人手不足の解消や業務効率化を進めるためのツールとして、DX推進・ITサービスマネジメントなど、各業界でAIの導入が必至となっています。
その中でも、需要予測に関するAIシステムは多数存在するため、「どのシステムを選んだらいいか分からない」「どの開発会社に依頼するべきか分からない」という方は多いのではないでしょうか。
この記事では、会社やシステム選びのポイント、解決できること、導入事例についてご紹介します。
AIを活用して社内の業務効率化を進めたいと考えている方は、ぜひ最後までご覧ください。
需要予測に強いAI受託開発会社を選定する際のポイント
需要予測システム開発を成功させるためには、AI技術やデータサイエンスの知識や経験が豊富なAI受託開発会社を選ぶことが重要です。
ここでは、需要予測に強いAI受託開発会社を選ぶためのポイントを解説します。
目的や課題の解決ができるAI受託開発会社を選ぶこと
AI開発の目的や課題は、企業によってさまざまです。在庫管理や生産計画、マーケティング戦略など、目的や課題に合ったAIモデルを構築することで、企業はさまざまなメリットを得ることができます。
そのためAI受託開発会社を選ぶ際には、自社の目的や課題を明確にした上で選ぶことが重要です。
目的や課題に沿ったAI受託開発会社を選定することにより、企業は自社のビジネスに最適なAIモデルを活用して企業活動を円滑に行うことが可能になります。
需要予測のAIシステム開発の実績やノウハウを持つAI受託開発会社を選ぶこと
需要予測のAIシステムを導入する際には、豊富な実績やノウハウを持つAI受託開発会社を選ぶことが重要です。
AIによる需要予測は、過去の売上データや気象情報、周辺市場動向などの変動要素を学習して、将来の需要を予測する技術です。
そのため、AI技術やデータサイエンスの知識と経験が豊富な開発会社に依頼することで、精度の高い需要予測モデルを構築することができます。
AI需要予測システムを比較する際のポイント5選
需要予測システムは、在庫管理や生産計画などの業務効率化に役立つツールです。しかし、システムの種類や機能は多岐にわたるため、自社に最適なシステムを選ぶためには、比較検討が重要です。
ここでは、需要予測システムを比較する際の5つのポイントをご紹介します。
AI需要予測システムの比較ポイント①：運用の難易度・サポートの有無や充実度
AIを利用した需要予測システムの運用に関して、中小企業にとって大きなポイントとなるのが、運用の手間とサポート体制です。
自社だけでは専門知識や人材が不足しがちなため、ベンダーやコンサルタントによるサポート支援が欠かせません。
システム導入時には、導入後のメンテナンスや運用方法だけでなく、データ分析や改善提案などを含む継続サポート体制があるかどうかを確認することにより、需要予測システムを最大限活用しやすくなります。
AI需要予測システムの比較ポイント②：分析用の外部データ提供の有無
需要予測システムの選定において、分析用の外部データ提供の有無は重要なポイントです。
小売店や飲食店など、気象や季節、イベントなどの影響を受ける業種では、需要予測精度を向上させるために、外部データの活用が重要です。具体的には、気象データや人流データといった外部データを活用することで、より正確な需要予測が可能になります。
例えば、夏の暑い日にアイスの売れ行きを予測する場合、気象データからその日の最高気温や湿度を分析することで、より正確な予測を行うことができます。
また人流データからその日の来店客数を分析することで、来店客数とアイスの売れ行きの相関関係を把握し、より精度の高い予測を行うことが可能です。
そのため、需要予測システムを導入する際には、外部データの提供有無を確認するようにしましょう。
AI需要予測システムの比較ポイント③：分析対象の範囲
需要予測システムの選定において、分析対象の範囲は重要なポイントです。分析対象の範囲が広いほど、より精度の高い需要予測が可能になります。
具体的には、以下の項目を分析対象として検討します。
- 来店客数
- 販売数量
- 在庫量
- その他、天候、季節、イベント、競合状況など
例えば、来店客数と販売数量を分析することで、来店客数の増減が販売数量にどのように影響するかを把握することができます。また、在庫量を分析することで、在庫切れや過剰在庫などのリスクを回避することができます。
さらに、天候、季節、イベント、競合状況などの外部データを分析することで、より精度の高い需要予測が可能になります。
そのため、需要予測システムを選定する際には、分析対象の範囲を確認するようにしましょう。
AI需要予測システムの比較ポイント④：システムの導入方法
需要予測システムの導入方法は、大きく分けて「オンプレミス型」と「クラウド型」の2種類があります。
オンプレミス型は、自社内にサーバーを設置し、その上でシステムを運用する方法です。自社内にデータを保管するため、セキュリティ対策が容易であり、機密性の高いデータの分析にも適しています。また、カスタマイズ性が高いため、自社のニーズに合わせたシステムを構築することができます。
クラウド型は、インターネット上でシステムを運用する方法です。初期費用やランニングコストを抑えることができ、導入や運用が容易です。また、最新のシステムを常に利用することができるため、最新の需要予測技術を活用することができます。
需要予測システムの導入方法は、自社のニーズや予算に合わせて選択する必要がありますが、次の4点に着目して選択するようにしましょう。
- 自社に十分なITリソースがあるか
- セキュリティ対策に十分な配慮があるか
- カスタマイズ性が必要か
- 初期費用やランニングコストを抑えたいか
これらのポイントをチェックすることで、自社に最適な導入方法を選定することができます。
また、需要予測システムの導入にあたり、データのセキュリティ対策も重要です。個人情報や機密情報を含むデータが分析対象となる場合は、特に注意が必要です。
クラウド型のシステムを導入する場合は、データの暗号化やアクセス制限などのセキュリティ対策が講じられているかを確認しましょう。
一方、オンプレミス型のシステムを導入する場合は、自社で適切なセキュリティ対策を実施するようにしましょう。
AI需要予測システムの比較ポイント⑤：導入に必要な料金・価格相場
需要予測システムの導入に必要な料金・価格相場は、システムの種類や規模、機能によって大きく異なります。
ソフトウェアを購入する場合は、初期費用として数十万円から数百万円程度、月額費用として数万円から数十万円程度が一般的です。
システム開発会社に外注する場合は、プロジェクトの規模や要件によって費用が大きく変動します。大規模なプロジェクトでは、数千万円以上の費用がかかることもあります。
また、需要予測システムの導入には、コンサルティング費用や追加費用が発生することもあります。
そのため、需要予測システムの導入を検討する場合は、事前に予算を十分に検討するようにしましょう。
- 自社の予算に合っているか
- 必要な機能がすべて含まれているか
- カスタマイズ性に対応しているか
これらのポイントをチェックすることで、自社に最適なシステムを選定することができます。
なお需要予測システムの料金・価格は、各社によって非公開としている場合もあります。そのため、複数の会社から見積もりを取るなどして、比較検討するようにしましょう。
AIによる需要予測とは：過去のデータを用いて未来の売上や需要を予測すること
AIによる需要予測とは、過去のデータを用いて未来の売上や需要を予測する手法です。
AIは、膨大な量のデータを分析してパターンを学習することができます。そのため、従来の統計学的な手法では予測が難しかった複雑な需要も、より精度高く予測することができます。
AIによる需要予測は、さまざまな分野で活用されています。例をあげると、
- 製造業では、需要予測に基づいて生産計画を立てることで、在庫ロスや欠品などのリスク低減
- 小売業では、需要予測に基づいて商品の在庫を管理することで、売上機会の損失を防ぐ
- サービス業では、需要予測に基づいて人員配置や設備投資を計画することで、コストを削減
- AIによる需要予測は、データの可視化によって、これまで見えにくかった需要の傾向を把握する
AIによる需要予測は、企業の経営戦略や意思決定に欠かせないツールとして、今後ますます重要性を増していくでしょう。
AIによる需要予測システムが必要とされる理由
AI需要予測システムは、市場ニーズの多様化や需要予測・分析業務の属人化など、企業が直面するさまざまな課題を解決するために必要です。
ここではAI需要予測システムが必要な理由を、大きく２つに分けて解説します。
AI需要予測システムが必要な理由①：市場ニーズの多様化による在庫管理の複雑化
近年、市場のグローバル化や消費者の嗜好の多様化が進んでいます。そのため、企業はこれまで以上にさまざまなニーズに対応した商品やサービスを提供する必要に迫られています。
しかし、市場ニーズの多様化に応えようとすると、在庫管理が複雑になるのは管理者にとって頭の痛い問題です。そこで必要となるのは、精度の高い需要予測です。
例えば、需要予測として考えるべき要素には以下のような点が挙げられます。
- 商品の種類やバリエーションが増え、在庫の管理項目が増加
- 季節やトレンドによって需要の変動
- 競合他社の動きによって需要の変動
このような状況では、従来の経験や勘に基づく在庫管理では、欠品や過剰在庫のリスクが高まります。
そこで、需要予測システムを活用することで、市場の需要をより正確に把握し、在庫の適正な量を把握することができます。これにより欠品や過剰在庫のリスクを低減し、在庫管理の効率化を図ることが可能です。
AI需要予測システムが必要な理由②：需要予測・分析業務の属人化
需要予測・分析は、経験や知識、ノウハウが求められる高度な業務です。そのため、従来は、ベテラン社員が経験や勘に頼って業務を担ってきました。しかし、このような属人化した業務には、以下のようなリスクがあります。
- 担当者の退職や異動によって業務が途絶えるリスク
- 担当者の主観や偏りが反映され、予測の精度が低下するリスク
- 担当者のヒューマンエラーによる予測ミスが発生するリスク
しかし、ここでAI需要予測システムを導入することにより、以下のようなメリットがあります。
- 業務の属人化を防止し、業務の継続性を担保できる
- 客観的なデータに基づいて予測を行うことで、予測の精度を高められる
- システムが自動的にデータ分析を行うことで、ヒューマンエラーを防止できる
このように、需要予測システムは需要予測・分析業務の属人化を防止し、業務の効率化や精度向上を実現するための有効な手段です。
需要予測システムの種類5選
需要予測システムは、提供する会社の特徴や目的によって、大きく分けて5種類に分類されます。
ここでは、その5種類について簡単にご紹介します。
需要予測の種類①：汎用的な需要予測に対応可能なタイプ
汎用的な需要予測に対応できるタイプのAIは、過去のデータを分析し、業界全体や個人、中小企業、大企業全体、様々な未来の需要傾向を予測できます。
汎用性が高いため、多くの業界や事業規模に対応可能で、中小企業でも安価に活用できるなどのメリットがあります。
汎用的な需要予測に対応可能なタイプの例として、次の4つのシステムがあります。
- Deep Predictor（AI CROSS株式会社）
- UMWELT（株式会社トライエッティング）
- Prediction One（ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社）
- AI予測さくらさん（株式会社ティファナ・ドットコム）
汎用性が高く、スーパー・コンビニ・農業などいろいろな業種で使用されています。
また「Deep Predictor」や「UMWELT」は、ノーコードAIのため専門的な知識がなくても利用可能です。
需要予測の種類②：より手軽に導入が可能なタイプ
より手軽に導入が可能なタイプの需要予測は、1店舗から導入できるほか、費用が安価であるため、中小企業でも導入しやすいのが特徴です。
例えば、「簡単らくらく需要予測One」は、1店舗でも導入可能な安価で手軽な需要予測ソフトウェアです。
過去の実績値を入力するだけで、予測を実行することができます。また、アルゴリズムやパラメータの設定も、画面の指示に従って行うだけなので、専門的な知識がなくても簡単に利用できます。
価格は29,800円（税込）と、中小企業や個人でも手軽に導入できる価格です。
飲食店や小売店など、在庫管理や欠品・過剰在庫の削減に悩む1店舗の経営者にもおすすめです。
具体的には、以下のような利用方法が考えられます。
- 飲食店が、来客数の予測を行うことで、適切な人員配置や食材調達を行う
- 小売店が、商品の売上予測を行うことで、適切な発注計画を策定する
需要予測の種類③：自動発注への対応が可能なタイプ
自動発注への対応が可能なタイプは、販売実績や商品支持率、在庫数などのデータをもとに、将来の需要を予測します。
そして、その予測結果をもとに、自動発注プログラムが最適な発注数を算出する方式で、以下のようなメリットがあります。
- 発注作業が自動化されるため、人手不足の解消や業務の効率化
- 発注数を適切に算出することで、過剰在庫や欠品のリスクを軽減
- 発注数の算出を自動化することで、人為的なミスを防止
具体的なシステムとして、NECのAI需要予測ソリューション「DCMSTORE-DF」は、客数予測および日配品の販売数予測を、店舗毎・商品毎に実施できるものです。また、発注業務システム「 DCMSTORE-EOB」との組み合わせにより、商品特性に応じた自動発注方式を提供しています。
需要予測の種類④：在庫適正化に強いタイプ
在庫適正化に強いタイプは、AIが多様なデータを活用し余剰在庫や欠品の防止、収益の最大化に貢献するものです。さらに季節変動やイベントなどの要因による需要変動にも対応し、在庫の損失や機会損失を最小化します。
在庫適正化に強いAIシステムとしては、以下の3つが挙げられます。
FOREMAST（キャノンITソリューションズ株式会社）：FOREMASTの最大の特徴は、複数の予測モデルを自動選択する独自開発のDFCシステムです。このシステムにより、過去の実績やトレンド、季節変動など、さまざまな要因を考慮した精度の高い需要予測を実現します。
また、気象情報や景気指数などのコーザルデータを活用することで、予測精度をさらに向上させることも可能です。さらに、補充元・補充先の在庫アンバランスを自動で調整する供給調整機能により、在庫の最適化を支援します。
Forecast Pro（株式会社 日立ソリューションズ東日本）：Forecast Proは、世界40,000社以上の企業で採用されている需要予測支援システムです。精度の高い需要予測を実現することで、在庫の最適化や資材調達の効率化、資源配置の適正化を支援します。
Forecast Proの最大の特徴は、最適な予測手法を自動的に選択する「エキスパートシステム」を備えていることです。このシステムにより、過去の実績やトレンド、季節変動など、さまざまな要因を考慮した精度の高い需要予測を実現します。
Infor Demand Planning（インフォアジャパン株式会社）：Infor Demand Planningは、数十年の経験を通じて開発されました。独自の予測システムを組み込んで予測プロセスを簡素化・高速化・精度の高い需要予測を実現。
差異検出を自動化することで、市場の変化を迅速に把握し、予測精度の向上を図っています。さらに、継続的な需要パターンと季節的な需要パターンを最適化することで、在庫の最適化を支援します。
需要予測の種類⑤：小売店舗向けの需要予測を得意とするタイプ
小売店舗向けの需要予測を得意とするタイプは、小売店舗の特性や課題を踏まえて開発されたもので、商品ごとの需要を店舗ごと、日別、時間帯別など、より細かく予測することができます。
このタイプの需要予測は、以下の特徴を備えています。
- 商品特性や店舗の立地など、小売店舗の個別の要因を反映
- 変動やイベントなどの要因による需要変動にも対応
- 在庫管理や品出し、陳列などの業務効率化に貢献
小売店舗向けの需要予測に強いAIシステムとしては、以下の2つが挙げられます
サキミル（ソフトバンク株式会社）：サキミルは、ソフトバンクが提供する小売・飲食店舗向けのAI需要予測サービスです。特徴の一つは、来店客数を2週間先まで予測できることです。
この予測は、ソフトバンクと、日本気象協会のデータサイエンティストが共同で開発したアルゴリズムにより可能になりました。気象データと人流統計データを活用することで食材発注や勤務シフトの最適化、売上向上を支援しています。
Anaplan for Demand Planning（Anaplan）：Anaplan for Demand Planningは、クラウドベースの需要計画ソリューションです。組織全体のデータを統合し、リアルタイムで分析することで、高精度な需要予測を実現しています。
予測結果を戦略に活かすための機能を提供し生産計画や販売計画、在庫管理などの戦略を、予測結果に基づいて最適化することができます。
AIを用いた需要予測のメリット5選
AIを用いた需要予測は、従来の手作業による需要予測に比べて、業務効率化、在庫量の最適化、データに基づいた経営判断、業務品質の均一化、競合企業に対する優位性の5つのメリットがあります。
これらのメリットを順に1つずつ見ていきましょう。
AIによる需要予測のメリット①：業務効率化
AIによる需要予測は、膨大なデータから需要を予測するため、従来の手作業による需要予測に比べて、業務効率化が図れます。
AIによる需要予測によって業務効率化を進めることにより、以下のような効果があります。
- データ分析の自動化により、需要予測にかかる時間を大幅に短縮
- 客観的なデータに基づいた予測を行うため、予測精度の向上
- 予測結果の自動化により、発注や生産計画などの業務の効率化
例えば、スーパーマーケットでAIによる需要予測を活用すると、商品ごとの販売数を最適化することができます。これにより、欠品や過剰在庫を抑制し、在庫管理の効率化を図ることが可能です。
また、製造業では、AIによる需要予測を活用することで、生産計画を最適化することができます。これにより、生産コストの削減や納期遅延の防止に繋がるでしょう。
AIによる需要予測のメリット②：在庫量の最適化
AIによる需要予測は、過去の販売実績やユーザー行動、市場動向、天候、為替などのさまざまなデータを分析することで、需要を予測することができます。これにより、在庫量を最適化することが可能になります。
AIによる需要予測在庫量の最適化によるメリットとしては、以下の3つが考えられます。
- 欠品や過剰在庫の抑制によるコスト削減
- 値引きや廃棄による機会損失の防止
- 利益向上
例えば、小売業では、AIによる需要予測を活用することで、商品ごとの在庫量を最適化することが可能です。これにより、欠品による機会損失を防止し、顧客満足度の向上につながります。
他には、製造業ではAIによる需要予測を活用することで、生産計画を最適化することができます。これにより、過剰在庫による生産コストの削減や納期遅延の防止につながるでしょう。
AIによる需要予測のメリット③：データに基づいた経営判断が可能
AIによる需要予測は、過去の販売実績やユーザー行動、市場動向、天候や為替などのさまざまなデータを分析することで、需要を高精度に予測することができます。
これにより、企業はデータに基づいた経営判断を下すことが可能となり、以下のようなメリットがあります。
- ビジネス戦略や方針の立案
- マーケティング施策の策定
- 生産計画の策定
- 価格設定の決定
例えば、小売業ではAIによる需要予測を活用することで、新商品の投入時期やマーケティング施策を検討することができます。
また、製造業ではAIによる需要予測を活用することで、生産計画を最適化し在庫コストの削減が可能です。
AIによる需要予測のメリット④：業務品質の均一化
AIによる需要予測は、個人のスキルや経験に依存しない、客観的なデータに基づいて予測を行うため、業務品質の均一化が図れます。
AIによる需要予測業務品質の均一化には、以下のようなメリットがあります。
- 予測精度の向上
- 業務の属人化防止
- 業務の継続性担保
例えば、小売業では、AIによる需要予測を活用することで、商品ごとの販売数を均一に予測することができます。これにより、欠品や過剰在庫を抑制し、顧客満足度の向上につながるでしょう。
他にも、製造業ではAIによる需要予測を活用することで、生産計画を均一に策定することができます。これにより、生産コストの削減や納期遅延、業務の属人化を防止することができ、業務の継続性を担保することができます。
AIによる需要予測のメリット⑤：競合企業に対して優位に立てること
AIによる需要予測は膨大なデータから需要を予測するため、従来の手作業による需要予測に比べてより高精度な予測を行うことができます。
これにより、企業は競合企業よりも先に需要を把握し、迅速かつ適切な経営判断を下すことができるようになり、以下のメリットが考えられます。
- 新商品の投入時期やマーケティング施策の優位性
- 生産計画や在庫管理の効率化によるコスト削減
- 顧客満足度の向上による競争力の強化
例えば、小売業ではAIによる需要予測を活用することで、新商品の投入時期を競合企業よりも早く判断することが可能です。これにより新商品の販売機会を拡大し、競争力を強化することができます。
また、製造業では、AIによる需要予測を活用することで、生産計画を最適化し、過剰在庫を抑制することができます。これにより、コスト削減や納期遅延の防止に繋がるでしょう。
AIを活用した需要予測の注意点3選
AIを活用した需要予測は、精度が向上し、さまざまなビジネスシーンで活用されています。
しかし、AIによる需要予測にも注意点があります。ここでは3つほど見ていきましょう。
AIによる需要予測の注意点①：AIのみでの事業判断は難しい
AIは、過去のデータに基づいて学習した結果に基づいて予測を行います。しかし、現時点の状況や、今後の環境変化を正確に理解することはできません。そのため、AIの予測結果をそのまま鵜呑みにしてしまうと、事業判断を誤る可能性があります。
AIによる需要予測を効果的に活用するためには、人間の意思決定が必要となります。AIの予測結果をあくまでも一つの参考情報として捉え、人間の経験や知識を組み合わせて、事業判断を行うことが大切です。
AIによる需要予測の注意点②：必要なデータ量が膨大
AIは、過去のデータに基づいて学習することで、予測モデルを作成します。そのため、学習に必要なデータ量が少ないと、予測精度が低下する可能性があります。
特に、複雑な要因が絡み合う需要予測では、より多くのデータが必要です。例えば、季節変動やイベントなどの要因を加味した需要予測を行う場合。これらの需要予測には、過去の販売実績や天気データ、イベント情報などのデータが必要になります。
また、AIのアルゴリズムやパラメータをチューニングするためにも、多くのデータが必要です。チューニングとは、アルゴリズムやパラメータを調整することで、予測精度を向上させる作業です。
そのため、AIによる需要予測を導入する際には、必要なデータ量を十分に考慮する必要があります。また、データの収集や整理に時間とコストがかかることを認識しておきましょう。
AIによる需要予測の注意点③：需要予測が必ずしも正確とは限らない
AIによる需要予測は、あくまでも過去のデータに基づいて予測を行うものです。そのため、データに含まれる値や予測対象の変化などにより、予測結果が実際の需要と一致しないことがあります。
特に、長期的な需要予測では、予測範囲が広くなるため正確性が低下する可能性が高いです。また、予測対象の変化が激しい場合や予測対象が複雑な場合も同様に、正確性が低下する可能性があります。
そのため、AIによる需要予測を導入する際には、予測結果の正確性を過信しないように注意が必要です。また、予測結果と実際の需要を定期的に比較検証し、必要に応じて予測モデルのチューニングを行うことが重要です。
需要予測のポイントを抑え、自社の目的や課題解決に最適なAI受託開発会社を選ぼう！
いかがでしたでしょうか。
この記事では会社やシステム選びのポイント、解決できること、導入事例について解説しました。
需要予測は、将来の需要を予測する重要なビジネスツールであり、中でもAIによる需要予測は、近年のAI技術の進歩により、精度が大幅に向上しています。
AIによる需要予測を効果的に活用するため、自社の目的や課題を明確にし、AI需要予測のメリット・デメリットを抑えた上で自社に最適なAIシステムやAI受託開発会社を選ぶようにしましょう。
