需要予測とは
需要予測とは、商品やサービスがいつどの程度売れるか、データをもとに予測することです。需要予測を行えば、業務にかかる無駄を削減しつつ利益の最大化も目指せます。AI技術の活用が特に期待されている分野です。
1.需要予測に使われる「予測AI」とは
AIの機能は、予測、識別、実行の大きく3つにわけられると言われています。需要予測に使われている予測AIは、過去の実績データなどをもとにして未来の事象を予測する技術です。予測AIを活用すると、商品やサービスの売上、販売数、ニーズ、顧客の行動などについて精度の高い予測ができます。
また、予測AIは需要予測だけではなく、機械の故障発生率や病気の発症率などの予測にも活用されています。人の経験や勘による予測以上に、実情に即した精度の高い予測が可能です。
2.AI以外の手法
AI以外の需要予測の手法を見てみると、人的予測と統計的予測にわけられます。人的予測とは、経験や勘による昔ながらの予測方法です。一方、統計的予測とは、過去のデータや実績をもとにした予測方法を表しています。具体的には、移動平均法、回帰分析法、指数平滑法などさまざまな手法が存在します。
AIによる需要予測が必要とされる理由とは
AIによる需要予測が必要とされているのは、なぜなのでしょうか。ここでは、その理由について解説します。
1.適正な在庫量を維持するため
AIによる需要予測を行えば、適正な在庫量を維持しやすくなります。在庫切れが発生すれば、販売機会の損失や取引相手からの信頼低下などにつながるでしょう。一方、在庫が過剰に発生すると、管理に無駄なコストがかかります。特に食品の場合、廃棄によるロスも発生します。AIによる精度の高い予測分析を行えば、在庫量の適正化が可能です。
2.業務の属人化を防ぐため
ベテランの担当者が自らの経験や勘により需要を予測していると、業務が属人化してしまいます。その場合、担当者の不在時には需要予測ができなくなります。しかし、AIを活用すれば、誰でも同様の需要予測が可能です。
3.予測精度を向上させるため
AIによる需要予測では、さまざまなデータを活用でき、そのデータから傾向分析を行います。そのため、人の力では実現できない正確な分析が可能です。精度を向上させるため、AIによる需要予測を取り入れる企業が多くなっています。
AIによる需要予測のメリット
AIによる需要予測を行うと、さまざまなメリットがあります。ここでは、具体的にどのようなメリットがあるのか解説します。
1.顧客満足度が高まる
AIにより正確な需要予測を実現できれば、顧客のニーズに即した商品の開発や販売を実現しやすくなります。商品の在庫を適切に管理でき、在庫切れの防止につながります。そのため、商品を必要としている顧客に迅速に届けることが可能です。顧客満足度が高まれば、企業価値も向上するでしょう。
2.従業員の負担を軽減できる
AIに需要予測を任せると、それまで需要予測を担当していたベテランの社員にかかっていた負担を軽減できます。売上や業績を左右するというプレッシャーもなくせるため、ストレスなく働けるようになるでしょう。また、分析作業のために費やしていた時間や労力をほかの業務のために使えるようになります。
3.生産計画を最適化できる
正確な需要予測を行えば、生産計画も最適化できます。最適な生産量を算定できるため、在庫不足や在庫過多の防止につながるでしょう。より幅広い要素を関連付けて分析すると、需要の増減といった変化も素早く検出できます。売上や利益を維持向上させるために必要な対策も講じやすくなります。
AIによる需要予測導入のポイント
AIによる需要予測を導入する場合、さまざまなポイントがあります。具体的なポイントについて解説します。
1.ある程度まとまったデータが必要
AIによる需要予測を行うには、AIにデータを学習させる必要があります。学習の繰り返しにより、AIの分析の精度がどんどん高まる仕組みです。そのため、活用できるデータの量が多いほど、分析結果の精度も向上します。AIによる需要予測を行う際は、ある程度まとまったデータを用意しましょう。
2.予測が外れた場合の対策も立てる
AIの需要予測は高い精度を誇りますが、あくまでも「予測」であり絶対に当たるわけではありません。予測が外れる可能性も考慮したうえで、施策を練る必要があります。具体的には、予測が外れた場合に被る損失を最小限に抑えられるよう、対策を考えておくことが大切です。
3.目的を具体化する
需要予測は、さまざまな項目を対象にできます。AIによる需要予測を行う際は、あらかじめ目的をはっきりさせておきましょう。在庫、人員配置、コストなどの項目を絞り込み、何を予測するのか決めておく必要があります。
AIによる需要予測の活用目的
AIによる需要予測は、さまざまな業界で活用されています。ここでは、各業界におけるAIの需要予測の活用目的について解説します。
1.製造業界
製造業界では、生産計画の最適化のためにAIによる需要予測が活用されています。過去の販売量、気温、イベントなどの複数の要素を組みあわせ、生産量の調整に役立てています。高精度のAIによる需要予測で在庫不足や在庫過多を防ぎ、在庫量を適正に保てるようになりました。
2.物流業界
物流業界では、AIによる需要予測でトラックに積む荷物の量を予測しています。倉庫の作業者やドライバーなどの人員配置を適正化でき、労力を無駄なく割り振れるようになりました。また、AIによる需要予測は在庫量の調整にも役立てられています。過剰在庫をなくし、在庫の管理にかかるコストを削減しています。
3.小売業界
小売業界では、在庫管理や発注業務にAIによる需要予測を導入しています。精度の高い予測により、商品ロスを削減できました。また、それまで人が行っていた需要予測をAIに任せることで、人的コストも少なく抑えられています。人員の過不足が生じないよう調整できるようになり、より効率的に店舗を運営できるようになっています。
AIによる需要予測の活用事例
さまざまな企業がAIによる需要予測を導入しています。ここでは、各企業のAIによる需要予測の活用事例を紹介します。
1.ソニー損保
ソニー損保では、コールセンターにおける入電予測の精度に課題を感じていました。そこでAIを活用して入電予測を行ったところ、担当者が独自に予測するよりも精度が高くなりました。AIによる需要予測の結果の活用により、オペレーターの配置を最適化できています。また、放棄率の改善にもつながりました。
2.飲食店
とある老舗の飲食店では、もともと経験や勘に頼って需要予測をしていました。しかし、想定外の事態が発生するケースも少なくありませんでした。
そこで、AIによる需要予測を導入して時間帯ごとの来客数や注文されるメニューについて予測したところ、高い精度を発揮しています。精度の高い予測を実現できるようになり、スタッフも計画的に休暇を取得できるようになりました。
3.ゲーム制作会社
あるゲーム制作会社では、有料会員を効率的に獲得するためにAIによる需要予測を活用しています。7日以内に有料会員になりそうなユーザーを分析し、その結果をもとに広告を配信し、より多くのユーザーが有料会員になりました。
4.寿司チェーン
寿司チェーン店を提供する企業では、食品の廃棄率に課題がありました。そこで、AIによる需要予測を活用し、どの寿司がいつどれくらい注文されるのか分析しています。顧客が注文しそうなメニューをタイムリーに予測した結果、無駄になる寿司の数が大幅に減っています。メニューの廃棄率は、75%も削減できました。
5.スーパー
大型スーパーを展開しているある企業は、レジの混雑を解消するためにAIによる需要予測を導入しています。具体的には、監視カメラで客の数、年齢、性別を把握し、レジがいくつ必要になるか予測しています。その結果、事前に混雑を予測できるようになり、必要な人員を適切に配置できるようになりました。
まとめ
このようにAIによる需要予測は多くの企業に導入され活用されています。
効率的にビジネスを進めるためには、精度の高い需要予測が必要です。AIによる需要予測を取り入れれば、属人化を防ぎつつ正確な分析を実現できるだけでなく、予測にかかる工数の削減を期待できます。
需要予測は「予測分析」というAIの手法によって行うことが可能です。
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