正確な需要予測の必要性
とりわけ流通小売業においては、過剰在庫によるロスの発生や在庫不足による売り逃しは、いずれも売上利益に直結する重要な課題です。課題解決には適切な在庫管理と発注仕入が不可欠ですが、そのためには、あらかじめ需要を予測し、計画的な発注仕入を行う仕組みが必要になります。
弊社では、複数のAIモデルを導入し、業務実態に適した需要予測を行うことで、精度の高い需要予測をご支援しております。また、予測した結果に連動して自動的に発注を行う自動発注処理にも対応が可能です。
需要予測は重要な役割を果たしますが、適切な運用には課題もあります。特に下記の課題をお持ちであれば、ぜひ弊社までご相談ください。
【需要予測における主な課題】
１．予測精度の向上
需要は、市場トレンドや競合状況、季節性などの要因によって大きく変動するため、各要因の特性を傾向を把握した上で、分析する必要があります。
２．大量データの扱い
商品や販売実績などのデータが膨大になることが多々あります。そのため、需要予測に必要なデータを収集・整理し、効率的に分析することが求められます。
３．タイムリーな予測ニーズ
季節やイベントなど、商品の需要が急激に変化することがあるため、適切なタイミングでタイムリーに需要予測を行い、迅速に対応することが必要です。
４．店舗や商品単位の予測ニーズ
店舗、商品などの単位での需要予測が必要です。店舗や商品の特性や実態に合わせた予測モデルを構築することが求められます。
５．顧客行動の把握
エリアの顧客属性、曜日時間帯別・商品別の販売実績などから顧客行動を理解することが求められます。顧客行動を把握することで、需要予測に必要なファクターを定量化し反映することができます。
AI需要予測による受発注シミュレーションと意思決定支援をサービスとして提供
・AIによる需要予測を元に、受注出荷、発注自動化シミュレーションを実施します。
・シミュレーション結果をAPIで受発注システムへ連携します。
・AIが販売実績データを学習し予測の精度を向上させます。
【AI需要予測支援サービス システムイメージ】
AI需要予測による適正在庫管理と発注データの提供
・膨大なデータや外部の特徴量を分析し、複雑な需要パターンやトレンドを検出し、取り扱い商品に最も合った予測モデルを選定します。
・定期発注方式により最適な需要予測モデルと需要予測に元ずく適正な安全在庫を算定します。
・これらを日々の適正発注量として算定し、既存の基幹システムやPOSの発注システムへリコメンドします。
弊社AI需要予測支援サービスのメリット
１．正確性の向上
弊社AI需要予測は、お客様の業務実態を把握し、適切なAIモデルを適用します。予測データは実績との差異を分析し、再学習を重ねることで正確な予測が可能となります。AIによる正確な需要予測により、在庫の過不足を回避し、必要な商品を適切に提供することができます。
２．販売計画の最適化
AIによる正確な需要予測は、販売施策と連携することで販売計画の最適化に役立ちます。たとえば、過去のイベントと販売実績を連携して分析することで、販売戦略が需要変動に与える影響を定量化し、イベント実施時の売上予測を分析することが可能です。
３．タイムリーな対応
AIによる需要予測は、分析のタイミングでリアルタイムに予測結果を提供することができます。定期、随時など、分析サイクルに合わせ、すばやく対応することができます。
４．効率性の向上
AIによる需要予測は、大量データを高速に処理することができます。業務の効率性という点でも、人手による分析より大幅な負担軽減が可能です。
５．コスト削減
AIによる需要予測は、在庫の過不足を回避することで、在庫コストやロスを削減することができます。また、システムによるリアルタイム対応により、在庫管理に必要な人的コストを削減することも可能です。
以上のように、とりわけ小売業におけるAIによる需要予測は、多くのメリットがあります。弊社AI需要予測支援サービスを活用することで、コスト削減や業務効率性の向上など、様々な成果を得ることが期待できます。
モデル選定での予測と評価、リコメンデーション
【最適在庫と発注量計算】
・予測モデルは時系列モデル(SARIMA, Holt-Winters, Prophet)と機械学習モデル(Random forest, LSTM, RNN)を用いて予測を行う
・実績データとして前年同月のデータ、6ヶ月前のデータ、直近１ヶ月前のデータを元にした予測と実績の差を評価する
・その評価指標はRMSE,MAE,MAPEを算定して、乖離率の低いものから順位を設定、合計し最も低いものを予測モデルとしてリコメンデーションする
・その予測モデルを元に最適な在庫計算、発注量算定を行い、必要な時点の発注量を提供する
サービス紹介サイト
AI需要予測支援サービスの需要予測プロセス、特長などをサービス紹介サイトで詳しくご説明しております。ぜひご覧ください。