【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🙇♂️
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。
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。
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...
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。
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。
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:
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
を完全自動で実現できます!
必要なデータもたったこれだけ!
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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