ITトレンドがおすすめする製品・サービス
- ■運用の支援内容別
- 予測精度を指標で評価・確認できる需要予測システム：PlanNEL
- 導入後も専門担当者による運用支援を受けられる需要予測システム：AI需要予測・運用サービス「Deep Predictor（ディープ・プレディクター）」、LTV-Zaiko、需要予測ソリューション
- 事前検証や定期チューニングの支援を受けられる需要予測システム：α-発注
- 継続的なモデルチューニングに対応する需要予測システム：CrowdANALYTIX 在庫適正化サービス
- ■現場での補正方法別
- 販促や欠品などの特殊要因を学習データに反映したい場合：PlanNEL
- 外れ値の除外や販売計画に応じた予測値の補正を行いたい場合：CrowdANALYTIX 在庫適正化サービス
- 在庫状況に応じて発注や値引きの判断を見直したい場合：LTV-Zaiko、α-発注
需要予測システムの運用で見る指標と頻度
需要予測システムの運用では、予測が当たっているかを数値で追い続けることが出発点です。何を、どの頻度で見るかを決めておくと、精度の低下に早く気づけます。
予測と実績の誤差の確認
予測した数量と、実際に売れた数量の差を、品目ごとに定期的に集計します。誤差の割合だけでなく、予測が実績より高い方向にずれているのか、低い方向にずれているのかも確認します。
一方向にずれ続けている場合は、モデルや前提に偏りがある可能性があります。全体の平均だけでは問題が隠れるため、重要な品目は個別に見ましょう。売上や利益への影響が大きい品目から順に確認する方法もあります。品目数が多い場合は、誤差の大きい順に並べて見る方法も有効です。
欠品や在庫の水準といった業務指標
予測の誤差が小さくても、欠品や過剰在庫が減っていなければ、業務の改善にはつながっていません。予測の精度と、業務の結果の両方を見ることが大切です。予測の精度を上げること自体を目的にしないよう注意しましょう。
欠品の回数、在庫日数、廃棄の量などを、導入前と比較して追います。指標の数が多すぎると続かないため、まずは三つ程度に絞ると運用しやすくなります。
確認の頻度と報告の場
確認の頻度は、発注のサイクルにあわせて決めます。日次で発注する品目は週に一度、月次の計画に使う品目は月に一度など、使い方に応じた周期が現実的です。
結果は担当者だけで抱えず、関係部署が集まる定例の場で共有します。数値を見る習慣が組織に根づくと、異常への対応も速くなります。
予測が外れる要因の切り分け
予測が外れたとき、原因は一つとは限りません。データ、イベント、商品、モデルのどこに問題があるのかを切り分けて、対策を選びます。
入力データの欠落や変更の確認
基幹システムとの連携が止まっていたり、商品コードの変更が反映されていなかったりすると、予測の前提となるデータが正しくありません。モデルの問題と思い込む前に、まずデータを疑います。
連携のエラーの履歴や、データの件数の推移を確認する習慣をつけましょう。異常の通知が出る製品なら、通知の設定も見直します。データの欠落が長く続くと、再学習のたびに誤った傾向を覚えてしまうおそれがあります。
販促や天候などの特殊要因の影響
特売や広告、天候の急変、競合の出店などは、通常の傾向から外れた需要を生みます。こうした要因が予測に反映されていたかを、外れた時期ごとに振り返ります。
要因を事前に登録できる仕組みがあると、次回以降の精度向上につながります。登録の漏れが原因だった場合は、情報を集める手順の見直しも必要です。営業や店舗から販促の予定を受け取る窓口を、決めておくと漏れを減らせます。連絡の期限を設けると、予測への反映も間にあいやすくなります。
新商品や需要の構造変化への対応
新商品は過去の実績がなく、予測が難しい品目です。類似する商品の実績を参考にする、発売直後は現場の判断を重視するなど、別のルールで扱う方法が考えられます。
市場の変化で、需要の傾向が根本から変わる場合もあります。その場合は、古いデータの影響を弱める調整や、モデルの見直しを検討しましょう。判断が難しいときは、ベンダーに相談するのも一つの方法です。同じ製品を使う他社の運用例を聞ける場合もあります。
需要予測モデルの再学習と見直しの周期
予測モデルは、作った時点のデータをもとにしています。需要の傾向が変わるにつれて、定期的な見直しが必要です。
再学習の周期の決め方
再学習の周期は、需要の変わりやすさと、見直しにかかる手間で決めます。変動の大きい品目は短い周期、安定した品目は長い周期にするなど、品目の性質で分ける方法もあります。
自動で再学習できる製品もありますが、結果を確認せず任せると、精度の低下に気づけません。再学習の前後の誤差を比べる手順も、あわせて決めておきましょう。
見直しを始める基準の設定
周期とは別に、誤差が一定の水準を超えたら見直すという基準を設けておくと、異常に素早く対応できます。基準の数値は、運用しながら調整していきます。
基準を超えたときに、誰が原因を調べ、誰が対応を決めるのかも決めておきます。担当が曖昧なままでは、対応が滞るおそれがあります。調査の期限も決めておくと、放置を防げます。
見直しの記録の蓄積
いつ、何を変更し、その結果どうなったかを記録に残します。記録があれば、変更が精度に与えた影響を後から検証でき、担当者が替わっても経緯を引き継げます。
記録の様式は簡単なもので構いません。変更の日付、内容、理由、結果の四点を残すだけでも、運用の質は大きく変わります。記録は共有の場所に置き、誰でも見られる状態にしておきましょう。
ITトレンドでは、最新の製品・サービスを多数比較・掲載しています。まず資料請求して、さまざまな製品の機能や特徴を比較してみてください。忙しい業務時間内でも、各社に問い合わせる手間なく、たった1回の入力（約60秒）で需要予測の一括資料請求が可能です。浮いた時間で、じっくりと製品を比較検討し進めましょう。
現場による予測の補正ルール
予測にはどうしても外れる場面があり、現場の知見で補正することが有効な場合があります。補正を放置せず、ルールとして運用することで、予測と現場の判断の両方が磨かれます。
補正してよい場面の整理
現場が補正してよい場面を、あらかじめ明確にします。例えば、予測に含まれていない販促の実施、天候の急変、取引先からの大口の注文情報などです。
何でも補正できる状態では、判断が人によってばらつきます。補正してよい条件と、上限の目安を決めておくと、運用が安定します。ルールは文書にして、現場の全員への周知も忘れずに行いましょう。
補正の理由と結果の記録
補正した数量と理由を、記録として残します。その後、予測と補正の結果のどちらが実績に近かったかを集計します。
集計すると、補正が有効な場面と、むしろ精度を下げている場面が見えてきます。有効な補正は、予測モデルの条件として取り込めないかも検討しましょう。
承認の流れと責任の整理
大きな数量の補正は、上長の承認を必要とするなど、判断の責任を明確にします。補正による在庫の増減の影響が大きい品目ほど、慎重な運用が求められます。金額の大きい品目については、承認の記録も残しておきましょう。
承認の手順が煩雑だと、現場が補正を避ける傾向が出てきます。承認の範囲は、影響の大きさに応じて段階を設けましょう。
運用担当と引き継ぎの体制づくり
需要予測の運用は、担当者の経験に頼りやすい仕事です。人が替わっても精度を保てるよう、体制と手順を整えておきます。
担当者の役割分担
データの管理、精度の確認、モデルの見直し、現場への説明といった役割を整理し、複数の担当者で分担します。一人にすべてを任せると、休暇や異動で運用が止まるおそれがあります。
部署をまたぐ運用になる場合は、責任者を明確にしておきます。判断が必要なときの連絡の経路も、あらかじめ決めておきましょう。
手順書と運用ルールの整備
日々の確認作業、異常時の対応、再学習の手順などを手順書にまとめます。文書があれば、新しい担当者への引き継ぎや、監査への対応も進めやすくなります。
手順書は作って終わりにせず、運用の変化にあわせて更新します。更新の担当者と、見直しの時期も決めておくと、内容が古くなるのを防げます。実際に別の担当者が手順書どおりに作業できるか、試してみると、改善点が見つかるでしょう。
ベンダーとの連携と問い合わせの整理
製品の仕様や不具合に関する問い合わせは、窓口と対応時間を確認し、社内の担当者に共有します。ベンダーが提供する定期的な精度のレビューや、運用の相談を活用するのも有効です。
支援の範囲は契約によって異なります。何をどこまで相談できるのかを把握しておくと、自社で行う作業の範囲を見極めやすくなります。契約の更新時には、支援の内容が自社の運用にあっているかも見直しましょう。
運用の支援内容で見る需要予測システム一覧
需要予測システムの運用に必要な精度評価や予測値の補正、ベンダーによる継続支援などの特徴を一覧にまとめました。自社で対応できる範囲と、専門担当者によるサポートの内容を比較しましょう。
| 製品名 | 特徴 |
|---|---|
| PlanNEL | MAPE・WAPE・RMSEによる精度評価に対応。欠品や販促などの補正理由も記録可能 |
| AI需要予測・運用サービス「Deep Predictor（ディープ・プレディクター）」 | 専任データサイエンティストが予測の評価方法や運用改善を継続支援。発注量の自動算出はオプション |
| LTV-Zaiko | ZPM分析で在庫を７つの象限に分類。営業担当とサポート担当が分析や施策を支援 |
| α-発注 | AI導入効果の事前検証や定期チューニングに対応。需要変動の検知や発注リスト作成も支援 |
| CrowdANALYTIX 在庫適正化サービス | 継続的なモデルチューニングに対応。外れ値の除外や販売計画に応じた予測値の補正が可能 |
| 需要予測ソリューション | データサイエンティストが継続的に予測を検証。売上や天候、イベントなどのデータを分析 |
精度の確認と継続支援で運用を支える製品
予測精度の評価や特殊要因の補正、ベンダーによる継続的な運用支援に対応する製品を紹介します。自社で担う業務とサポートを受けられる範囲を比較しましょう。
PlanNEL
- 販売実績を元に複数AIモデルで需要を予測し、精度の高い計画立案
- 予測精度を定量評価し、採用すべきモデルと改善ポイントを確認
- 外れ値などの影響を補正した学習データで、予測精度を高める
ザイオネックス株式会社が提供する「PlanNEL」は、需要予測の精度評価と学習データの補正を支援するSCMシステムです。MAPE・WAPE・RMSEによるモデルの精度比較や、予測と実績の差、誤差分布の可視化に対応します。欠品・特売・外れ値などの影響を補正でき、補正理由の記録も可能です。四半期ごとの大型アップデートに加え、電話・チャット・メールなどのサポートを提供しています。
AI需要予測・運用サービス「Deep Predictor（ディープ・プレディクター）」
- 予測から発注量算出などのアクションまで自動化
- 数十万SKU・外部データに対応した高精度な需要予測
- データ処理から基幹システム連携まで自動化
AI CROSS株式会社が提供するAI需要予測・運用サービス「Deep Predictor（ディープ・プレディクター）」は、需要予測から運用改善まで支援するクラウド型サービスです。データの取り込み・加工・更新を自動化し、予測値や在庫状況をもとにした発注量の自動算出もオプションで提供します。専任のデータサイエンティストが導入前の活用方針の検討から、導入後の予測評価や改善策の提案まで伴走。サポート対応時間は平日９時～18時です。
LTV-Zaiko
- ZPM分析で在庫の状態を可視化
- AIによる需要予測で欠品と過剰在庫を同時に防ぐ
- 発注・値引・店舗間移動の提案
株式会社LTV-Xが提供する「LTV-Zaiko」は、AI需要予測と在庫分析によって発注や値引きの判断を支援するクラウド型システムです。ZPM分析で商品・SKUごとの在庫状況を７つの象限に分類し、過剰在庫や欠品リスクのある商品を可視化します。追加発注や店舗間移動、売価変更の検討にも活用可能です。導入後は営業担当とサポート担当が操作方法や分析、施策の相談に対応し、無料セミナーも実施しています。
α-発注 （株式会社infonerv）
- 需要や仕入れ条件を踏まえて発注リストを自動作成
- 在庫状況をモニタリングし異常を速やかに検知
- AI導入効果の事前検証や定期チューニングなどサポートも充実
CrowdANALYTIX 在庫適正化サービス （株式会社マクニカ）
- PSIレポートで在庫の可視化～発注量最適化までを支援
- 複数のAIモデルを用いて大量のSKUの個別需要予測を実現
- 発注量レコメンドと需給シミュレーションで最適な意思決定を支援
需要予測ソリューション （コムチュア株式会社）
- 分析導入の負担を軽減するため一気通貫で対応。
- 多業種への適用実績とノウハウを提供
- データサイエンティストが継続検証し需要変化に対応
まとめ
需要予測システムの運用では、誤差と業務指標の確認、外れた原因の切り分け、再学習の周期、現場の補正ルール、引き継ぎの体制が精度を保つ要点です。導入後も改善を続ける前提で、運用の支援が受けられるかも比較しましょう。需要予測の製品ごとに運用の支援は異なるため、資料請求で確認してください。
