AIを使った需要予測 T3SmartSCM

３つのポイント

1.複数の統計手法で計算した結果から、最も精度の高いものを選択
2.様々なデータから、機械学習及び統計的なモデルを使って需要予測
3.販売計画に連携し、品目によっては計画の自動化が可能に

販売量や利益率など、製品特性を考慮して、需要予測の対象とすべき品目、人の意思入れをすべき品目など、ガイドラインを提供しています。

製品情報
仕様・動作環境
導入事例
口コミレビュー
企業情報

対象従業員規模	500名以上
対象売上規模	500億円以上
提供形態	クラウド / オンプレミス
参考価格	3,000,000円～
参考価格補足	サブスクリプション　300万円~ 別途導入費用がかかります。詳細はお問い合わせください。

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AI需要予測について

機械学習を使った需要予測

「T3SmartSCM」の需要予測では、統計及びAI（機械学習）共に複数の需要予測モデルを自社開発しており、パラメータの設定や拡張も可能です。

＜統計需要予測＞
様々な統計モデルを準備しており、その中から最適な方式を選択して計算することができます。

＜機械学習需要予測＞
1．機械学習は入力と出力がセットで存在している訓練データにて学習します
2．入力と出力の間にあるパターンを把握して、最適なアルゴリズムを選択します
3．新しい入力データに対しては、訓練データで学習してきたパターンに類似する出力パターンを生成します
4．生成された新しいセットデータからも自動で繰り返し学習します

T3SmartSCMの需要予測モジュールでは、統計的な需要予測のほかにAI技術の一つである「機械学習」を行います。機械学習とは、コンピュータがデータを学習して情報を理解・解明することをいいます。コンピュータは与えられたデータをもとに学習していくため、データが大量にあるほど理解・解析の精度が上がるといえます。

過去の販売実績や気象情報、商品属性情報などを反映した予測

機械学習の一つであるディープラーニングの技術を使っており、販売実績やその実績に関連のある気象情報や、製品の価格・ライフサイクルなどの属性情報のほか、競合の売価などのデータを需要予測エンジンにインプットして、アイテムの需要予測を行います。

業種・業態、製品の特性を考慮した、適切な需要予測や計画方法をアドバイス

全てのケースに適用が可能な需要予測モデルは存在しません。
過去の実績を分析した上で、業種・業態や製品特性に応じた適切な需要予測モデルを選択し、販売計画の運用基準を提案します。

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T3SmartSCMの導入効果

飲料メーカー

季節や天候の影響を受けやすい飲料の販売量。AIや統計を活用し顧客企業に合わせた販売需要管理モデルを作成し運用することで、品切れや過剰在庫を最小限にしました。

【課題】
見込生産を行っている大手飲料メーカーA社では、数百にのぼるSKUの需要予測をExcelで行っており、かつ精度も低い状態でした。製品の賞味期限が短いために適正在庫管理が難しく、品切れや滞留在庫、賞味期限切れ在庫といった課題を多く抱えていました。また、大型スーパーやコンビニエンスストアの突発的なプロモーションによる緊急オーダーが頻繁に発生しその都度生産計画の変更に時間を要していました。

【アプローチ】
気象情報や販促データなどを取り込み、AI（機械学習）を使った需要予測を行うことで欠品を防止。
従来の予測方法と統計的モデル、AIモデルを比較し、精度が一番高いデータを販売計画策定の参照値として自動提示することで、予測精度向上を実現しました。

AIによる予測正確度平均80%以上

二ヶ月間の実績データとAI Forecastingで計算したデータを比較したところ、
予測数量差異は約6%、予測精度は平均で80%以上となりました。

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企業名	ザイオネックス株式会社
住所	〒100-6004 東京都千代田区霞が関3-2-5 霞が関ビル4F
設立年月	2013年8月12日
事業内容	製造業ITコンサルティング SCM（サプライチェーンマネジメント）及び PLM（プロダクトライフサイクルマネジメント）ソフトウエアの開発・販売
代表者名	藤原玲子

需要予測の製品一覧

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IT製品・サービスの比較・資料請求が無料でできる、ITトレンド。こちらのページは、ザイオネックス株式会社の『AIを使った需要予測T3SmartSCM』（需要予測）に関する詳細ページです。製品の概要、特徴、詳細な仕様や動作環境、提供元企業などの情報をまとめています。気になる製品は無料で資料請求できます。