需要予測システムの活用事例を紹介！AI活用のメリットやアルゴリズムも解説

需要予測システムとは

需要予測システムとは、AI技術を活用して売上実績や市場の動向、時期や天気などのあらゆるデータから、自社のサービスや商品の需要を正確に予測するためのシステムです。

企業の利益を最大化するには、販売機会の損失を防ぐ必要があります。一方で、在庫過剰に陥ると保管コストや廃棄ロスが発生し、利益を圧迫しかねません。また、需要予測では膨大なデータを扱うため、人の手で分析を行うと担当者の業務負荷や人的コストが増加します。

このような課題を解決するためにも正確な需要予測と業務の効率化が求められており、近年多くの企業で需要予測システムが導入されています。

以下の記事では、おすすめの最新需要予測システムを比較紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

需要予測システムにおけるAI活用のメリット

需要予測システムを導入すると、下記のようなメリットが得られます。

• ●適正在庫の維持
• ●業務効率化
• ●属人化の解消
• ●効果的な経営戦略

需要予測システムの活用により、ビックデータを用いた分析や複雑な要件を組みあわせた分析が可能になります。これにより正確な需要予測が行えるため、過剰在庫や販売機会の損失を防げます。

また、従来は人の手で行っていた需要予測業務をAIに任せることで、従業員の業務負担を軽減し、その分の人的リソースをほかの業務に回せるため生産性の向上にもつながるでしょう。さらにUIに優れたシステムなら誰でも簡単に操作でき、専門性も必要としないため属人化の解消にも役立ちます。

以下の記事では、需要予測システムのメリットについてより詳しく解説しています。注意点についても紹介しているため、あわせて参考にしてください。

需要予測システムの活用事例

ここでは、需要予測システムの活用事例を紹介します。需要予測システムの導入によってどのような効果が得られたのか確認し、製品導入を検討する際の参考にしてください。

飲料メーカーの事例

大手飲料メーカーでは、飲料の賞味期限は短く適正在庫管理が難しいため、品切れによる販売機会損失や賞味期限切れによる廃棄ロスなどの課題を抱えていました。また、数百種類ある飲料販売の需要予測をエクセルで実施しており、手間と時間がかかるうえ、精度も低い状態でした。

そこで、AIを使った需要予測システム「T3SmartSCM」を導入。エクセルでの種類別需要予測が自動化され、迅速かつ正確な分析結果が得られるようになりました。また、需要予測にもとづいて補充計画や在庫運用計画を行うことで、品切れや過剰在庫の防止にもつながっています。

参考：T3SmartSCMとは？価格や機能・使い方を解説｜ITトレンド

製造業界の事例

製造業界では品番数が非常に多く、予測には多大な工数を必要とします。また、特定の担当者がこれまでの経験や現場の勘をもとに需要予測を行っているため、業務の属人化も課題でした。

そこで、ノーコード予測AI「UMWELT」を導入。機械学習やシステム結合、データの前処置などを行うことなく、需要予測が自動化できるため工数が大幅に削減されました。また、ノーコードで簡単に扱えるシステムのため、知識や経験の有無にかかわらず需要予測が可能になり、属人化の解消にもつながっています。

参考：UMWELTとは？価格や機能・使い方を解説｜ITトレンド

レンタル業界の事例

レンタル品の稼働率は売上に大きくかかわるため、必要在庫数の予測は特に正確性が求められます。しかし、品番ごとに需要を予測し、貸出と返却の両方を加味しながら在庫管理を行う必要があるため、業務が煩雑化しやすいといった課題がありました。

そこで、あらゆる数量の予測ができる「UMWELT」を導入。安全在庫計算機能が搭載されており、需要予測と連携してシステム上で在庫管理が可能なため、業務の効率化が実現しました。また、必要在庫数が確保されレンタル品の稼働率や売上の向上にもつながっています。

参考：UMWELTとは？価格や機能・使い方を解説｜ITトレンド

飲食業界の事例

賞味期限のある食材を扱うため、過剰な仕入れや仕込みは食品ロスに直結します。食材ロスを減らすためには正確な需要予測を行う必要がありますが、需要予測に活かせるデータは販売日時や品番、数量などを記録しているPOSレジのデータしかないといった課題がありました。

そこで、日付や品番、数量などのデータだけで予測をスタートできる「UMWELT」を導入。社内に存在する既存データのみで精度のよい予測結果が出せるため、コストや時間をかけずに食品ロスの削減が実現しました。

参考：UMWELTとは？価格や機能・使い方を解説｜ITトレンド

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AIによる需要予測のアルゴリズム

ここまで紹介した需要予測は、さまざまなアルゴリズム（問題を解決に導くための手法）にもとづいて算出されています。需要予測システムで活用されている代表的なアルゴリズムは、以下の５つです。

■算術平均法

過去の販売実績を平均化して予測する方法。

■移動平均法

特定期間の販売実績の平均を計算し、その期間を一定のステップで移動させていくことで、予測する方法。季節変動を除去するためにも用いられる。

■加重移動平均法

移動平均法において、最新のデータに大きな重みをつけ、古いデータには小さな重みをつけて平均を取る方法。最新の傾向や変動を掴むために用いられる。

■指数平滑法

過去の予測値と実際のデータをもとに、時系列データから今後の予測値を計算する方法。短期間の予測に用いられる。

■回復分析法

イベント内容と天気など因果関係にある複数の変数をもとに、未来の需要を予測する方法。複雑な要因が絡みあう需要予測に用いられる。

以下の記事では、需要予測の手法についてより詳しく解説しているため、あわせて参考にしてください。

需要予測システムを導入して業務の最適化を目指そう

需要予測システムとは、AI技術を活用して、あらゆるデータから自社のサービスや商品の需要を正確に予測するためのシステムです。導入した企業では、需要予測業務の工数削減や正確性の向上、属人化の解消といったメリットが生まれています。

需要予測システムにもさまざまな製品があるため、まずは各社製品の資料請求をして機能や特徴を比較するとよいでしょう。以下のボタンから各社製品の一括資料請求も可能なため、比較検討にお役立てください。