AI需要予測システム

ビジネスの特性や目的に合わせ最適な手法を選択し
精度の高い需要予測を支援

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高精度の需要予測で
利益の最大化・オペレーションの効率化を実現

社内外からのリアルタイムの売上データや、外部データの活用により、需要予測の予測精度は向上を続け、日常業務の中でも信頼できるデータとして活用され始めています。

精度の高い需要予測は、在庫量・生産量や販売価格の最適化による利益の最大化につながります。また、属人的になりがちな販売予測オペレーションの定型化・自動化を可能にします。

短期的需要予測による成果
販売計画
商品やサービスが、将来的にどれくらい売れるのかを予測
生産計画
在庫数や発注数を推定して、適切な生産計画を策定
受発注/配送計画
適正な量を適切なタイミングで仕入れ、販売する
長期的需要予測による成果
価格の最適化
利益が最大化できるような価格戦略
長期的な市場予測
市場動向、競合先の戦略などを考慮した経営戦略
事業・投資計画
設備投資、出店計画などの投資判断

キーウォーカーでは、これまでの様々な業界におけるデータ分析や需要予測の知見から、最適な需要予測モデルをご提案します。また、長期的な視点での市場の動向予測や、投資判断のために必要なデータを活用により、需要予測の効果を最大化するための継続的なご支援をいたします。

需要予測モデルの活用シーン

小売業

小売業では、各店舗における、商品単位での販売数・在庫数の予測が可能になります。過去の店舗単位、商品単位での販売実績に、季節要因や販促施策の有無などのデータを掛け合わせることで、将来の販売数の予測が可能になります。

ここで得られた予測をもとに在庫量を適正化することで、過剰在庫による損失や、欠品による機会損失を回避できます。 また従来、販売数の予測はベテラン社員の経験や勘に基づいて行われ、属人化の傾向がありましたが、需要予測モデルの導入で属人化の回避も期待できます。

飲食業

飲食業の場合、需要予測モデルを活用することにより、客数予測やメニュー単位での販売予測が可能になります。過去の販売実績と、季節要因や天気のデータ、周辺でのイベント情報などのデータをインプットすることで、将来の任意の日付における客数や各メニューの販売数予測が可能になります。

これにより、無駄な仕込みや、過剰な食材の仕入れを減らし、廃棄ロス削減や人件費削減が期待できます。

宿泊業

宿泊業では、需要予測モデルを活用することで、季節やイベントといった環境要因に加えて、他社施設の客室数、客室単価、推定残室率といった市場要因・競合要因も加味することで、自社が提供する客室への予約数の予測を立てることができるようになります。

この予測をもとに客室単価を調整していくことで、空室率を下げ利益を最大化する価格設定が可能になります。

需要予測の基本的な3つの枠組み

データを「集める」「分析する」「可視化する」という3つの枠組みを基に、最適な需要予測モデルを構築します。

データを集める

需要予測の際に元となるデータには、自社の内部データと、一般に公開されている外部データがあります。内部データとして、自社でしか把握できない売上実績・顧客情報など、過去の成果データを使用します。
外部データとしては、一般に公開されているWebメディアからの情報や、トレンド・経済状況・天候などの統計的なデータがあります。キーウォーカーでは独自開発のWebスクレイピング技術を用いて、データの収集、整形を行います。

データを分析する

AI・機械学習や確率統計を用いて、最適な需要予測モデルの構築を支援いたします。機械学習を用いることで、得られた結果から学習を行い、モデルの継続的な改善も可能になります。

データを可視化する

分析結果を日常業務で活用できるよう直感的な理解を促進するダッシュボードを作成します。データ可視化のデファクトスタンダードともいえるTableauを活用した可視化の実績も豊富にございます。

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