AIを活用した需要予測システムは、精度の高い需要予測ができると定評があります。
しかし、これまでの需要予測では、経験則や慣例が重要視されていたケースが多かったため、導入することでどのようなメリットがあるのか疑問を抱く方も大勢いました。
そこで、本記事では先進技術のAIを利用した需要予測システムを導入するメリットをはじめ、デメリットや注意点についても詳しく解説していきます。
AIを活用した需要予測システムの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてみてください。
AIを利用した需要予測システムとは
AI（人工知能）を利用した需要予測システムとは、その名の通り「AI技術を活用して、過去の売れ行きや天候などのさまざまな条件を組み合わせて商品・サービスの需要の見通しをたてるもの」のことです。
予測結果をもとに製造数や発注数などを決めていく仕組みになっていますが、的確な見通しを立てるのは容易ではありません。
これまではキャリアを積んだ担当者の経験則を頼りに需要の見通しを立てるケースが大半でしたが、近年ではこのシステムが登場したことでより高精度な未来予測が可能になりました。
なお、金沢機工のAIを利用した予知保全や需要予測に使用できるソフトを販売しています。
気になる方はお気軽にお問い合わせください。
また、下記の記事で予知保全について詳しく解説しているので参考にしてみてください。
AIを利用した需要予測システムのメリット
AIを利用した需要予測システムを利用するメリットは、主に以下の3つです。
- 客数の予測ができる
- 在庫の最適化ができる
- データに基づいた経営判断ができる
それぞれについて解説していきます。
客数の予測ができる
AIを利用した需要予測を活用することで、的確な来客数を予測することが可能になります。
例えば、飲食店にAIを活用した需要予測を導入した場合をみてみましょう。
需要予測は過去のデータから、来客数が多い日と少ない日を割り出すことができるため、来客数が少ない日に過剰にスタッフを配置するといった事態を防げます。
反対に、来客数が多い日は事前にスタッフの人数を増やせるため、円滑に接客することも可能です。
このように同システムを利用して、事前にその日ごとの的確な来店数を把握することは、不要な経費を削減できるだけでなく、顧客満足度の向上につなげられるメリットがあります。
在庫の最適化ができる
企業の課題の1つである在庫の最適化を図れることも、需要予測を活用する魅力的なポイントだといえます。
具体的には、AIを利用して高精度な予測を行うため、需要が低いと予測された商品は在庫を減らし、需要が高まる商品は在庫数を増やすことができるのです。
在庫の最適化が図れれば、過剰在庫や在庫ロスによる機会損失、在庫スペースにかかるコストを削減することが可能になるため、経費圧迫のリスクを減らせます。
また、データに基づいた在庫管理を行うことで、膨大な時間を要することの多い発注作業の負担を減らせます。
業務効率の改善にもつながるため、従業員に働きやすい環境を提供することができるでしょう。
データに基づいた経営判断ができる
需要予測がもたらす利点は、客数予想や在庫管理だけではありません。
経営に関する判断を下す際にも大いに役立たせることが可能です。
AIは過去のデータを反映して数字的根拠を基盤に高度な分析を行うため、経営者や経営陣は単に経験や直感に頼るのではなく、データに基づいた確固たる経営判断を下せます。
例えば、新店舗の展開を検討する場合です。
AIがさまざまなデータを分析し、どの地域が自社店舗に適したエリアなのかを特定してくれるため、店舗に適した出店場所を選択することが可能になります。
このように、AIの精緻な分析力に基づいて経営判断を下すことができれば、事業計画が失敗するリスクを抑えることにもつながるでしょう。
AIを利用した需要予測システムのデメリット
需要予測システムは、経営自体にプラスの影響をもたらすメリットが数多くあります。
しかし、デメリットも存在するため、事前に把握しておくことが重要です。
ここでは、AIを活用した需要予測システムのデメリットについて解説していくので、導入を検討する際の参考にしてください。
正確な需要予測ができない可能性がある
AIを活用した需要予測は高精度で予測することが可能ですが、算出された結果が100%正しいとは限りません。
分析に使用するデータが古かったり、情報量が不十分だと正確に予測することができないため、誤った予想結果がでる場合があります。
したがって、AIを活用した需要予測を活用する場合は、確実に予測が当たる訳ではないことを理解したうえで、予測結果を活用するようにしてください。
まとまったデータが必要になる
AIは最初から精度の高い予測ができると思われがちですが、実際はそうではありません。
高精度のAIをつくるためには、予測対象と関連している数多くの情報を学習させ、相関性の高いデータや結果への影響度が大きいデータを認識させながら精度を改善させていく必要があります。
そのため、導入時は最低でも相関性のあるデータを100件以上準備しなければなりません。
数多くの予測対象に適した正確なデータを学習させることで、より高品質のAI予測の実現を期待することができます。
AIを活用した需要予測を導入する場合は、まず予測対象と相関性のあるデータをより多く準備しておくようにしてください。
費用がかかる
AIを利用した需要予測システムを導入する最大のデメリットは、費用がかかる点です。
当然ではありますが、AIを利用した需要予測システムには先進技術が施されており高額な値段設定がなされているため、導入時にはまとまった費用がかかります。
また、運用していくためのランニングコストも必要になり、経費を圧迫する危険性があるためコストの把握は必須です。
AIを利用した需要予測システムを検討する際は、まず正確な見積もりを手に入れたうえで、費用対効果が得られるかをしっかり検証してから導入するようにしましょう。
事前に費用対効果を検証することで、導入したことによって招く損失のリスクを軽減できます。
AIを利用した需要予測システムを導入する際の注意点
AIを利用した需要予測システムを導入する際は、以下の2点に注意するようにしてください。
- 外的要因を加味する必要がある
- 予測精度が100％ではないことを理解しておく
それぞれについて解説していきます。
外的要因を加味する必要がある
精度の高い予測をするためには、外的要因を加味することが必要です。
外的要因とは、人的なコントロールが困難な事象データのことで、主に以下のようなデータが該当します。
- 天気
- 季節
- 曜日
- 時間帯
- セール期間 など
基本的に商品やサービスの需要は外的要因の影響を受けやすいため、上記のようなデータの取り込みをせずに分析すると、予測に大きなズレが生じる恐れがあります。
そのため、AIにデータを学習させる際は、予測対象と相関性のあるデータに加えて、上記のような外部要因に関するデータを取り込むことも忘れないでください。
予測精度が100％ではないことを理解しておく
前項でも解説した通り、AIを活用した需要予測の結果は100%当たる訳ではありません。
あくまでも予測であるため、精度によってはズレが生じる場合もあります。
そのため、需要予測を活用する際は、予測精度が100%ではないことを理解したうえで、あらかじめ予測が外れた場合の対策を講じることが大切です。
例えば、在庫不足による機会損失につながらないように、余裕を持った在庫を確保しておくなどの対策をとることで、後々起こり得るリスクを減らすことができるでしょう。
AIによる需要予測の導入事例3選
ここでは、実際にAIによる需要予測を導入した事例を3つご紹介していきます。
導入後、どのように活用できるのかなどをイメージする際の参考にしてみてください。
スーパーでの発注・在庫管理システム
国内に126店舗のスーパーを展開している株式会社イトーヨーカドーでは、最適な発注数を算出するAI需要予測の商品発注システムを導入しています。
この商品発注システムは、カップ麺などの加工食品をはじめ、牛乳・アイス・冷凍食品など約8,000品目が発注対象となっており、AIが相関性や外的要因などのデータを分析し最適な販売予測数を提案する仕組みです。
AIが各店舗に適した在庫数を提案してくれるため、発注担当者は算出されたデータをもとに発注量を決定。発注作業にかかる時間を30%も削減することに成功しました。
また、商品の過剰在庫による損失も減少させており、適切な在庫量の維持に大きく貢献しています。
外食産業での廃棄ロスの削減
大手回転寿司チェーンの「スシロー」を展開する株式会社あきんどスシローでは、販売動向の管理や需要予測によって廃棄ロスを削減できる「回転すし総合管理システム」と呼ばれるシステムを活用しています。
すべての皿に装着させたICタグによって、どのネタがいつレーンから取ったのかを瞬時に把握し、そのデータから予測した需要の高い商品・皿数をレーンに流しているのです。
さらに、スシローでは店舗の混雑状況や需要予測によって蓄積されたデータを活用し、お客様の待ち時間を正確に予測するシステムも導入しています。
これらの需要予測システムにより、平均原価率50%を保ったまま売り上げを伸ばし、商品の廃棄量を75%も削減することに成功しました。
この成果は、需要予測システムを積極的に利用するだけでなく、同システムが出す予測を徹底的に活かしたことでもたらした実績といっても過言ではないでしょう。
参考：スシロー、ビッグデータ分析し寿司流す 廃棄量 75％減
パン屋での廃棄ロスの事例
金沢機工が提供する「機工報」という需要予測（予知保全）システムをパン屋に導入し、廃棄ロスを削減した事例をご紹介します。
金沢機工が提供する「機工報」は、製造ラインの機器の異常を瞬時に検知できるシステムです。
パン屋のオーブンに同システムを導入することで、オーブンの性能低下や故障などがすぐに検知され、適切な修理やメンテナンスを実施できるようになったため、常に安定した品質のパンの製造が可能になりました。
その結果、商品にならないパンの数が大幅に減り、廃棄ロスの削減につながったのです。
このように、需要予測システムは、フードロス削減にも効果的で、多様な業種で高い効果が得られるのを期待されています。
なお、下記の記事で金沢機工が提供する「機工報」を飲食業界に導入した事例を紹介しています。
メリットやデメリットについても詳しく解説しているので、あわせて参考にしてみてください。
食品業界で予知保全を導入するメリット・デメリットとは？事例も紹介
需要予測システムを導入したいなら金沢機工にご相談を
今回は、AIを利用した需要予測システムを導入するメリットやデメリットについて、実際に導入した事例も含め、ご紹介しました。
需要予測システムを導入することで、在庫管理や根拠のある経営判断、廃棄ロスの削減など、経営自体に良い影響をもたらすことが可能です。
実際に、需要予測システムを導入した企業の多くは、在庫の最適化や廃棄ロスの削減、安定した売上の向上につなげています。
需要予測を導入し上手く活用することができれば、自社が抱える課題解決や企業利益の最大化を図ることができるでしょう。
需要予測システムの導入を検討されている方は、ぜひお気軽に金沢機工までご相談ください。
