需要予測に必須のAIツールとは？メリットや導入手順を解説

需要予測は、企業にとって無駄な生産や人件費を減らすために重要な取り組みです。そのため、現在、多くの業界で需要予測が活用され始めています。しかし、「需要予測に取り組みたいが、どのようなツールがいいのかわからない」「需要予測のメリットがいまいち理解できない」と悩んでいる方もいらっしゃるのではないでしょうか。そこで今回は、ツールを使って効率的な需要予測を実現したい方に向けて、需要予測の概要や最適なツールを紹介します。

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需要予測に欠かせない3つの要素

需要予測には、以下3つの欠かせない要素があります。

• 迅速なデータ改善
• 変化に強い仕組みの活用
• 指標となる情報の厳選

迅速なデータ改善

需要予測は、需要の急激な変化に備えて、迅速なデータ修正や改善が求められます。情報社会の現代は情報の流れが早く、新しい技術によって新商品やサービスが次々と登場する時代です。日々目まぐるしく変化する市場に対応するためにも、需要予測で活用するデータも臨機応変に対応する必要があります。もし、古いデータのまま需要予測を実施したとしても、思ったような効果を得られないでしょう。

変化に強い仕組みの活用

市場の環境が変化しても、柔軟に予測内容の変更ができる仕組みが不可欠です。需要予測はAIアルゴリズムによって実行されるため、アルゴリズムの手法によって導かれる予測も変わってきます。同じアルゴリズムを使い続けると、特定の状況でのみ効果が発揮される予測モデルになってしまいます。したがって、市場環境の変化に対応するためにも、需要予測のアルゴリズムは柔軟に変化できるものでなければなりません。

指標となる情報の厳選

需要予測では、先述したとおりデータ改善によって最新の状態にしておく必要があります。それに加えて、扱うデータの指標も精度の高いものでなければなりません。最新のデータを扱っていたとしても、本来扱うべき指標のデータでなければ、期待していた効果を得られないからです。需要予測の精度を安定させるためにも、データ指標の整備も欠かさずに行いましょう。

需要予測をする際の課題とは？

需要予測を実施するときには、以下の課題が懸念されます。

• 需要を決定する要因の特定
• 数値による情報の可視化
• 算出した情報の精度

需要を決定する要因の特定

需要予測は、基本的に過去のデータを基にした分析手法です。しかし、需要の要素となる過去のデータは、さまざまな要素が合わさることで特定されます。つまり、売上が高いからといって需要が高くなるわけではありません。売上が高い理由としては、営業活動による努力や外部要因が絡んでいる可能性が十分に考えられます。したがって、需要予測における需要をどの要素に特定させるのかが難しいのです。

数値による情報の可視化

需要予測では、対象となる変数の扱いも課題とされています。例えば、ある商品の需要予測をしようとします。その場合、影響する要因は「季節・天候・気温・CMの放送回数・広告の数・営業活動」など、あげればキリがありません。さらに、こうしたさまざまな変数は定量化させるのも難しいため、データとして定義することは困難です。しかし、一部のデータだけで需要予測をすると偏った結果が算出されてしまうため、何を分析対象として数値に落とし込むのかが重要です。

算出した情報の精度

先述したとおり、要因や変数の特定が難しいため、需要予測で算出された情報の精度はバラバラになってしまいます。しかし、情報の精度が低いままだと企業の生産性も向上しづらくなるため、需要予測によって企業の業績が下がってしまうリスクも考えられます。こうしたリスクを避けるためには、柔軟にアルゴリズムを変更できるAIツールの導入がおすすめです。次からは、AIツールについて紹介していきます。

AIツール導入によるメリット

AIツールの導入は、以下のメリットを得られます。

• 生産性の向上
• 顧客満足度の向上
• コストの削減

生産性の向上

AIツールの導入により、作業時間をかけずさまざまな分析結果をアウトプットできます。手作業で分析する場合、データ量によっては膨大な時間がかかってしまうでしょう。しかしAIであれば、データ量が多いほど分析の精度が向上し続けるため、人間が実施するよりも正確な情報を算出できるのです。さらに、算出される時間も早いため、作業効率をあげながらアウトプットの量と質を向上できます。

データに基づいた需要予測をする場合、データ量によっては手作業では膨大な時間がかかってしまうでしょう。そこで、AIツールを導入することで作業時間をかけず分析結果をアウトプットできます。また、AIはデータ量が多いほど分析の精度が向上し続けるため、人間が実施するよりも正確な情報を算出できます。AIツールの導入により早く正確な需要予測ができ、生産性が向上します。

顧客満足度の向上

AIツールの導入は、顧客に合わせたアプローチを可能とするため、顧客満足度の向上につながります。最近は多くの情報が溢れているため、顧客側が商品やサービスを選ぶ時代になってきました。顧客に選ばれるためには、ニーズを把握して最適なアプローチをしなければなりません。AIによる分析は、さまざまな顧客情報から趣味嗜好を算出するため、営業活動に役立ち、顧客満足度が向上するのです。

需要予測にAIツールを導入すると、データをもとに顧客のニーズを分析し商品やサービスの提供に反映することができます。顧客が求めている商品やサービスを把握し、ビジネスを顧客に最適化することで顧客満足度の向上が期待できます。継続的に売上を伸ばしていくには担当者の想像や勘だけではなく、AIによる統計的なデータ分析が有効です。

コストの削減

AIの活用は、人間が今まで実施してきた手作業や定型業務を自動化できるため、人件費の削減になります。さらに、AIによって人的リソースが最適化されるため、他の業務に手を回せる点もメリットです。また、AIによる作業の質は外部要因が発生しない限り常に一定であるため、人間が引き起こすケアレスミスを防止できます。

AIツールを使った需要予測は、膨大なデータを扱う場合でも早くて正確です。需要の予測は日々立てていくものですのでAIによる自動化が可能です。したがって、人が行う定型業務を減らすことができます。また、自動化することで人的ミスがなくなり、修繕など想定外のトラブル発生を防止します。つまり、AIツールによって人的コストを減らすことが可能です。

AIツール導入までの流れ

AIツールを導入するときは、以下の流れにしたがって進めると良いでしょう。

1. 自社の課題を整理
2. 学習データの準備
3. 活用するAIの決定・利用
4. 学習させたAIの評価

自社の課題を整理

まずは、AIツールの導入で解決したい課題を整理します。AIツールに限らず、新たなツールやシステムを導入するときには、解決したい課題を明確にすることが大切です。課題を明確化せずに進めてしまうと、途中からツールの導入が目的に変わってしまいます。その結果、導入後に思ったような効果を得られず、コストだけが無駄になってしまうのです。したがって、まずは目的を明確にし、AIの活用方法を把握しましょう。

学習データの準備

次は、AIが学習するためのデータを準備します。AIは、データ量が多いほど精度の高い分析が可能です。したがって、データ量をどれだけ確保できるのかが、AI分析の鍵を握ると言えるでしょう。

活用するAIの決定・利用

学習データが準備できたら、活用するAIを決めます。多くの企業からAIツールが提供されておりそれぞれ特徴があるため、自社の課題や目的に応じて最適なAIの選択が重要です。また、AIの選択後は、実際に利用してみて効果を検証していく必要があります。思ったような効果が得られなかったときには、他のAIを活用して再度効果検証することも大切です。

学習させたAIの評価

最後は、学習させたAIの評価を行います。評価の観点としては、最初に定めた課題解決への貢献度がどの程度だったのかを中心に行うといいでしょう。いくつかのAIを活用している場合には、コストと相談しながら優先度を決めて精査する必要があります。ここで評価が高ければ、実際に導入して運用開始です。

需要予測ツールの導入はTRYETINGへご相談ください

AIツール導入の流れがわかったところで、実際にどのツールを選ぶべきか悩む方も多いでしょう。そこでおすすめなのがTRYETINGの「UMWELT」です。特徴としては、以下の3つが挙げられます。

• 専門知識なしで導入できる「UMWELT」を提供
• あらゆる業種に対応できる豊富な機能
• 初めての導入でも安心の価格設定

専門知識なしで導入できる「UMWELT」を提供

UMWELTは簡単に導入でき、運用時にも専門知識が不要です。AIアルゴリズムがすでに提供されているため、ドラッグ&ドロップで簡単にAIを作成できます。さらに、導入時にはAPIを介して既存システムとの連携が可能なため、既存システムへの影響を与えずにスムーズな導入ができます。

あらゆる業種に対応できる豊富な機能

UMWELTの提供しているアルゴリズムは多数あり、業種に合わせた活用が可能です。業種によって、AIで実現したい内容が異なります。最適なAIを利用することで、企業が抱えている課題も効率的に解決できるのです。UMWELTは、アルゴリズムの選択肢が多いため、解決できる課題にも幅があります。

初めての導入でも安心の価格設定

UMWELTは、通常のAI導入と比べても約1/10の費用（業界比、当社調べ）で導入が可能です。さらに、AI人材が不要で導入ができるため、人的コストも削減できます。もし、導入時や運用時に疑問点が生じたとしても、専門的なコンサルタントがついてくれるため、安心してプロジェクトを進めることが可能です。

まとめ

需要予測は、要因や変数の特定が難しいことからさまざまな課題があります。しかし、需要予測を効果的に活用することで、企業の業績向上につながるため、今後も活用が期待されている技術です。しかし、専門的な人材が不足していることにより、需要予測ができないと悩んでいる企業も多いでしょう。そこで、AIの需要予測を社内で実施したいと思った方は「UMWELT」を検討してはいかがでしょうか。少しでも興味を持った方は、下記サービスページからお問い合わせください。

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