データ分析の領域で機械学習を含むAI活用が加速するなか、各社から様々な需要予測ツールが登場していますが、これらを導入した企業からは「思ったほど精度が高くない」「根拠が明示されず改善できない」「ツール利用が拡がらない」といった声をよく聞きます。
需要予測で期待する精度を実現するには様々なハードルがあり、単にツールを導入すれば大丈夫という訳ではありません。
高精度の需要予測を短期間で実現したいが、「何からはじめたらいいか分からない」「社内のノウハウのみで成果を出す自信がない」という企業にお勧めなのが、B-EN-Gの「需要予測AIソリューション」です。コンサルティングを含むオーダーメード型サービスとして提供され、前段のつまずきがちなポイントを回避して約1ヵ月で期待する成果までの検証とロードマップ作成を行います。
「需要予測AIソリューション」では予測モデル開発に先立ち、As is / To beを目的としたアセスメントで目標を共有。最適な分析方法を決定したうえで、データ整形など準備作業もサポートします。
特徴量エンジニアリングおよびモデル作成は、B-EN-Gのデータ分析のプロフェッショナルにおまかせください。実際にモデルを試しながら、お客様と一緒に予測精度などを評価。目標到達を目指します。
モデル評価～改善を繰り返し、1ヵ月後を目処に目標をクリアする予測モデルを作成します。併せて、予測根拠を明示し言語化した予測モデル評価レポートを納品します。
作成した予測モデルを組み込んだ需要予測システムを完全オーダーメードで構築します。ご要望に応じ、システム利用の定着化に向けた教育をします。
オプションでのご案内となります。詳しくはお問い合わせください。
「需要予測AIソリューション」は、アセスメントを経て1ヵ月間で予測モデル作成に至るステージ1と、その後、使いやすいUIの予測システムを構築し、必要に応じ社内教育まで行い定着を目指すステージ2で構成されます。
ステージ1は、ベストプラクティスに基づく独自の部品を用いてPoCを進めることで1ヵ月の短納期と150万円の低価格を実現しました。ステージ2はオプションの位置づけで、ニーズや要件にあわせ個別見積もりします。
まずは、業界や商品群ごとに販売に影響を与える要因を整理したのち、効率的な予測算出に向けて、シミュレーションを繰り返しながら予測モデルを作成しました。予測モデルの信頼性を可視化して、モデルの継続的な改善を可能にする分析基盤の構築にも取り組みました。
裏付けのない販売目標が立てられ、販売未達で過剰な在庫が発生していましたが、データに基づいた現実的な販売目標が立てられるようになり、在庫圧縮による倉庫コスト低減にもつながりました。計画立案サイクルを短縮化し、トレンドブレイクを早期に検知できるようになったことも大きな成果です。
【目次】
