AIを活用して簡単に「時系列予測」ができる!メリット、やり方を紹介
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。

-
予測に必要となる、時系列データとは、例
「時系列予測」を紹介する前に、時系列データとはどのようなものかを紹介します。
こちらを紹介することによって「時系列予測とは一体どのようなデータを活用するのか」がイメージしやすくなります。
そもそも時系列データとは、時間の経過とともに定点観測されたデータのことを指します。株価、気温、売上金額などが代表的なデータです。
時系列に沿って順番に並べられたデータで、その順序が大きな意味を持ちます。そのため、時系列データはデータの順番を変更しないことが大きな特徴です。時系列データは大きく2つに分類できます。
1つ目が「一変量」。これは文字通り1つの時系列によって構成されるデータです。(例:日付・売上)
2つ目が「多変量」。これは2つ以上の時系列で構成されるデータです。(例:日付、売上、気温、株価、広告費など) -
時系列予測の概要
時系列予測とは、上記「時系列データ」を元にしてデータ解析をし、今後の動きを予測することです。
折れ線グラフなどで、気温の変化を予想する天気予報などがその代表的な例となります。
気温の変化によって食品・飲料の売上が変わるように、季節性の変化は経済活動に大きな影響を及ぼします。時系列予測には「季節性」と「トレンド」という要素があります。
「季節性」は日付・曜日などの一定の周期ごとに発生するパターンのことをいい、「トレンド」は過去のデータから予測される傾向のことを指します。
このほかバレンタインデーにチョコレートの需要が高くなるように、1年の間に周期的に変化する「季節変動」があります。
ほかに季節要因ではない不規則な変動があります。小売業界の売上を例にとると、突発的な台風・競合他社による新商品発売などによる周期性・規則性のない突発的な変動で、その名も「不規則変動」と呼ばれます。
これらは時系列データが変動する要因として挙げられます。時系列予測には上記4つのデータを合算、もしくは積算してデータを測定します。こうして算出された「時系列予測」は新商品の売り出し、セール実施の検討など、経営に大きく役立てることができます。
-
時系列予測の活用事例
時系列予測は天気予報のみならず、日々の為替レートの変動、企業や国の成長度、市場規模の変化の予想に役立てられています。「時系列予測」というと難しく感じられるかもしれませんが、例えばスーパーでは混む曜日・時間帯に合わせて人員の配置を調整します。これも「時系列予測」をした結果の施策であると言うことができます。
こうした施策は小売業界・飲食業界において頻度高く行われています。これを経験則ではなく、データによってより客観的に、根拠を持って精度を高く発展させたものが「時系列予測」です。ほかの業界の活用事例を紹介します。
農業では時系列予測を活用して、フードロスの削減に取り組んでいます。またタクシー業界では周辺のイベントなどの位置情報をはじめ、局地的な大雨などの気象情報や、交通機関の乱れなどの情報から、タクシー需要の予測を立てています。
不動産業では不動産価値・投資プランなどに時系列予測を活用しています。そうすることによって、少ない人員でも満足するサービスを不動産オーナーに届けることが可能となります。
こうした様々な業界で時系列予測は活用されています。 -
時系列予測のメリット
時系列予測を行うことで、具体的にどのようなメリットがあるのか紹介します。
■高い精度の時系列予測が可能
時系列予測をデータで行わなかった場合、担当者の勘・経験に頼ってしまうケースが多く見受けられます。
しかし勘というのはデータに基づかない定性的なものです。
ましてアフターコロナで先行きが見えない今、人の経験・直感で物事を判断することは、より一層難しくなってきているといえるでしょう。
今後、より複雑化していく世の中の動きに対応するためにも、データを活用した精度の高い「時系列予測」導入は必須と言えます。■業務効率化が可能
担当者の勘や属人的な業務によって行われる「時系列予測」を脱することで、業務効率化が可能となります。
時系列予測はモデルに従って自動的に分析・予測ができるため、担当者は本来の業務に集中することができます。また担当者の異動・退職が起こった場合においても、スムーズな引き継ぎが可能となり、一定のレベルのサービスを保つことできます。■在庫を最適化して管理可能
「時系列予測」を行うことで「在庫がどの程度必要か」という需要予測についても可能となります。
在庫を最適化することで、売り逃しによる機会損失、過剰な在庫による場所代などのコストを防ぐことができます。会社全体のコスト最適化に寄与することが可能です。 -
時系列予測のやり方とは
では具体的に「時系列予測」とはどのように行うのでしょうか。ARモデル・MAモデル・ARIMAモデル(下記にて概要を紹介)など、様々なモデルがありますが、実際に行うには欠損値の前処理、アルゴリズムの構築や評価が必要となり、専門家であるデータサイエンティストであっても難しいと言えます。
しかし、データ処理についての専門知識を有していない場合であっても、プログラミング不要で簡単にできるサービスがあります。■ARモデル
ARモデルは「自己回帰モデル」と呼ばれています。
失業率などの経済指標、また株価の分析に用いられる手法で、現在の値を過去のデータを用いて回帰するモデルのことを指します。■MAモデル
「移動平均モデル」ともいわれるMAモデルは、ARモデルと組み合わせてビジネス分析に使用されています。■ARIMAモデル
ある地点のデータと、直近の値との関係性を分析し「その傾向が継続する」と過程して、未来の数値を予測する手法です。
時間経過とともに変化するデータを扱うのに適したモデルです。
柔軟性のあるモデルのため、時系列予測において積極的に用いられています。 -
時系列予測をAIで簡単に行う「MatrixFlow」
AIを活用することで、誰でも簡単に時系列予測を行うことのできる「MatrixFlow」について紹介します。
「MatrixFlow」(マトリックスフロー)とはビジネスのためのAI活用プラットフォームの名称です。ドラッグ&ドロップをするだけで誰でも簡単に機械学習を使いこなせることが大きな特長です。「MatrixFlow」で時系列予測を行うために必要なのは、たったの4ステップです。それはデータのアップロード、レシピの設計、学習、予測です。
1.データのアップロード
まずは、予測の材料となるデータを「MatrixFlow」上にアップロードします。2.レシピの設計
AIの設計図は、図に表示されているようにブロックを繋ぐだけで完了。
このブロックはTrendFlowと言い、未来を予測する時系列系の自動機械学習機能を備えています。欠損値があっても問題ありません。あらゆるパターンの変化に自動で変化してフィットできるという特徴があります。3.学習
データとレシピを紐付けて学習を行うと、実績値と予測値を見ることができます。
予測値は、最終的な予測結果以外にも、トレンド・変化点・周期を自動で検知して表示します。算出された任意の周期に対して、名前を付けて管理することも可能です。4.予測
予測期間を入力することで、AIが時系列予測について可視化を行います。
結果はダウンロード可能なため、自身で詳細な分析を行うことができます。
このように、簡単にAIを活用して時系列予測が可能となります。 -
AI活用の「時系列予測」まとめ
天気予報をはじめ、日々の為替レートの変動、企業や国の成長度、市場規模の変化の予想に役立てられている時系列予測について概要をご紹介しました。
アフターコロナで先行きの見通しが立たない中、担当者の勘・経験に頼らずデータから算出される高い精度の「時系列予測」は、企業活動を行ううえで必須と言えるでしょう。
業務の効率化・在庫最適化などのメリットもあり、小売業界のみならず、農業・タクシー業界などのサービス業にも活用が広がっています。
しかし、この時系列予測は難易度が高く、プロのデータサイエンティストが行う場合でも困難と言われています。
そのため、誰でも簡単に時系列予測ができるAI「MatrixFlow」の活用に注目が集まっています。たった4ステップで、精度の高い時系列予測が可能という特長があります。
時系列予測をAIで簡単に行う「MatrixFlow」について、検討してみてはいかがでしょうか。
-
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
MatrixFlowの製品情報ページ -
AI活用・導入の実現方法についてのご質問ご相談はこちら
お問い合わせ
関連した事例
-
不動産業におけるAI技術:AI活用領域と、事例をご紹介
不動産業界は他の業界に比べて、AIの進出が遅いといわれているため、今のうちに導入できれば多くのメリットを享受できるかもしれません。そこで本記事では不動産業界におけるAIの活用領域や、AI導入のメリット・デメリットを解説します。
-
効率化できる在庫管理の考え方と、AIを活用した最先端の在庫管理
製造業や小売業など、商品を扱う企業において重要なのが「在庫管理」です。適切な在庫管理ができていないと商品の需要変化に対応できず、売上機会の損失にもつながりかねません。そうはいっても、今さら管理方法を変えるのは遅すぎるかも...と思われる方もいるでしょう。在庫の管理方法を改善するのに遅すぎることはありません。今現在うまく在庫管理ができていない場合も、コツや事例を学べばいつからでも改善可能です。本記事では、在庫管理を効率化するための考え方について解説していきます。
-
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。
-
AIを活用した需要予測による在庫最適化
ここ数年で、AIを活用して商品の需要を予測する動きが増えてきています。 AIを需要予測に使う目的は様々ですが、最も多いのは在庫の最適化です。 どの商品がどのくらい売れるのかをAIが予測できれば、最適な在庫数を保つことができます。 本記事では、AIを使った需要予測によってどう在庫が最適化されるのか、事例を交えて解説していきます。
-
生産管理と品質管理の違いとは?AIを活用した最先端の事例もご紹介
生産管理とはモノづくりの現場で行われる受注から納品までを含む業務のことです。一言で生産管理といっても、生産計画、受注管理、発注管理、在庫管理、製造管理、外注管理、進捗管理、品質管理までの工程が含まれます。 生産管理は三つの要素である「品質」「原価」「納期」が重要です。なぜなら、高い品質の商品を、できるだけ原価を安くし、短期間で作ることが企業の利益に深く結びついているからです。 この記事では生産管理と、その一工程である品質管理の関係性を整理しながら、AIを活用した事例についても紹介します。
-
在庫管理を基礎から解説 - 手順・コツ・AIを活用した手法まで紹介
製造業や小売業において、在庫管理の成否は業績を大きく左右するポイントです。大型受注を取っても十分な在庫がなければ機会損失になり、逆に過剰な在庫があれば保管費や処分費用によって利益を圧迫するでしょう。 本記事では、企業にとって重要な在庫管理の基礎を解説します。手順やコツに加え、AIを活用した管理手法まで紹介するので、在庫管理に携わる企業担当者はぜひ参考にしてください。
-
AIで在庫管理を最適化する、需要予測システムについて徹底解説
需要予測の精度を上げるには、膨大な情報のなかから関連データを収集・分析せねばなりません。この作業に最適なのがAIによる機械学習システムで、収益を最大化させるために必要な売上予測、在庫管理のサポートにも役立ちます。在庫管理に有益な需要予測システムのメリット、導入の注意点とはどういったものでしょうか。
-
無料で在庫管理を行う方法!在庫管理ツールと使い方をご紹介
在庫管理を正確に行うことは経営を行ううえで非常に重要です。在庫管理が正しく機能していないと、企業経営に大きなダメージを与えることになります。 しかし在庫管理を手作業で行う場合、その成果を担当者の経験やスキルに依存してしまうことが多く、属人化しがちな業務です。作業工数もかかってしまうため、ツールを用いてもっと簡単に在庫管理をしたいという人も多いのではないでしょうか。 とは言えいきなり有料のシステムを導入するのもハードルが高いため、まずは無料で使えるツールを導入したいですよね。この記事では、無料で在庫管理ができるツールとその使い方、それぞれのメリット・デメリットについて紹介します。
-
工場の生産管理におけるAIの活用法とは?
時間とコストを削減したり、不良品の発生を防いだりする際に役立つのが生産管理システム。最近ではこのシステムを利用して工場の生産管理をAI化する企業が増えています。そこで本記事では、生産管理における AI の活用方法と題して、生産管理システムの機能やメリットを紹介します。
-
製造業の在庫管理におけるAI活用とは?事例5選とともにご紹介
AppleのSiriやGoogleのAlexaなど、AIはここ数年で一気に身近な存在になりました。 AIとは、データを学習することで人間の活動を再現できるシステムのことです。 お掃除ロボットや翻訳機能といった身近なところから、医療現場や農業など様々な領域で活用されています。 日々の生活だけでなく、企業の課題解決にも利用され始めているAI。最近では特に、製造業での活用が注目されています。 人手不足の解消や製品の品質担保、需要変動に即した在庫管理など、製造業の現場では日々様々な問題が発生しています。 もしこれらの問題がAIで効果的に解決できるとしたらどうでしょうか。 本記事では、AIを使って在庫管理に成功した事例や、製造工数を削減した事例をご紹介します。 テクノロジーを使って製造業の課題を解決したい場合は、ぜひ参考にしてみてください。
-
AIを活用した生産性向上の方法と実例をご紹介
AIを活用することで、労働力不足の解消や、働き方改革の推進が可能となり、生産性を向上できることをご存知ですか。AIの導入で成功するためには、なぜAIを使うのか、実際にどんなデータを用いれば課題が解決できるのかを明確にすることが大切です。この記事では、ビジネスの現場で、AI活用が進んでいる背景やAI技術を活用するメリット、活用事例について解説します。また、AIを導入する際のポイントも紹介しますので、ぜひ参考にしてください。 目次 AI導入が広がる理由とは? AI導入による、生産性向上事例9選 MatrixFlowを活用したAI導入 AIを活用した生産性向上の方法と実例:まとめ
-
MESとは?生産管理のDXに欠かせない、MES・AIを導入する8つのメリット
従来の「ものづくり」は、一般的に「売れるモノ」の見込みを立てて、大量生産を行っていました。しかし、近年はニーズの多様化により製品のライフサイクルは短期化しており、少量多品種生産へとトレンドが移行しています。 つまり工場の設備は同じままで、多種多様な製品を生産しなければならない必要性に迫られています。そのためにも、生産管理のDX化は必要と言えるでしょう。そこで注目を集めている「MES」の導入について説明します。
-
AIを活用した製造管理とは? 製造業のDX推進の方法と事例紹介
製造業において、製造管理にはどのような役割があり、なぜ重要なのでしょうか?生産管理と同義に捉えられることが多いですが、管理の目的や範囲にはそれぞれ違いがあります。製造管理の役割や意義を的確に把握したうえで、業務にあたることが大切です。 今回は、生産管理とも比較しながら製造管理の役割を明らかにしたうえで、その必要性やメリットを解説します。さらに、現代の製造業において需要が高まっているAI活用についても、製造管理の現場にもたらす効果や導入事例を紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。
-
アパレルの生産管理におけるAIの活用方法 - 需要予測・検査・検品
アパレル業界における生産管理には効率化が求められます。生産量や販売時期の予測から始まり、納品までの一連の流れには多くの工程が存在するため、管理が大変です。 そこで、現状の課題から、アパレル業界における生産管理の基礎知識を合わせて解説します。どうすればアパレル向けの生産管理システムを効率化できるのかも紹介します。
-
AI導入の失敗例と、成功のポイントとは?
AI導入の失敗はよくあること。「AIはすごいらしい」という時期は過ぎ、AIを導入する企業は確実に増加しています。日々の生活でもAIに遭遇することが増え、AI導入の検討段階に入ったという企業もあるでしょう。 今回は、AI導入の悪い事例を具体的に紹介します。失敗の原因を知り、自社の取り組みの際の参考にしてみてください。
-
データサイエンティストは消える?仕事がなくなるというのは本当?
データサイエンティストという職業をご存じでしょうか。スマホを手に生活をするスタイルに移行したことで、膨大なデータ(ビッグデータ)が日々生まれています。これらのデータを企業の課題解決に活かすことが、データサイエンティストの仕事と言えます。そのため、ビジネスとITどちらの世界にも精通することが求められます。 企業側の需要も高まり、高い年収も見込まれるようになりました。そのため、データサイエンティストを目指す学生・ビジネスマンが増える傾向にあります。 一方で、データを扱うという業務から「将来的にAIに取って代わられて、データサイエンティストは消えるのではないか?」という議論も生まれています。 その観点から、データサイエンティストの仕事内容、将来性、重要性、また最新のAIの動向も含めて紹介していきます。
-
小売業界におけるAI需要予測の実例や、進め方、ツールをご紹介
小売業界で、AIの活用が進んでいることはご存知でしょうか。 これまで人の管理に依存していた、在庫や発注管理をAIが代わりに担うようになってきています。 AIを活用することで、担当者の主観に頼らずデータを分析でき、より確度の高い予測ができるといったメリットがあります。 AIを使った商品の需要予測にはどのようなメリットがあるのか、具体的な事例を踏まえてご紹介していきます。
-
AI・機械学習による需要予測のメリットは?高い予測精度を実現する方法を解説
昨今、多くの企業で『需要予測』が注目されています。目まぐるしく変わる社会の変化に合わせて、無駄なく製品の提供するには需要予測が欠かせません。 需要予測の目的は、「消費者が製品を必要とするタイミングや量を予測し、適切に供給する」ことにあります。 精度の高い需要予測を実現することで、人・物・コストの流れを最適化することができ、企業によっては数億円のインパクトになることもあるでしょう。 これまで、需要予測はベテラン従業員のKDD(*1)に頼る傾向がありました。近年では「AI」「機械学習」などを活用した新しい手法も身近になりました。 本記事で『需要予測』について、そのメリットや最新のAI・機械学習を活用方法について解説していきます。 (*1) KKDとは日本語の「経験」(KEIKEN)、「勘」(KAN)、「度胸」(DOKYOU)の頭文字を取ってできた言葉で、製造業を中心に職人の技として尊重されてきた手法です。
-
AIによる需要予測に必要なデータの種類とは?集め方についても紹介
人々がスマホを片手に生活するようになり、SNSへの投稿が活発になるなどして、企業は様々なデータを取得できるようになりました。 そうしたデータを需要予測をはじめとしたビジネスシーンに活用しようという動きが強まっています。 需要予測とは、市場において「会社の商品やサービスがどれくらい売れるか」「在庫がどれくらい必要になるのか」などを、予測することです。 この記事では、その需要予測を行うにあたり、どのようなデータが必要となるのかについて説明します。 また膨大な量となるビッグデータを扱うに当たって、欠かせないAIについての活用についても触れていきます。
-
データサイエンティストには簡単になれるのか?今後求められる視点を解説
近年注目されているデータサイエンティストという職種。そもそもデータサイエンティストとはビッグデータから必要な情報を抽出して、企業の問題解決をしていく職業です。本記事ではデータサイエンティストになるための方法や将来性、今後求められる視点を中心に紹介します。
-
生産計画をエクセルで行う場合の、メリットやデメリットを解説
生産計画を策定する際には、原材料調達から出荷までを円滑に行うため、全体を見渡した設計が必要になります。生産計画に落ち度があれば、原価アップや品質の悪化、納期遅れなどにつながるため、会社の業績を左右する重要な役割です。 中小規模の製造業であれば、エクセルで生産計画を作成しているケースは多いでしょう。エクセルは生産計画以外でも業務に使用する頻度が高く、多くのビジネスパーソンにとって使い慣れたツールです。 エクセルの機能を使いこなせれば、生産計画を作成・管理する効率も格段に向上させることが可能です。しかし、エクセルで生産管理を行うことにデメリットはないのでしょうか。 本記事では、生産計画をエクセルで作成・管理することのメリット・デメリットを徹底解説します。また、エクセル以外の専用ツールを導入する価値についても紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。
-
AIの来客予測への活用方法とは?実例とともに解説!
来客予測を正確に行うことは、店舗運営において非常に大事な要素です。しかし、これまでのように人の力で行う来客予測では複雑かつ膨大なデータを正しく処理することが難しく、時間と手間がかかる割に成果につながりにくいという課題がありました。 AIによる来客予測を行うことでそのような課題を解決できるとともに、顧客ニーズの多様化やグローバル化、コロナ禍の影響などにも迅速に対応することが可能になります。 本記事では、このようなAIを活用した来客予測のメリットや方法、具体的な事例などを紹介します。
-
AIを実業務に活かす方法 - 実例とともにご紹介
「AIって何ができるの?」 「ビジネスに転用できるの?」 このような疑問を抱いている方も多いのではないでしょうか。近年では企業の採用業務の負担を軽減したり、物流の需要予測を行って、業務を効率化してくれたりするAIなど様々なシステムが登場しています。 そこで本記事ではAIを活かすことができる業務や活用事例、AIを導入する前に確認しておくべきポイントを紹介します。
-
製造業におけるDXとは?AIを使いこなしDXを実現する方法
近年、海外だけではなく日本市場でもAI(人工知能)の活用が注目を集めています。しかし活用が求められる領域でも、十分に導入が進んでいるとはいえません。AIは、データをもとに絶え間なく作業することが可能です。一定のクオリティを維持しつつ、連続的に稼働できます。 中でも「製造業」はAIとの親和性が高く、活用が求められている領域です。製造業におけるAIを活用した事例は、決して多くはありません。導入にあたって、知識や予算がないことから躊躇している企業もみられます。しかし、日本における製造業の市場を拡大し企業を発展させるにはAIの活用が重要な要素です。 製造業におけるAIの活用を推進すれば、市場や企業の売上を伸ばすだけではなく従業員の負担を軽減することも期待できるでしょう。そこで本記事では、AIを活用した製造業におけるDX(Digital TransFormation)の進め方やDX化のメリットなどについて解説します。
-
生産管理の将来性は? DX・AIを活用できるかが肝
製造業における生産管理といえば、自社製品の製造・原価・品質に大きな影響を及ぼす重要な職務です。 近年では、システムやAIの導入により生産性を大きく向上させる企業が増えています。 生産管理におけるDX(デジタルトランスフォーメーション)の推進は、人員の確保や次世代への技術継承に悩む企業の解決策となりつつあります。 本記事では、AIが生産管理という仕事にもたらしている変化や、生産管理職の将来像についてご紹介します。
-
AIの生産管理への活用方法とは?実例とともに解説!
近年は少子高齢化による就労人口の低下により、多くの産業において、付加価値や生産性の向上、業務効率化といった課題が明確になってきております。特に製造業界では、労働力不足が深刻化しています。 過去にはこれらの課題を解決するための有効な手法としてIT化が推進されてきました。最近では、さらにAI・人工知能を導入する企業も散見されています。特に、製造業をはじめとした生産管理において、AIを活用する企業は年々増加しています。生産管理の分野において、AIを活用し生産性向上を目指しています。 本記事では、生産管理の場面で、具体的にどのようにAIを活用していくのか、そのメリット・方法・事例も含めてご紹介をさせていただきます。
-
Excelを使った在庫管理のやり方、表の作り方、使える関数をご紹介!
企業の活動において、消費者であるユーザーが欲しがる商品を、欲しいタイミングで、欲しい分だけ適切に提供できることが、企業が目指すひとつの理想の形ではないでしょうか。 実際、「適正な在庫水準とは何か?」という問いにパーフェクトに答えるのは難しいとはいえ、ある程度の健全な在庫水準を保ち、欠品を防止に務めるのは、およそ商品を扱う企業にとっては共通の使命ともいえるのでしょう。 適性な在庫水準を保つために必要となるのが在庫管理表です。 実際に、紙での在庫管理をしていることも少なくないと思いますが、扱う商品などのアイテム数が多い場合、紙の在庫管理表では管理しきれなくなる可能性も出てきます。そこで便利でかつ的確な在庫管理を可能にするのが、Excelです。 本記事では、Excelを活用した在庫管理の方法について、在庫管理のやり方、表の作り方、使える関数をまとめてご紹介します!
-
テキストマイニングやり方入門編、実活用例をご紹介
アンケートやSNS投稿などの膨大なデータから、顧客ニーズの把握や将来の予測ができるということで、近年注目されているテキストマイニング。本記事では、そのテキストマイニングの概要や活用事例、やり方を紹介します。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。