2024年7月、DATAFLUCTは、これから需要予測に取り組みたい方に向けて、基礎から実践までを学べる「需要予測セミナーシリーズ」の第1回を開催しました。本セミナーで紹介した、需要予測の基本、AI需要予測に必要なデータ処理、ビジネスにおける需要予測の活用例についての一部を紹介します。
需要予測の基本概念とサプライチェーンマネジメント（SCM）
需要予測は、サプライチェーンマネジメント（SCM）の中核をなす要素です。SCMとは、原材料の調達から製品の生産、物流、販売に至るまでのプロセス全体を管理し、最適化する手法をさします。物流管理やロジスティクスから発展したこの概念は、企業がコストを最小化しながら、顧客に安定した供給を提供するために不可欠です。需要予測が正確であれば、在庫過多や欠品を防ぎ、効率的なサプライチェーンを維持することが可能になります。
サプライチェーンにおける需要予測の役割
SCMにおいて、需要予測の主な目的は「最小コストでの安定供給」を実現することです。これには、在庫量の調整やリードタイムの短縮、物流コストの管理といった複数のトレードオフをバランスよく管理する必要があります。たとえば、在庫を減らすと欠品リスクが増え、逆に在庫を増やすと保管コストが上がるといったジレンマが存在します。こうした課題を克服するためには、精度の高い需要予測が不可欠です。
需要予測を担当する部署は、営業担当者、マーケター、SCM部門、財務系部門などが挙げられます。部署ごとに目的や特徴が異なるという点に注意し、部署間の情報連携の体制を整えましょう。たとえば需要予測と販売計画を連携すれば、在庫の最適化や、CCCの改善も期待できるでしょう。他にも、マーケティング部門の施策を新商品の需要予測に活用して精度向上に役立てることもできます。
情報連携は、需要予測の結果を生産部門や物流部門に伝達する段階でも重要です。需要予測を修正すれば、工場への負担が発生します。上方修正なら、残業や休日出勤による追加生産が必要になるかもしれません。下方修正の場合は在庫の保管費用がかかる可能性があります。物流センターでは、人員計画や配車の観点で需要予測が重要です。予測を変更する場合は丁寧なコミュニケーションを行い、変更によるコストを最小限に抑える工夫が必要です。
基本的な予測手法とAIの役割
需要予測に着手する際にまず考えるべきことは「物的粒度」「時間的粒度」「対象期間」と、そもそも何を予測するのかという「予測のアウトプット」です。
それらが決まったら、次は予測のアプローチを検討します。需要予測には、定性的予測と定量的予測があります。定性的予測は、専門家の意見や市場調査を基にした主観的な方法です。一方、定量的予測は、過去のデータを分析し、数値的に予測する方法で、時系列モデルや因果モデルが使用されます。エクセルなどでも対応は可能ですが、ここでAIを活用することで、大量のデータからパターンを抽出し、より精度の高い予測が可能になります。
データに基づく需要予測では、最低限、予測対象の実績データ（販売数/受注額など）が必要です。AIを用いた需要予測で精度を上げるためには他にもデータも組みわせる必要があります。たとえば、SKU単位 × エリア別で「日別、翌営業日の納品個数」の予測を行う場合には、エリア別の粒度なので、 実績データの他に「エリア別納品先店舗数」のデータが必要になります。
AIや機械学習で需要予測を行うためには、集めたデータの前処理も必要です。データの欠損や整合性を確認するだけではなく、たとえば時系列解析を行う場合は、過去のデータを現在の観測値に関連付ける「ラグ変数」などを作成します。データのクレンジングや前処理は、予測精度に大きく影響を与える作業です。
SCMにAI需要予測を導入するならPerswellがおすすめ
データに基づく需要予測では、最低限、予測対象の実績データ（販売数/受注額など）が必要です。AIを用いた需要予測で精度を上げるためには他にもデータも組みわせる必要があります。たとえば、SKU単位 × エリア別で「日別、翌営業日の納品個数」の予測を行う場合には、エリア別の粒度なので、 実績データの他に「エリア別納品先店舗数」のデータが必要になります。
AIや機械学習で需要予測を行うためには、集めたデータの前処理も必要です。データの欠損や整合性を確認するだけではなく、たとえば時系列解析を行う場合は、過去のデータを現在の観測値に関連付ける「ラグ変数」などを作成します。データのクレンジングや前処理は、予測精度に大きく影響を与える作業です。
SCMにAI需要予測を導入するならPerswellがおすすめ
株式会社DATAFLUCTが提供するAI需要予測サービス「Perswell」は、ビジネスにおける需要予測の精度を飛躍的に向上させるソリューションです。Perswellは、販売実績や商品情報、外部の天候データなどを統合し、最適な在庫管理、生産計画、物流計画を実現します。
これまで実績データだけを活用していた企業様にPerswellを導入いただき、天候も加味した最適なAI需要予測を実現して精度を10%改善した事例など、さまざまな導入事例をご紹介可能ですので、ぜひお気軽にお問い合わせください。
まとめ
第1回の需要予測セミナーでは、需要予測の基本からAIによる最適化までを解説しました。精度の高い需要予測は、企業が競争力を維持し、コストを管理するための重要な要素です。特に、AIを活用した需要予測は、従来の方法を超えて、より正確で迅速な意思決定を支援できます。
次回のセミナーレポートでは、具体的な予測モデルの構築方法やデータの活用方法についてさらに深掘りします。セミナーのアーカイブ視聴や、DATAFLUCTへのご相談は下記をご覧ください。
DATAFLUCTが提供するAI自動需要予測・最適化ソリューション「Perswell」は以下のURLから
https://service.datafluct.com/perswell