この記事は、AI（人工知能）による需要予測の可能性とその具体的なメカニズム、メリットとデメリットについて詳細に解説しています。AIの進歩により、これまで人の経験や勘に依存していた需要予測が、データドリブンでより正確かつ効率的になります。しかし、データの準備や予測期間の限界など、AIによる需要予測にはいくつかの課題も存在します。それでも、AIを活用した需要予測の進化は、企業がより洗練された戦略を構築し、未来の成功につなげるための重要なステップとなるでしょう。
企業における事業計画やマーケティング活動において、需要動向の把握と予測は極めて重要な要素です。
しかし、これまではベテランの勘や天才的経営者のひらめきなどに依存し、属人的要素が幅を利かせてきました。
当然ながらその方法には限界があり、その人がいなくなったら立ちゆかない。そういった問題を抱えていました。
それがAIの出現により、人に依存しない新たな需要予測の可能性が見いだされたのです。
AIによる需要予測は、過去のデータを基に商品や部品の売り上げや需要を未来予測します。
社内に蓄積されている過去の売上データや、外部から得られる気象情報、周辺市場動向といった変動要素などを学習し、変化のトレンドを導き出すことが可能です。
これにより、商品の生産数や必要部品の発注数を最適化し、在庫過多や不足が起こらなくなりリードタイムの短縮や、利益拡大などが期待できます。
AIによる需要予測のメリットは多岐にわたります。
一つ目は、需要予測の効率化が可能となることです。これまで人の手で担ってきた需要予測をツールで代替し、自動化するため、効率化を図ることができます。
二つ目は、データによって需要予測を行うため、主観に惑わされない客観性の確保が可能になります。
そして三つ目は、これまで勘と経験に依存していたことによって、属人化していた需要予測を誰もができるようになることです。
しかし、AIによる需要予測にもデメリットが存在します。
一つ目は、可能な限り欠損の無い整った実績データを用意する必要があることです。これは、より正確な需要予測を行うために不可欠です。
二つ目は、予測に関連するデータを集める必要があることです。直近の売り上げ状況、天候、季節、イベントの情報などを用いて予測を補正する必要があります。
そして三つ目は、予測の期間が長くなればなるほど精度が落ちるということです。過去の実績から特徴を掴んで予測を行うため、あまりにも現状から遠すぎる未来では予測の精度が落ちる傾向があります。
AIによる需要予測は、企業の経営戦略に革命をもたらす可能性を秘めています。
その効率性と客観性は、伝統的な需要予測の方法を大きく上回ります。
しかし、その実装と利用には、データの準備や予測期間の問題など、いくつかの挑戦が伴います。
それでも、AIの力を借りて需要予測を進化させることで、企業はより洗練された戦略を構築し、未来の成功につなげることができるでしょう。
AIさくらさん（澁谷さくら）
ChatGPTや生成AIなど最新AI技術で、DX推進チームを柔軟にサポート。5分野のAI関連特許、品質保証・クラウドセキュリティISOなどで高品質を約束します。御社の業務内容に合わせて短期間で独自カスタマイズ・個別チューニングしたサービスを納品。登録・チューニングは完全自動対応で、運用時のメンテナンスにも手間が一切かかりません。
