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【実例公開②】需要予測のイロハ!

みなさんこんにちは!名古屋にある「知能業務の自動化企業」TRYETINGのながえです!

今日は実際に弊社でお手伝いをしている需要予測プロジェクトに関して、どれぐらい簡単に需要予測ができるかご説明していきたいと思います!お付き合いください🙇‍♂️

【今日の記事はこんな方々にオススメです!】
・昨年対比の販売数量と睨めっこしている方
・ギリギリまで内示が出てこず、カンコツで発注作業する方
・発注物品が入庫するまでのリードタイムが長すぎて困ってる方
・そもそも発注リードタイムの季節変動が大きくて困っている方
・昨年のみではなく数年分の変動を考慮しないと予測できない商品を扱う方

そもそも需要予測って? 

需要予測を簡単に表現すると「昨日までの売れ具合をみて、今日以降の売れ具合を予測する」というものです(よく間違える方もいるんですが過去の販売実績がないと予測できません) 。 また過去の販売傾向が変化しすぎると、あとで説明するように精度が悪くなることが多くなります。  需要予測にもいろんなやり方がありますので下記に説明を:

 ①昨年度などの同条件に近い販売結果などに何らかの係数をかける 
 ②統計モデルを活用(ARIMAなど) 
 ③機械学習を活用 

 ①は一番現場でよく使われている方法で、Excelで簡単に処理できるので手軽でとっつきやすいです。係数の求め方にミソがあるんですが、品番数が多くなったりするとそもそもExcelで一品番ずつ係数を手作業でチューニングする必要が出てくるので、大概「大きく品番全体を数グループに分けてざっくり係数をかける」などの対応をすることが多いです。

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大事なのはデータを取得することで、概ね下記のようなデータが各社使っているのではないでしょうか。

①レジのデータ(俗にいうPOSデータ)
②出庫などの履歴
③顧客からの注文票

これを下記のような形で整形して、例えばexcelなどに出力して運用されていると思います。

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【データを取り出す、ということ】
これもものすごく大変な作業を伴う作業で、現場で利用するためのデータをシステム担当に依頼してデータを出力、それをExcelで開き、使える形に整形、値を入力し、予算担当者、発注担当者などにメールで送信、入力の取りまとめ......とざっと出すだけでもげんなりする量の作業をこなさないといけません。
これを簡単に自動で統合・連携・出力する機能もUMWELTにはあるのですが、また次回に紹介します!

ここに前の項で例に出したABCグループわけ・係数を手作業で入力していくと...

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上図のようになります。

これ、全部の品番に対して毎回行うのは大変ですよね。
しかも人間のカンが入っているので、心理要因による誤差がある。この心理要因を取り除くのが非常に困難なのです。

そこでAI技術の出番です👌

いかにして精度評価をするか 

下の図のようにデータを検証用と学習用に分離して、検証用の期間を予測することで誤差を比較します。

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このようにすることで人間がこれまで予測していた値とAI、そして実際の値を比較して検討することが可能になります。

また同じ期間の中で販売された実績データと、予測実績を図にして見せてあげると、全ての品番における予測精度もビジュアルで一目瞭然。

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【「図面にして見せる」ことの重要性】
現場の方に「信用・承認」していただくために重要なのは、実は具体的な数値以上に、直感的に理解できる図面です。どれだけ頑張って作ったAIでも、現場の方に使ってもらえなければ意味がない。現場の方に信用してもらえるようなビューを作ることがDXの場面では求められることが非常に多いです。このようなビューを作るツールをBI(Business Integration)ツールというのですが、こちらはまたの機会に。

いかに「現場に使ってもらう」か 

需要予測の作り方はここまでで説明してきましたが、最も大事なのはその使い方。例えば:

①適正在庫数量をきめる
②勤務シフト作成の際の必要人員数をきめる
③売上予算をきめる

など様々な用途があり、それぞれで需要予測値の使い方が異なります。

言い換えれば、需要予測は現場の方が利用する形になる前の準備に過ぎず、ここからさらに各部署で適切な形に集計されたり利用されたりするわけです。ですので、需要予測のみに多大な工数・時間をかけていてはいつまで経っても「現場に使ってもらう」ことは叶いません

UMWELTでは

①需要予測を自動で出力し、精度確認のビューに流す
②一連の用途の表に自動連携・出力
③各種用途に利用できる形に処理・出力

を完全自動で実現できます!

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必要なデータもたったこれだけ!

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システム間連携もできるので、複数のデータベースからのデータ収集・連携も可能です!👌

おわりに

いかがでしたでしょうか?単純に需要予測と言っても、ただAI作って分析して終わり、ではクライアントへの価値提供は完了しません。私たちが目指す提供価値は、いかに「知能業務を自動化」するのかということなので、現場の方の使いやすさ・アクセスのしやすさの追求を欠かすことはできません。

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次回は、どんなデータがあればAIプロジェクトがうまくいくのか、お話しします!お楽しみに!👍

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