需要予測の仕組みを知るだけで、売り上げアップ?

予測不能な時代

私は製造業に20年以上勤め、製造計画や生産管理においては、常に最適な方法を考えてきました。
しかし、最近コロナウィルス蔓延の影響により、市場の変化が激しく、需要の予測が困難になってきました。

正しく需要予測できない影響で、スケジューリングのミスが発生し、生産ラインが過剰になったり、不足したりすることがありました。
また、過剰な生産によって、在庫が過剰になることや、逆に生産を少なく見積もってしまうことで、在庫不足してしまうことも......。

これが続けば、収益の減少や顧客満足度の低下などの影響があることは、簡単に予想がつきました。
それらを防ぐためにも、どうしても今よりも正確な需要予測が不可欠だったのです。

AIとの出会い

そんな中、部下からAIによる需要予測の導入を検討するように促されました。

しかし、私自身「需要予測」という言葉は聞いたことはありましたが、仕組みが全く分からず、「AIなんて導入して大丈夫なのか？乗っ取られたりしないのか？」など、マイナスなイメージでした。

導入したとて、AIなんてものは人間の判断力に勝てるわけがない！そう考えていました。
ある日、同業で仲の良い友人がAIを導入したことを思い出し、連絡することに。

友人は、どうやらAI導入してもうまく使いこなせず、失敗してしまったらしい。「失敗を避けるためには、適切なデータと環境が必要だった......。」と無念そうに言っていました。

そのため、AI導入についてはさらに良くないイメージを持ってしまいました。
しかし、これからの市場の変化に対応するためには、新しい手法を導入する必要があるというのは心のどこかで感じていました。

そこで、思い切ってAIによる需要予測の導入について、専門家のティファナに相談をすることにしました。

需要予測の仕組み

ティファナによる説明を受ける中で、AIによる需要予測は人間による判断に取って代わるものではない、というのが分かりました。
AIによる需要予測は人間の判断を補完する、サポートしてくれるものらしいです。

そして、私の友人が言っていたように、AIが予測するために使うデータを収集することと、その収集するための機械（ハードウェア）、在庫など環境を管理できれば、高い精度の需要予測が可能なようです。
本当かどうかは不明ですが、現状を打開するため、AIによる需要予測の導入を決意しました。

早速、ティファナと共に、適切なデータを収集し、環境を整えるための計画を立てました。
私1人では到底不可能だった、機械（ハードウェア）の選定、データの収集は、ティファナによる手厚いサポートのおかげで、どうにか準備できました。

また、導入後も適切な在庫管理を行うために、必要な人材を集めることにも努力しました。

AIがもたらす明るい未来

実際にAI需要予測の導入することによって、生産スケジュールの最適化や、在庫管理の最適化、顧客ニーズに対応するための可視化など、多くのメリットを得ることができました。

AIによる需要予測は、データ分析を用いて、将来の需要を予測する技術です。実際にAIによる需要予測を導入することで私が感じた、メリットは以下です。

■生産計画の最適化
　これまでの過去の販売データや消費者の行動データを分析することによって、将来の需要のトレンドを予測し、今後の生産量や生産スケジュールを最適化することが可能です。

■在庫管理の最適化
　 AIによる需要の予測に基づいて、我々が判断し、在庫の量を調整することで、過剰生産や在庫過多のコストを減らすことができます。

■販売促進活動の最適化
　AIによる需要の予測に基づいて、我々が判断し、タイミングや数量に合わせた販売促進活動を行うことで、収益を向上させることもできます。

■顧客ニーズの予測
　過去のデータから顧客ニーズのトレンドを把握し、新しい製品の開発や、マーケティング戦略を新たに生み出すことも可能です。

■機械学習による予測精度の向上
　AIによる需要予測は、大量のデータを迅速かつ正確に分析することができるため、予測結果を用いて、我々人間が判断することによって、より正確な行動をとることが可能です。

デメリットを挙げるとするならば、やはり適切なデータ収集と機械（ハードウェア）の選定、導入後の定期的なデータの更新くらいでしょうか。
ただ、この辺りも、ティファナが協力してくれるので、大きな問題にはならなさそうです。

最終的に、AIによる需要予測の導入は成功しました。
以前に比べて生産効率が向上し、顧客ニーズに対応することができるようになり、売り上げを上げることにもつながりました。

需要予測から、計画的な人員確保ができ、人手不足になることもなく効率的に仕事を進めることができました。

今後は、AI予測でわかった新たな顧客ニーズに対して、新製品を開発・販売していく予定なので、もっと忙しくなりそうです。