近年、利益の最大化などを図ることを目的に、需要予測を導入・活用する企業が増えつつあります。
需要予測を活用することで、根拠に基づいたマーケティング戦略の策定などができるためです。
しかし、これまでマーケティング戦略や消費者ニーズの予測などを見極める際は、ベテラン社員の経験則や勘が重要視されていました。
そのため、需要予測を導入することで、本当に成果を得ることができるのか疑問を抱く方も多くいるのではないでしょうか。
そこで、この記事では「需要予測システムを導入・活用して成果を残した事例10選」をご紹介していきます。
ぜひ、参考にしてみてください。
需要予測とは
需要予測とは、「自社が提供する商品やサービスが、将来的に需要があるのかを未来予測するシステム」です。
たとえば、飲食店に需要予測を導入した場合、新しく提供するオムライスが競合他社よりも需要があるのかなどを予測してくれるため、その結果をもとに経営判断をくだすことができます。
これまで消費者のニーズや在庫数などは、熟年社員・スタッフの経験則を重要視して判断されてきましたが、このシステムが登場したことにより、さらに精度の高い見通しをたてられるようになりました。
AIを利用した需要予測システムを導入するメリットとは？ | 金沢機工株式会社 (kanazawakiko.jp)
需要予測のメリット
需要予測は、経営に良い影響を与える利点が数多くあります。
たとえば、今週の来客予測を需要予測に任せることで、発注数の調整やシフトの作成などを行うことが可能なのです。
これによって、無駄な時間や労力を省いて業務効率化図れるうえに、在庫の適正化も実現できます。
需要予測は、企業が抱える課題を解決できるツールになっているため、導入することで経営に良い影響を及ぼすのは間違いないといっても過言ではないでしょう。
需要予測のデメリット
需要予測のデメリットは、信憑性の低い予測結果が出る場合があることです。
このシステムは、膨大な関連データを学習させる必要があり、情報量が不足した状態では正確な予測を算出できないためです。
また、市場動向や消費者行動が急激に変化した場合も、いくら膨大なデータを学習していても予測するのは難しいため、信憑性の低い結果が算出される可能性があります。
したがって、需要予測を導入する際は、予測結果が外れることを理解したうえで、最終決断をくだすようにしましょう。
需要予測を活用して成果を残した事例10選
需要予測を上手く活用することで、業務効率化や在庫管理の適正化、経費削減など、企業にとってプラスとなる結果を得ることができます。
ここでは、実際に需要予測を導入して、さまざまな成果を上げた10企業の事例を紹介していくので、導入を検討する際の参考にしてみてください。
需要予測を利用してキャンペーンを決めたJALの事例
日本の国際航空会社の1つである「JAL」では、ターゲットユーザーに対してもっとも効果的なタイミングでプロモーションキャンペーンの提供ができる需要予測を導入しています。
このシステムは、JALが運営するサイトで会員が閲覧するページや、特定クレジットカードの利用回数などのユーザー行動を時間ごとに分けて分析し、予測する仕組みです。
会員がどのような購買購読をしているのかを詳細に把握できるため、ターゲットユーザーに対して最適なタイミングでのプロモーションキャンペーンの情報提供が可能になりました。
また、JALが導入した需要予測は、短時間で予測モデルを構築でき、時間をかけずに施策の立案や実施が可能なため、機会損失を招くリスクを減らすことにも成功しています。
タクシー業界において需要予測を活用して乗車率を向上させた事例
東京無線共同組合では、大手通信会社NTTが提供する「AIタクシー」と呼ばれる需要予測を導入し、乗車率の向上につなげています。
「AIタクシー」は、周辺施設や気象、タクシーの運行データなどを活用して、30分後までの乗車需要を予測する仕組みです。
これまでベテランドライバーの経験則を頼りにエリアを決めていましたが、このシステムを導入したことで、新人ドライバーでも売上の増加に成功しました。
なお、NTTが提供する「AIタクシー」は、2023年12月5日時点で、新型コロナや配車アプリの普及によりサービスの提供を終了しています。
製造業において需要予測で生産計画を最適化した事例
製造業の中には、需要予測を活用して生産計画の最適化に成功した企業があります。
この会社は、過去の売上実績・天候情報・大規模イベント・祝祭日などの情報を組み込んだデータ分析ツールを使用。
対象期間における需要を的確に予測できる仕組みになっており、予測結果に基づいて生産計画を調整しているため、最適な生産数で作業ができるようになりました。
過剰在庫や品切れのリスクも最小限に抑えることにもつながっているため、効率的な在庫管理と顧客満足度の維持も実現しているといえます。
需要予測で在庫の最適化したツムラの事例
国内大手の漢方製剤メーカーであるツムラは、99.5%の非常に高精度な未来予測が可能な需要予測を活用し、在庫の最適化に成功しています。
この需要予測システムは、数秒で高精度な予測を算出できる仕組みになっており、ツムラではこの予測結果をベースに生産計画と調達計画をたてているのです。
また、経営陣にとっては、予測結果から未来のリスクを見える化することも可能になったため、予定されている数億円規模の投資をどのように実行するのかを判断する際の材料としても活用しています。
農業において需要予測をもとに生産量を管理している事例
農業界でも需要予測が活用されており、高い成果を上げています。
この事例で活用されている需要予測は、全工程に渡る農作物のデータが一元管理されているため、最大3週間先まで適切な生産量を予測することが可能です。
具体的には、搭載されたAIによって3週間先の未来の適切な生産量が事前に計算される仕組みになっています。この結果を活用することで、出荷計画や在庫管理などの適正化に成功しました。
さらに、算出されたデータは、農作物の品質と生産効率の向上を目的とした農業指導にも活用されているため、生産全体の最適化にも大きく貢献しているのです。
需要予測の活用で発注業務を効率化したライフの事例
スーパーマーケットに需要予測を導入したことで、発注業務の効率化に成功した事例をご紹介します。
この事例は、大手スーパーマーケット「ライフ」に需要予測システムを導入した事例です。
「ライフ」に導入した需要予測は、販売実施や天候情報などのデータをもとに、店舗の商品発注数を自動で予測してくれる仕組みになっています。
予測をもとに日々の発注作業をすることで、今まで年間40万時間もかかっていた発注作業が半分の25万時間まで短縮することができました。
また、これまでライフでは、1人で発注業務が行えるようになるまで約1年間の教育期間を必要としていましたが、このシステムを導入したことで時間を短縮でき、人材育成のコスト削減にも貢献しているのです。
アパレル業界において需要予測を活用し製品の製造と販売を効率化した事例
あるアパレル企業では、需要予測を活用して過去の販売データやトレンドなどの外部要因を統合的に分析し、製品の製造・販売を効率化することに成功しています。
この企業で活用している需要予測では、既に実績のある実売データを需要予測システムに学習・分析させ、外部要因による影響を盛り込んだ予測が可能です。
このため、製造数と販売を効率化するだけでなく、余計な値引きの制御にも活用できるため、売上の最大化も実現しています。
需要予測を活用しコールセンターの人員配置を最適化したソニー損害保険の事例
国内保険会社のソニー損害保険では、入電数を予測する需要予測システムを同社のコールセンターに導入しています。
ソニー損害保険が活用している需要予測システムは、1ヶ月以上前から日にちや時間帯の入電数を予測する仕組みになっており、この結果に基づいてオペレーターのシフトを決定しています。
その結果、顧客が電話をかけた際にオペレーターが応答できないことを数値化した「放棄率」を低下させることができたうえに、最適な人員配置により人件費削減にも成功したのです。
需要予測を活用し食品ロスを削減したゑびすの事例
飲食店に需要予測を導入したことで、食品ロスの削減に成功した事例をご紹介します。
この事例は、老舗飲食店「ゑびや大食堂」に需要予測を導入した事例です。
老舗飲食店「ゑびや大食堂」に導入した需要予測は、予想的中率9割を誇るAI需要予測システムになっており、翌日の来客数やそれぞれのメニューの見込み注文数を予測できます。
それにより、事前に適正な食材の仕入れができ、在庫管理の適正化を実現したため、食品ロス削減にも大きく貢献することにもつながりました。
需要予測の活用を検討しているなら金沢機工にご相談を
需要予測を取り入れることで、企業の大きな課題となっている生産過剰・過少の抑制や人員配置、収益の最大化を図ることが可能です。
実際に、需要予測を活用しているさまざまな業界の企業は、利益の最大化や生産・販売計画の最適化などにつなげています。
積極的に導入を検討することで、経営自体にプラスの影響を与え、さまざまなメリットを得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。
