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。

-
最適な在庫数予測の重要性
近年、小売業・通販業界では、多品種、少量生産が主流になったことから、需要より製品の供給が高くなる、いわゆる「モノ余り」になりやすい時代背景があります。社会の流れや需要を的確に把握した上で予測を行わないと、企業が在庫を抱え高コスト化につながるという課題があります。
また、地球環境に配慮した持続性のある経営が求められ、在庫を無駄にしない企業の姿勢も厳しく求められる時代となりました。
その中で、流通・小売業では、在庫によるコストを減らしたり、廃棄を抑えたりしながら、お客様が欲しい商品の需要を予測し、適切なタイミングで適量を供給する「在庫数の適正化」により、売上を最大化するということが喫緊の課題となっています。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を活用した需要予測で、精度の高い在庫最適化を実現
需要予測にAIを活用することで具体的には、以下のようなことが可能となります。
・既存の手法による需要予測よりも精度が高く、データに基づいた信頼性の高い予測
・大量のデータを用いた精度の高い予測
・予測に影響を与えたデータを見ることができるのでビジネス知識とあわせた経営判断の実施が可能AIを用いて小売業・通販業界で適切な在庫管理を行うことで、過去の売上データ、イベント発生、災害などの外的要因を含めた膨大なデータから需要を予測し、適切に商品を発注することが可能です。
さらに、需要予測の精度を高めることで、商品の在庫予測や必要な生産量の予測が正確に行えるようになり、倉庫に不要な在庫を長期間抱えるといった問題が解消されます。
-
MatrixFlowで在庫最適化を実現する方法
MatrixFlowはノンプログラミングで誰でも簡単にすばやくAIを作成することができる、AI活用プラットフォームです。
MatrixFlowで需要予測AIを作成することで以下のような結果を得ることができます。従来の手法による需要予測よりも、精度が高く信頼性の高い予測を、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。
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、時系列解析の使い方を説明しています。
ぜひ一度操作いただき、MatrixFlowで需要予測を素早く実施できることをお確かめください。 -
AIを活用して精度の高い需要予測と在庫最適化を実現しましょう
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てきました。
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。
また、MatrixFlowは在庫最適化だけではなく、生産計画立案、不良品検知、人員配置など、小売業・通販業界のさまざまな課題も解決することができます。
MatrixFlowは実際に操作する際に役立つマニュアルや、AIの作り方や予測結果の見方や精度の高め方などAIコンサルタントに相談できるサポート体制もありますので安心です。MatrixFlowに関するご質問や、ご自身の持つ課題を解決することができるのか?といったご質問・ご相談がありましたら、右のお問い合わせ欄からお気軽にお問い合わせください。
関連した事例
-
ノーコードでAIを開発する方法とは?開発事例・無料の開発プラットフォームを紹介
ここ数年、国内外の開発者の間で「ノーコード(NoCode)」という言葉がよく聞かれます。 ノーコードとは、文字通りコードいらずでWebサイトやWebサービスを開発する手法のことです。 このノーコードの開発手法を使って、AI(人工知能)を開発しようとする動きが出てきています。 本記事では、ノーコードでAIを開発して自社課題を解決したい方に向けて、ノーコードでどんなことができるのかを解説していきます。 ノーコードを使ってAIを開発した事例も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。
-
機械学習(ML)とは? メリット・種類・業界や課題別の活用例・実施方法を解説
機械学習(Machine Learning)とは、コンピューター(Machine)が与えられた大量のデータを処理・分析することでルールやパターンを発見する技術・手法のことです。学習の結果明らかになったルール・パターンを現状に当てはめることで、精度の高い将来予測が可能となります。 高度なコンピューターを使用することで、人間の脳では処理しきれない複雑な要素を加味した分析・学習が可能となりました。その結果、近年ではさまざまな領域において人間による作業の精度向上・効率化に役立てられています。自動運転や医療、人間の購買行動の分析など、さまざまなビジネス領域で機械学習が実用化されており、今後のマーケットで生き残っていくためには必須の技術になりつつあるといえるでしょう。 本記事では、機械学習(ML)の概要やメリット、種類に加え、業種別・課題別の活用例を紹介します。実際に取り入れる際の作業フローも紹介しているので、機械学習の活用に興味がある方はぜひ参考にしてみてください。
-
データドリブン経営とは?成功事例からわかる必要性・メリット解説
ビジネスでデータを活用するのは、今やどの企業も当たり前に行なっています。 ですが、データを効果的に活用できている企業はあまり多くありません。 データを部分的にしか活用できていない、人によってデータ活用のレベルが異なる企業が多いのではないでしょうか。反対に、データを活用しようと意気込んで収集した結果、膨大なデータを持て余している場合も見受けられます。 このように、データを有効活用できていないと感じる方々に知っていただきたいのが、「データドリブン経営」という考え方です。本記事では、データドリブン経営とは何かを簡単に解説し、データドリブンで数字改善した成功事例をご紹介します。データを活用して売上を伸ばしたい、コスト改善したいと考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。
-
AIやExcelを活用したコールセンターの入電数予測の方法
コールセンターにおけるコール予測(呼量予測、forecaster)とは、お客様からの問い合わせなどセンターで受信する電話の量を予測することをいいます。 コールセンターの運用コストを増加させる要因のうち大きなものが、コミュニケーターの人件費です。コミュニケーターは顧客からの入電に応じてオペレーションの対応をするため、実際の入電数よりも多くのコミュニケーターを配置すると、対応がなく待ち状態のコミュニケーターが増えて、不要な人件費の増加に繋がります。また、逆に配置人数が少ないと呼び出し中でつながらないなどのクレームの要因になりかねません。適正な人員をコンタクトセンターに配置することで、十分な顧客満足度が提供できる状態でオペレーションを行っていることが理想です。今回は、Excelを活用したコール予測、AI(人工知能)による機械学習を用いた時系列分析で、コール予測を実現する方法をご紹介します。
-
予測分析とは?活用事例とその手法・ツールをご紹介
予測分析とは、過去の行動パターンを特定し、将来の結果を予測するために、大量のデータに数理モデルを適用する手法です。 機械学習、データマイニング、統計アルゴリズムなどの複数の組み合わせがもたらす「予測的手法」により、予測分析ツールは、単純な相関付け以上の機能を実装できます。ビジネス分野では、予測分析が以下に示すようなさまざまな用途に利活用されています。 ・需要と供給のより正確な予測コンピューターネットワークに悪影響を及ぼす脅威と潜在的問題の特定 ・保険サービスや金融サービスにおけるセキュリティリスクの低減 ・クレジットカード詐欺のリアルタイム検出 予測分析機能を組み込んだソフトウェアが増えつつあり、これはあらゆる規模の組織体でユーザーにとって身近なものになっています。予測分析はデータサイエンスや高度な分析に関する訓練を受けていないエンドユーザーにも実務上の価値をもたらします。これは、まさにすべてのユーザーが恩恵を受ける機会を提供することに値します。この概念を「データの民主化」と呼びます。誰もがデータを利用してより良い意思決定を下せるように、組織全体でデータを誰もが利用できるようにするという概念です。 本記事では、予測分析がなぜ重要なのか、予測分析の実活用例、予測分析の手法、機械学習やデータマイニングなどの他のテクノロジーとの関係、モデルの役割、予測分析を始めるにあたってのヒントについてご紹介します。
-
ディープラーニング(深層学習)とは?概要や、業界・課題別の活用例・導入手法を解説
AI(人工知能)という言葉は昔からありましたが、近年いよいよ本格的に生活のなかで活用されるようになってきました。そのなかで重要な役割を果たしているのがディープラーニング(深層学習)です。従来は機械に任せるのが難しかったケースにも対応できるようになり、さまざまな形で日常生活やビジネスに変革をもたらしています。 しかし、ディープラーニングがどのような仕組みなのか、具体的に理解している方は少ないでしょう。本記事では、ディープラーニング(深層学習)の仕組みや、AI・機械学習との違い、さらに業種別のビジネスへの活用例を紹介します。 ディープラーニングを事業活動に活かしたいとお考えの経営者・事業担当者の方は、ぜひ参考にしてみてください。
-
マーケティングへの機械学習の適用方法・事例をご紹介
近年は機械学習(Machine Learning:ML)が大きな進化を遂げており、マーケティング分野にも数多く利用されています。Webサイト上のチャットボットによる顧客対応や、自動で最適な広告枠を入札するプログラマティックバイイングなど、従来は人手で行なっていた作業や、人では対応しきれなかった領域に機械学習が活用されているのです。 また、日常生活においてもほとんどのスマートフォンには音声アシスタント機能が搭載されています。文字を入力せず音声認識によって調べものをする人も増えており、今後はAI音声アシスタントがマーケティングに直結してくる可能性は高いでしょう。 AIや機械学習のマーケットは飛躍的な成長を遂げており、生活や仕事において活躍する機会が増えています。つまり今後のマーケティングにおいては、機械学習をいかに活用できるかが大きなカギを握ります。 本記事では、機械学習をマーケティングに適用する方法や実際の活用事例を紹介します。今後マーケターの仕事がどのように変化していくのか、押さえておきたい方はぜひ参考にしてみてください。
-
自然言語処理の前処理手順をPythonコード付きでご紹介
私たちの身の回りには、SiriやAlexaに代表されるAIアシスタントや、他言語をリアルタイムで翻訳できる端末などが現れ、人が言葉で機械を簡単に操作することが当たり前の時代となってきました。 その背景として、「自然言語処理(Natural Language Processing)」と呼ばれる技術が確立しつつある点が重要です。 この記事では、自然言語処理の概要や仕組みを詳しく解説し、Pythonを活用した自然言語処理の前処理を行う方法を紹介します。
-
需要予測とは?課題・種類・方法やEXCELでの例と、AIを活用したポイントを解説
需要予測とは、過去の販売データなどを参照し、自社の商品やサービスがどのくらい売れるのかを予測することを指します。 正確な需要予測を行うことは、企業活動においてとても重要です。 なぜなら、この需要予測に応じて、商品の増産や、サービス提供のために人材を確保を行うためです。的確に需要予測を行うことによって、コストを抑えることにも繋がります。 精度の高い需要予測は企業の成長にとって必要不可欠だと言えるでしょう。 しかし、精度の高い需要予測は難易度が高く、属人化する恐れのある業務です。そのため、近年では需要予測にAIを活用する取り組みが注目されています。 この記事では、需要予測の課題や、AIを活用した需要予測のメリットなどを紹介します。