製造業でのAIによる需要予測｜課題やシステム導入のポイントを解説

現代では第三次AI（人工知能）ブームの到来によりAIの活用シーンは急速な広まりを見せていると共に、国内GDPの約2割を占める製造業においてもテクノロジーにおける変化が見られるようになりつつあります。では、製造業でAIによる需要予測を行うと、どのような効果が得られるのでしょうか？

そこで本記事では、製造業においてシステム導入を検討している、またはAIの知識を深めたいと考えている方向けに、製造業が抱える課題、AIによるシステム導入のポイントについて解説していきます。

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製造業での需要予測やAI化の現状

製造業で需要予測を行うと、どのような効果があるのでしょうか。まずは、製造業が抱える課題、AI化の現状や需要予測によるメリットについて紹介していきます。

製造業で進むAI化

製造業でAIの技術が進む背景には、「グローバル競争」、「労働人口の減少」、「インダストリー4.0」などが要因と言われています。これまで日本の製造業は世界をリードする立場にありましたが、ここ10年はデジタル化が進み国際競争力が低下している現状です。さらに、日本国内では労働人口が減り、人手不足が深刻化しています。

グローバル競走に立ち向かうには、労働者不足問題を解消すべく、日本の製造業にありがちな労働集約型の産業構造から脱却する必要があります。インダストリー4.0とは、ドイツ政府が2011年から推進する技術政策のことで、「第四次産業革命」とも呼ばれる製造業のデジタル化を推進するドイツの国家プロジェクトです。

この政策は日本の製造業にも影響があり、2017年には、経済産業省によって日本版インダストリー4.0「ConnectedIndustries（コネクテッドインダストリーズ）」が発表されるようになりました。さらに「ソサエティ5.0」が2016年1月に「第5期科学技術基本計画」が閣議決定され、AIとIoTを基礎として産業革命に匹敵する変革を実現しようとしています。

こういった流れから、国内製造業各社ではAIやデータの利活用を通じた「ものづくりの抜本的な変革」が求められるようになりました。製造業ではビックデータを使った需要予測を行うことにより作業の自動化が進み、人手不足問題の解消、さらに予測の精度を上げることにより増産ロスにも貢献します。

製造業での需要予測とは？

需要予測とは、需要分析から市場調査や予測モデルを駆使し、将来の需要量と予測誤差を把握することです。製造業での生産管理が行う仕事のプロセスは、「需要予測」から始まります。AIを活用した需要予測は、サプライチェーンを連動し、企業のリスク管理（損失など）に大きく貢献します。

製造業では、需要者の要求納期に余裕がある場合は、受注してから生産を開始し、流通業では製品の調達をかけることができました。しかし、近年ではコスト競争、グローバルでの競争が激化し、さらに納品までのリードタイムが短縮化される傾向にあるため、見込み生産や見込み調達を避けることができなくなってきています。需要予測の判断ミスは、ビジネスチャンスのロス、過剰在庫に繋がるため、利益最大化のためには、精度の高い需要予測を行う必要があります。

AIによる需要予測がもたらす製造業のメリット

AIの導入により、これまで人の手で行っていた作業を自動化が実現します。AI導入による需要予測によってもたらされるメリットについて、それぞれの内容を紹介していきます。

在庫の欠品・余剰の防止

AI導入により、これまで人の勘に頼らず、膨大なデータから分析した上で需要予測ができるため、より精度の高い分析を行えるようになります。製造業では、過去数年間の販売実績や価格傾向などを分析し、この推移を基に、将来の変化を予測していきます。

商品やサービスに関連する需要要因を分析し、その需要分析から将来の需要量と予測誤差を把握するため、在庫の欠品や余剰を防止し、企業収益を最大化させます。

多品種少量生産への対応

AIによる需要予測では、売上、外的要因、商品の種類など膨大な量のデータを複合的に分析した上で将来の販売動向を予測しています。正確に需要が予測できずに起きていた現場の混乱、トラブルもデータに基づいた根拠のある需要予測によって過不足が最小限に抑えられる可能性があります。

さらに、需要予測の精度が高まることにより、顧客のニーズに合わせて多品種を少量ずつ生産することも可能となり、在庫ロスを防ぐことにも繋がります。

労働力不足の解消

AI導入により、人間の直感や経験による需要予測に頼らず済むようになります。とくに膨大な量の荷物を管理しなければならない製造業では、AIによる需要予測で車両の手配、倉庫業務を担う人員の調整なども可能になります。需要予測にかけていた時間が削減することから人口減少での労働力不足、労働時間の改善にも貢献できます。

需要予測が当たらない？製造業の課題

需要予測をスムーズに行うには、製造業が抱える問題、課題をおさえておく必要があります。製造業の抱える課題について、それぞれ解説していきます。

属人的な予測

需要予測に差異が出る要因のひとつに、ベテランスタッフによる属人的な予測に頼ってしまう傾向が挙げられます。長年需要予測を行っているベテランの予測精度は高いものの、経験値の浅いスタッフ、スキルを継承されていない若手となるとそうもいきません。

属人化を解消するためにはベテランのスキル共有、若手育成が重要ですが、ベテランの技術が長年の勘と経験値であることから、ノウハウの継承をスムーズに行うのは非常に難しいところです。属人化のままだとベテラン、若手によって需要予測のバラツキが発生するため、精度が向上しません。

内示情報と確定注文の差

製造業では、企業によって特定の得意先からの比率が高いため、得意先から得られる内示情報を効果的に活用することが求められます。内示情報とは、得意先がもつ計画の一部であり、確定注文情報に対する事前の見込情報です。

しかし、生産マネジメントのパターンにより、内容や構成はまちまちであり、得意先の内示情報から確定注文を予想することは難しいです。内示情報と確定注文にズレがあると、納入日に間に合わない、または在庫を抱える可能性があります。

外部要因を考慮した予測

AIの需要予測においても、必要なデータ不足、または異常気象、パンデミックによる急激な市場の動き、在庫切れなどデータに含まれない事象や大幅な外れ値が発生した場合は予測精度が低下します。予測精度を向上させるには、外部要因も含めてデータを定期的に監視しつつ、異常値に関する処理を一定のポリシーで行っていくことが大切です。

仮にイレギュラーな社会情勢の変化があった場合は、状況変動後のデータのみを入力データとする、入力値として状況変動のフラグを入れる等の対応を行っていく必要があります。

エクセルでのデータ分析の限界

エクセルでも製品数（SKU)が少なければ表計算ソフトで十分分析ができますが、SKUが多くなると操作が煩雑になるため難しくなります。また、データを作成した本人しか計算内容や表示の意味が分からなくなるため、ファイル共有管理にも限界が生じ、ミスも発生しやすくなります。それらの問題から、エクセルでは膨大な容量のデータ処理は不可能と考えた方が良いでしょう。

製造業がAI需要予測システム導入で失敗しないためのポイント

製造業がAI需要予測システムを導入し、さらなる効果を求めるには、おさえておきたいポイントがあります。製造業が、AI需要予測システム導入で失敗しないためのポイントについて解説していきます。

質の高いデータを使用する

需要予測には膨大なデータ量を必要としますが、量だけではなく、正確で質の高いデータであることも重要です。使用するすべてのデータは欠損値がなく、もし存在する場合は適切な方法で補正する必要があります。

さらに、データは常に最新のものを利用し、更新されていない、正確でない情報は利用しないことが大切です。データを適切に補正し、整備しておくことは膨大なデータを分析して需要予測を行うことにおいて、重要な業務のひとつであると言えるでしょう。

予測の精度を上げる

流行、大規模災害、パンデミックなどの社会情勢など、世の中の流れや環境は常に変化しており、以前の予測モデルが役に立たなくなる可能性もあります。需要予測の効果を求めるには、予測モデルを継続的に改善、および検証をして精度を上げることが大切です。

目的に応じた設計ができるツールにする

多くのベンダーは精度の高い需要予測のAIシステムを持っていますが、そのシステム構築には高額である場合があります。また、予測モデルが沢山あったところで使用するものはごく一部、または精度を比較しても誤差の範囲しか違いがないこともあるため、パッケージで導入ではなく、製品在庫の削減、部品在庫の削減、2ヶ月先のパート要員調達、来年度の予算策定など、自社の目的に合った機能を選ぶことが大切です。

さらに、需給マネジメントシステムをサポートする機能があるか、使い勝手、要件や環境の変化に対応できるかなども含め、総合的に判断しましょう。そもそも、ほとんどの需要予測パッケージは、機能に大差がなく、むしろ導入を行うベンダーによって成否が分かれることも珍しくありません。需要予測や関連業務についての知識や経験が豊富なベンダーを選ぶことが大切です。

サービスによってはサポートに費用がかかる可能性もあるので、需要予測システムを提供するベンダーのサポート内容、費用も検討材料にしておくことが望ましいです。

製造業が需要予測するには？AIシステムの導入フロー

製造業がAIのシステムを導入するには、どのようなプロセスを踏む必要があるのでしょうか？製造業における、AIシステムの導入フローについて紹介していきます。

活用目的の明確化

AIの導入前には、活用目的を明確化するために解決したい課題を整理する必要があります。この段階では、AIの活用法よりも自社が抱える課題を特定することが重要になります。

次に、企業が抱える課題を解決するためには、どの業務範囲にAIを導入するのかについて検討します。さらに課題によっては、PoC（ProofofConcept：概念実証）を繰り返しつつ、需要予測を求めている適用範囲を決めていきます。

データ収集と分析

AIを活用する目的が明確化されたら、その上で必要となるデータを収集、さらに調整、整理、最適化といったデータクレンジング処理を施して特徴量を精査します。

AIシステムベンダーの決定

データの収集、データクレンジング処理が終わったら、解決したい課題に対して、どのような技術に特化したAIソフトウェア、AIシステムのベンダーを導入するかを決定します。決定の際には、たとえば検品を自動化するAIを導入したいなら「画像認識に特化したAIソフトウェア」を導入するなど、企業が求める需要予測に適しているかも検討した上で決めていきます。

製造業の需要予測ならTRYETINGの「UMWELT」がおすすめ！

製造業の需要予測であれば、TRYETINGが提供するノーコードツール「UMWELT」がおすすめです。「UMWELT」のサービスはAPIを介して接続する特性上、どのようなデータであっても簡単に高度なAI構築が可能です。

既存システムには手を加えないため、煩わしい社内調整のコストは最小限で済みます。サービス開始後は、コンサルタントが導入までをサポートするため、導入から運用まで安心して利用できます。さらに「UMWELT」のAIは、機械学習を自動で行うため、イベント、季節、パンデミックや大規模災害などによる突発的な出来事など、外部要因を加味した需要予測が可能となり、商品券在庫回転率の引き上げにも役立てることでしょう。

まとめ

製造業では、労働者不足、ベテランスタッフによる属人化などの問題を抱えています。さらに日本の製造業においては、世界的なデジタル化の影響も受けており、AIは欠かせない存在となっています。そのような社会背景から、労働負担や人為的ミスの削減、在庫ロスの実現のためにAIを導入する企業が増えています。

しかし、AIによる需要予測を行うには、費用面やスタッフのプログラミング知識などが求められるなどの問題があります。製造業においては、流行、大規模災害などの社会情勢や、世の中の流れを加味した上で需要予測を行う必要があります。TRYETINGの提供するサービス「UMWELT」を利用して、在庫回転率や業務効率の向上などに利活用していきましょう。

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