需要予測はクラウドAIの時代！メリットから注意点までわかりやすく解説

AI 活用が期待される分野のひとつとして、需要予測が挙げられます。生産量や仕入れ、販売量から営業成績、価格設定など、従来はベテランスタッフの経験や勘に頼ることが多かった領域を、AIで代替できれば、大きな効果に繋がるのです。当記事では、クラウドAIで需要予測を行うメリットや、注意点について解説します。

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クラウドやAIによる需要予測が広がっている

まずは、需要予測の概要やAIクラウドによる需要予測が注目を集めている背景について見ていきましょう。

需要予測とは

需要予測とは、自社の提供するプロダクトやサービスの短期的あるいは長期的な需要を予測することです。販売実績・在庫状況・市場動向などのデータを分析し、将来の販売数や需要の変化を予測することで、不要な発注や過剰在庫を避ける狙いがあります。

需要予測の必要性が高まっている

需要予測は仕入れ、生産、販売、人員配置、設備投資、資金調達などの計画策定を大きく左右するものであり、企業活動の根幹に関わる重要な業務です。需要予測における判断ミスは、ビジネスの機会損失や過剰在庫に直結するため、必ず避けなければなりません。

クラウドとAIで需要予測が変わる

需要予測の精度を高めるために、近年ではAIクラウドの活用が注目されています。従来は人間が行なっていた作業をAIに任せることで、高精度かつ手間のかからない需要予測を実現できます。

クラウドAIで需要予測するメリット

AIによる需要予測を行えば、担当者の経験と勘に頼らない生産計画の策定や、多品種少量生産への対応、無駄な在庫の削減などのメリットを得られます。ここでは、クラウドAIで需要予測をする具体的なメリットについて紹介します。

在庫を適正に管理できる

AIによる需要予測は、過去の販売実績データだけではなく、天候や周辺のマーケットなど、複数の要因を踏まえながら予測をすることが可能です。これにより、従来の需要予測よりもはるかに精度の高い需要予測を実現し、在庫を適正に管理できます。また、無駄な在庫がなくなれば、限りあるスペースの有効活用、また製品の輸送や保管にかかるコストの低減にもつながります。

データに基づいて科学的に経営できる

従来の需要予測は、担当者の勘や経験に依存する部分がありましたが、 AI需要予測は自社が保有する膨大なデータをもとに、将来の販売数や需要の変化を算出します。つまり、データに裏付けされた的確なアクションを取ることができ、会社としてデータに基づいた科学的な経営判断をすることができるのです。

業務効率を改善できる

企業利益の最大化を図る際、顧客のニーズはもちろん、気候変動や商品サイクル、過去の生産量など、さまざまな要素を加味したうえで、生産計画を立てる必要があります。合理的に進めていかなければ、損失につながるおそれがあります。一方、AI需要予測では、そのようなデータを瞬時に分析し、生産計画を策定したうえで最適解を見つけ出すことが可能です。これによって従業員の業務負荷を軽減することができ、業務効率改善にも大きく貢献します。

クラウドAIで需要予測する際の注意点

クラウドAIで理想通りの需要予測をするためには、いくつかの注意点があります。需要予測の精度を高めるためにも、ここでは注意点への理解を深めておきましょう。

目的を明確にする

ただ、クラウドAIによる需要予測を導入するだけでは、想定通りの効果は得づらいものです。そのため、導入前には、需要予測の予測値を利用して、どのような意思決定をしたいのかなどの目的を明確にする必要があります。

過去データが十分にあるか

AIにできることは、大量のデータから相関関係を導くことです。そのために必要なデータがそろっていなければ、AIを導入しても期待する成果は得られません。また、必要なデータは、予測したい内容に直接関係するものばかりではないため、さまざまな観点から関連するデータが揃っていることが重要です。

トライアンドエラーを繰り返す

AIは、最初から正確な予測ができるわけではなく、さまざまなデータを学習させ、試行錯誤を繰り返しながら精度を改善する必要があります。一般的には、直近1年間についてAIによる予測データと実績データを突き合わせることで検証し、相関性の高いデータや結果への影響が大きいデータを見極めながらチューニングを繰り返すのです。

予測が必ず当たるわけではない

クラウドAI需要予測は、過去データに基づく精度の高い予測が可能ですが、算出された結果が必ず正しいとは限りません。そのため、予測結果をうのみにせず、慎重な判断を行うことが重要です。

クラウドAIの失敗しない選び方

ここではクラウドAIを導入する際に、失敗しない選び方のポイントを3つ解説します。自社でツールを選択する際の参考にしてください。

誰でも簡単に扱える

ツールを導入しても操作が難しく、従業員が使いこなせないと、ツールは無意味になってしまいます。導入ツールは誰でも簡単に扱えるシンプルで操作性の高いものを選定しましょう。

アルゴリズムが充実している

AIや機械学習には、さまざまなアルゴリズムが存在します。また、ツールによって機能や守備範囲が異なるため、導入するクラウドAIに何が実装されているのかを事前に確認しておくことが欠かせません。

サポートが充実している

クラウドAIは、導入がゴールではありません。また、初めての試みとなるシステムの運用はなにかとトラブルがつきものです。そのため、業務改善に向けた手厚いサポートがあることが望ましいといえます。

ノーコードAIクラウドI「UMWELT」で需要予測を始めよう

クラウドAIによる精度の高い需要予測を実施したい場合には、TRYETINGの「UMWELT」がおすすめです。

UMWELTは、数多くのアルゴリズムを搭載したノーコードAIであるため、ITのスキルを持った人材がいなくても、自社に必要なアルゴリズムを簡単に組み立てることができます。さらに、UMWELTでは、需要予測手法で、精度の高い「機械学習手法」を採用しています。需要予測だけでなく、機械学習により在庫管理や生産管理の最適化につなげることも可能です。

まとめ

今回はクラウドAIで需要予測を行うメリットや、クラウドAIで需要予測する際の注意点、また、クラウドAIの失敗しない選び方について解説しました。

精度の高い正確な需要予測をするためには、AIを活用した機械学習ベースの需要予測が不可欠です。TRYETINGが開発するノーコードAIクラウド「UMWELT」は、スムーズな需要予測をAIで支援しています。需要予測をしたいとお考えの方は、ぜひTRYETINGまでお気軽にお問い合わせください。

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