この記事では、AIを活用した需要予測がメーカーの売上向上にどのように貢献するかを紹介しています。
AIを用いることで、過去の売上データや季節変動などを分析し、より正確な需要予測を実現することができます。これにより、ワークフローの自動化、注文計画の最適化、新商品の販売予測、在庫過剰と在庫切れの最小化など、企業にとって大きなメリットがもたらされます。
しかし、AI導入にあたっては、学習データの精度の確保、過学習の回避、専門家との協力が重要です。
AIは私たち人間には想像もつかないほど、正確にたくさんのことを考えることができます。
その能力を利用して需要予測を行うのですが、実際どういった仕組みなのでしょうか。
需要予測は、お客様が、どの商品をどれくらい数欲しているか、その予測を立てることを言います。
AIを使うと、過去の売り上げデータや、季節の変動など、いろいろな情報を元に正確に予測することができます。
AIを使って需要予測を行うと、以下のような5つの大きなメリットがあります。
AIは、すべてのデータを自動的に更新し、ERP（企業資源計画）システムに毎日の注文、転送、製造の提案を行う事も可能です。
これにより、人手を使ってデータを管理していたコストが大幅に減ります。
AIは今の売上状況を分析して、売上予測や在庫調整などをリアルタイムに計算し、予測を行います。
それらの情報をもとに、注文計画を常に最新の状態に更新することで、無駄な生産を行わずに済み、コスト削減が実現します。
AIは、新しい商品の需要予測モデルを作り出し、新しいデータが入るとそれを自動的に更新します。
新しい商品であっても、過去に販売されている他の製品の商品スペックや特徴から、予測を行う事ができるのです。
AIは、全ての利用可能なデータと制約を自動的に分析し、需要と供給を常にバランス良く調整します。
無駄な在庫を抱えることがなくなり、利益を拡大することができます。
AIを導入する際には、以下の3つのポイントに注意することが大切です。
AI需要予測のプラットフォームは高度な統計分析とAI演算を使って需要予測を行いますが、異常なデータや偏りのあるデータで学習してしまうと当然ながら精度が低下します。
AIの特性をよくわかった上で、必要なデータを揃え、異常値が入らないよう調整する必要があります。
AIによる需要予測は、データから常にアップデートを行い最適化していきます。
ただし、学習した過去のデータがあまりに膨大である場合、新しいデータでアップデートを行っても、その特徴が反映されにくくなります。
現在の状況に合わない過去のデータは思い切って整理してしまうことも必要です。
AIの扱いには専門知識が必要です。かといって専門家に任せきりでもよくありません。
ビジネスモデルや業務内容を専門家によく理解してもらい、その上で正確な予測をするためには何が必要なのかを一緒に考えていくことが必要です。
AIを使って需要予測を行うことは、企業が売上を伸ばすための強力なツールとなります。適切なプラットフォームを選び、AIの力を最大限に活用しましょう。
この記事の内容は、あくまで一例です。あなたのビジネスに最適なAIの使用方法を見つけるために、さまざまな情報を調査し、多角的に考えることをお勧めします。
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。
