおいて扱っている商品やサービスは、おそらく市場が飽和しているのではないでしょうか。
すでに、モノやコトが溢れている近年においては、市場で類似した商品やサービスが競合しているため、単純な商品の魅力だけではない付加価値で勝負することが少なくありません。
そうした中で、他社に追随を許さない、高い競合優位性を手にするにはどうすればよいのでしょうか?
まず、第一に考えられることが需要予測によって収益の最大化を図り、そこで得た利益や資金からあらたな商品やサービス、あるいはマーケティングに集中的で持続的な投資を行うことです。
このような、需要予測システムを効果的に用いるためには「予測・対策考案(Plan)→販売(Do)→効果検証(Check)→対策練り直し(Act)」 のPDCAサイクルを回していく必要があります。ここで言う需要予測とは、在庫担当者や販売担当者の経験・勘などといった属人的な要素に頼ったものではなく、データ分析による客観的な基準をもとにしたものを指しています。
従来、企業によっては、ベテラン従業員の経験・勘から需要量を予測し、意思決定を下している場合もありました。ただし、このやり方では、属人的な部分が多いために、会社に知見が蓄積されず、もし当該従業員が退職した場合は、従来通りの需要予測が実施できなくなり、大変リスクの高い状況でした。さらに、このような属人的な需要予測では、客観的なデータをもとに分析をしているわけではないため、予測精度は実際あまり高くありません。
「〇〇さんは長年の経験からこの業界を熟知しているため、予測は正確だ」と思えても、それは新人や業界を知らない他人と比べて高いというくらいのもので、やはりデータをもちいて分析を行った需要予測には劣る部分があると言わざるを得ない状況です。
また、実際の根拠に基づいていないことも多いため、今回はたまたま予測が当たったとしても、少し市場や商品の状況が変わると、どの部分が変数の変化で、予測がどのように変わるのかを把握していないと実際のところ一回きりの予測結果となってしまいます。
市場の変化による兆候をいち早く察知するためにも、やはりデータ分析に基づいたビジネスの基準値としての需要予測が欠かせないということになります。 -
需要予測が当たらない?その理由とは
このように、重要である需要予測ですが、トレンド予測はなかなか当たりません。
トレンドとは、いわゆる流行や市場の時系列の動きであり、これを予測するのは至難の業です。
大手アパレルメーカーでは18年夏に米大手IT広告企業と共同プロジェクトを開始しました。
世界中で集めたビッグデータを分析し、該当する年に流行する色やシルエットを予測し、AIを活用した精度の高い生産計画を立てることに活用を図っています。しかし、同社社長は情報・製造・小売業への取り組みについては、まだまだ取り組みの途中であるという認識です。直近の決算期において在庫(棚卸資産)が増えてきており、店頭での値下げが増えており、消費者の買い控えを誘発するといった悪循環が起きているという分析結果もでています。
自他共に認めるデータドリブン経営企業でもAIによる需要予測は難しいことが改めて認識されました。
その理由は、実はAIの特性を理解すれば簡単に説明ができるのです。まず、AIを用いた需要予測においてAIが高い予測精度を出すためには、以下の条件が満たされている必要があります。
・データフォーマットの統一
・十分な量のデータ
・想定外の外的要因がないまず第一に、データフォーマットが統一されていることは重要な要素です。
こちらが統一されていないとAIは正しい予測ができないからです。
以下の2点に注意しましょう。・データを手入力する際のミスや表記ゆれ(全角、半角なども含めて)
・ECと実店舗でデータのフォーマットが違う(品番などの表記の違いなども含めて)上記2つはほんの一例ですが、こういった細かな点をまずは統一することが重要です。
なお、アパレル産業はデジタル化が他産業と比べ遅れていると言われていますので、会社内だけではなく、業界全体での取り組みも必要となってきます。次に、大量のデータ(売上データ、在庫データ等の生データ)があるのは、よく売れている人気商品であるという制約条件があります。
新商品は基本的には売り上げの実データがありませんので、予測の精度にばらつきが大きくなります。そして、3つ目の「想定外の外的要因」が実は最も重要です。実際のトレンドや需要は、外的な要因に大きく左右されつづけています。
想定外の要因としては、以下のようなものがあります。・近隣に大型商業施設が建設される
・近隣にマンションが建設される
・競合店が値下げ → 自店の売上は下がる
・競合店が値上げ → 自店の売上は上がる
・店舗従業員のその日の気分やメンバーの顔ぶれこのように挙げていくとキリがありませんが、現在のAIはこうした外的要因までも正確に予測に反映させる技術水準には達していないのが現状です。
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高い精度で需要予測を行うための方法とは
需要予測が「正確には当たらない」ことを前提にするのがポイントとはいえ、毎回、予想と結果が乖離した需要予測を行ってしまっては、ビジネスにおいて、実際に活用できなくなります。
そこで検討していきたいものとして、需要予測の精度を向上させる取り組みの実施です。
コツコツとした積み上げにはなりますが、100%当たる予測は存在しなくても、その精度を0.1%でも上げていくことで、最終的には収益の最大化に近づきます。そのためにはまず、分析に使用するデータの品質の向上を目指しましょう。
データは、まず何よりも正確であることが重要です。
長らく更新されていないデータや、取得状況の異なる信憑性の低いデータを使っても、信頼性の高い需要予測は行えないでしょう。
一見当たり前と思われることに、実はポイントが隠されていることが多くあります。
多くの企業で行われている需要予測には、データそのものに不備があり、結果、需要予測が正しく実施されていない傾向があります。次に、データの異常値に対する対処法も重要です。
小売店におけるマーケティング活動によって、数日間だけ売上が急増することがあると思います。
この場合は、一時的に売上が増大した分のデータは異常値として需要予測モデルの入力データから取り除くか、近似などの補正処理を行った上で、慎重に取り扱う必要があります。
異常値が入ったまま需要予測を実施しても、正しい予測にはならないでしょう。需要予測モデルを継続的に改善する取り組みも成功への大きなカギになります。
正確なデータを使用して行った需要予測も、実際の需要と大きく乖離することがあります。
そのとき、単なる失敗だったと終わらせるのではなく、予測と結果を比較し検証を行い、乖離の原因や理由を探った上で、その情報を需要予測モデルの改善に反映させましょう。
重要なのは、この取り組みを継続的に行っていくことです。
これを継続的に行うことで、今日よりも明日、明日よりも明後日、さらに1年後と需要予測の精度は上がって行くものです。決して急激な伸びは期待できないのですが、平坦に近いほど緩やかな精度向上でも、継続していくことで、より高精度な需要予測モデルに近づいていきます。
また、昨今の需要予測にはAI・機械学習が備わっています。
AI・機械学習の本質は大量のデータから知見を導き出すことですので、つまり、分析対象となるデータが多いほど精度が増していくわけです。
このことから需要予測は、ある程度長い年月をかけて育てて行くものだと考え、結果に一喜一憂するのではなく、地道な取り組みを継続していきましょう。 -
精度の高い需要AI予測を実現できる「MatrixFlow」
プログラミングを使わずにAIを作れるMatrixFlowでの需要予測の例を簡単にご紹介します。
ここでは、在庫最適化により在庫を予測します。
まず、「在庫数の適正化」には、最適な需要の予測が欠かせません。
需要予測とは商品やサービスの短期的あるいは長期的な需要を予測するものです。
この需要予測は、これまでは担当者の経験や勘など、感覚的・属人的な判断が主でしたのであまり精度がよいとはいえませんでした。
売上を最大化するための精度の良い在庫予測をするためには、客観的な指標を用いた解決手法が必要となります。
このような背景から、クラウド、ビッグデータや処理技術の発展を背景としてAI・機械学習技術を活用した在庫最適化の課題解決への関心が高まっています。実際に多くの企業ではAI・機械学習モデルを用いて需要予測を高度化するなど、在庫最適化の課題解決に向けた取り組みが急務となっています。
AIを活用することで、精度の高い需要予測を行い、売上最大化のための在庫予測の手法についてご紹介しました。
MatrixFlowでは、在庫最適化のための需要予測AIを素早く簡単に作成することができます。
各商品の売上・注文数、在庫、顧客、各店舗の情報などを細かく設定して、過去の消費量から必要な消費量を予測し、各商品の必要在庫数を予測でき、無駄になっているコストを検知することが可能です。詳細は、以下のMatrixFlowのお役立ちサイトをご覧ください。
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MatrixFlowでスピーディに分析
MatrixFlowはAIを素早く簡単に作成することができる、AI活用プラットフォームです。
MatrixFlowのAutoFlow(自動構築AI)を使用することで精度が高く信頼性の高い需要予測を、ボタンをクリックしていくだけでスピーディに実現することができます。
プログラミングなどの専門知識を持たない人材でもAIの作成・運用が可能です。予測結果と共に、結果に与えた影響度合いである重要度も見ることができます。
以下のチュートリアルでは、上の図のような結果を得ることができるAIの作成手法を説明しています。
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ビジネスのためのAI活用プラットフォームMatrixFlowについての詳細はこちら
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企業活動を円滑に行うには「今後の予測をいかに正確に立てることができるか」にかかっているといっても過言ではありません。特に食品・飲料など売上に季節要素が高い業界の活用は必須と言えるでしょう。 そのために、季節・トレンドなどの時間的変化を考慮しながら「時系列予測」を立てる必要があります。 この記事では「時系列予測」を行うメリット、やり方、AIを使った便利なデータ分析方法について紹介します。
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AIを活用した在庫管理とは?メリットや導入方法、事例を紹介
在庫管理を行う場合、次のような課題を抱えている企業は多いのではないでしょうか。 ・担当者の知識や経験によって管理品質にバラツキがある ・データ入力や作業のミスが起こりやすい ・正確な需要予測ができずに在庫不足、在庫余剰が発生する こうした課題も、AIを活用した在庫管理を導入することで解決できます。 この記事ではAIを活用した在庫管理のメリットや、導入方法、実際に導入している業界の事例などをご紹介します。
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売上予測にAIを活用するメリット7点!やり方・導入事例を紹介
「AI」を使って売上予測ができることをご存じですか?在庫を抱える小売業にとって、売上予測を正確に行うことは大きな課題です。なぜなら多くの在庫を抱えることは経営にとって大きなリスクとなるからです。大量に仕入れた在庫の多くが売れ残ってしまった場合、企業は大きな損害を被ります。その誤差をできるだけ少なくする技術として、注目を集めているのがAIによる売上予測です。この記事では、売上予測にAIを活用した場合のメリット、やり方、導入事例などについて紹介します。
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AI・機械学習で必ず必要なデータの前処理とは?簡単にできる加工方法をご紹介
業務効率化や売上拡大のため、ビジネスでのAI活用が進んでいます。 ですが、AI活用に「データ前処理」が重要であることはあまり知られていません。 データ前処理は、AI実装までの作業工程の8割を占めるとも言われるほど重要な工程です。 本記事では、AIにおけるデータ前処理とは何なのか、具体的なデータの前処理方法を解説していきます。
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AI・機械学習を用いた画像分類とは?その方法、実活用例を徹底解説
AIや機械学習を活用した画像分類は広がりを見せています。最近では、次のような活用事例があります。 1. パン屋さんのレジ業務への画像認識AI活用 2. バスケットボールなどスポーツ関連への画像認識AI活用 3. 運送会社の安全運行や防災分野への画像認識AI活用 4. 電車やバスの改札・空港の認証ゲートでの画像認識AI活用 5. 音楽フェスなどイベントでの画像認識AI活用 6. 製鉄所における作業者の安全管理業務への画像認識AI活用 7. Eコマースサイトへの画像認識AI・検索技術への画像認識AI活用 8. マグロの検品業務への画像認識AI活用 9. ワイン検査業務への画像認識AI活用 AI・人工知能の技術が積極的に活用されている分野の一つに画像認識があります。画像認識は、画像(動画)データからパターンを認識して、その特徴から対象物を特定します。画像認識はディープラーニングにより精度が飛躍的に向上したため、現在、さまざまな業種・業界で導入が進んでいます。 本記事では、AI・人工知能・機械学習を活用した画像分類について概観し、その方法、実際の活用例について、AIを活用した画像分類のおすすめツールを紹介します。
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製造業でのAIによる異常検知と原因の特定
製造業において、日々稼働している生産ラインの中には、製品を作るためのさまざまな機器があります。これらの機器が突然、なんの前触れもなく故障し、停止してしまうと、生産ライン全体の停止、修理にかかる費用、新しい機器のリース代など、さまざまなコストがかかり、製造する上でのデメリットとなります。 上記から、異常検知は製造業においてクリティカルな問題です。また、異常検知の実施にあたっては現場の長い経験や、高度な技術も求められるため、工場や生産管理の現場担当者から見ると、異常検知は頭を悩ませる課題のひとつとなります。 今回は、そのような異常検知について、その概要、方法、さらには最新のAI・機械学習を活用した異常検知の方法についてもご紹介します。
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製造業でのAIによる需要予測の活用事例
製造業ではビックデータを使ったAIによる需要予測を行うことにより作業の自動化が進み、人手不足問題の解消や生産ロスの解消にも貢献します。
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担当者の経験に頼った需要予測を時系列予測で改善
商品やサービスの需要をAIによる時系列分析でより正確に予測していきます。 高精度な需要予測ができれば、データに基づいた仕入れや生産の計画ができます。
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時系列予測でコールセンターの業務効率化
コールセンターの業務効率化を、AIを活用した時系列予測を用いて、解決します。 日々の入電(問い合わせ)数から対応するオペレーター数を適切に配置することで、コストの削減と業務の効率化に繋がります。
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SNSの投稿に含まれる感情をテキストマイニングで分析する
SNSの投稿から感情を分析するなどのマーケティングのための作業を、AIによるテキストマイニングで効率化します。 AIによるテキストマイニングは業務効率化を実現するだけでなく、分析結果を用いて、商品開発や広告・宣伝をすることができます。
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売上最大化のための在庫予測
近年、小売業や通販業界で問題になっている在庫管理の課題を、AIを活用した在庫予測の手法を用いて、解決に導きます。 AIを活用した在庫予測は、従来の需要予測より精度が高く、信頼性の高い予測を実現でき、適切な在庫予測による売上最大化が見込めるようになるメリットがあります。