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無駄な発注を抑えよう!需要予測にAIを活用した事例まとめ

無駄な発注を抑えよう!需要予測にAIを活用した事例まとめ

これからの時代は商品やサービスの売り上げ見込みを立てるためにAI(人工知能)による需要予測が欠かせなくなっていますよね。

日常の中でも予測は私たちが生活を送る上でとても大切です。

例えば天気予報で出されている予測はその日出かけるときに傘を持っていくかどうかや、屋外で働いている人にとっては仕事の段取りを考えるための重要な判断材料になっています。

また近年公表されるようになった花粉の飛散予測は花粉症の方にとって必見の情報です。

このほかの予測だと多くの投資家は株の売買で利益を出すために株価予測を参考にしているのではないでしょうか。

そして現在これらの予測システムには高い精度の予測を出せるAI(人工知能)が搭載されるようになり、ビジネスでも商品やサービスの将来的な需要予測にAI(人工知能)が用いられています。

そこで今回はAI(人工知能)による需要予測について事例を交えてお伝えします。

需要予測とは

予測のイメージ

現在扱っている商品やサービスが将来にどれくらいの需要(使用量や販売数など)があるかの見込みを立てることを需要予測といいます。

ビジネスで需要予測はとても大切です。

例えば商品を仕入れて販売している小売業だと、多く仕入れても売れなければ在庫過多に陥り余計な管理費が必要になります。その反対に在庫が少ないと大きな販売機会を逃してしまうでしょう。

しかし需要予測を立てることで在庫数を最適化でき、売り上げの向上につなげられるので需要予測は企業にとって行く末を左右する大事な作業なのです。

需要予測にAIが使われている理由

人工知能のイメージ

従来の需要予測は担当者の経験や勘を頼りに行っているのがほとんどで、何らかの根拠をもとに予測しているのではありません。

そのため高い精度は期待できず細かいことも予測できないので、店舗でキャンペーンやイベントを行って集客できても、それでどれくらいの売り上げが見込めるかまでの予測は難しいことでした。

つまり人間による需要予測はそんなに頼りになる予測結果を出せていなかったのです。

そしてデジタル技術の進化が目まぐるしい現代はデジタル技術でデータ収集とその分析を行い、その結果をビジネスに活用する時代です。

需要予測でも高い精度を実現するために過去のデータをもとに予測する必要があり、そのデータ分析と予測に最先端デジタル技術のAI(人工知能)の活用が進んでいます。人間とAI(人工知能)の計算力・分析力は比べるまでもなく、コンピュータであるAI(人工知能)がともに優れており処理速度も速く正確です。

ここまでの例でも需要予測を用いているのは、商品を発注して店舗で販売している小売業のイメージが強いですが、AI(人工知能)が搭載された需要予測システムは小売業以外でも活用されています。

ではこれから実際にAI(人工知能)が使われている需要予測の事例を紹介していきましょう。

需要予測にAIが使われた事例︓タクシー

タクシーのイメージ

タクシーでは乗客数の予測にAI(人工知能)を搭載した需要予測システムの導入が本格的になりつつあります。

タクシーで利益を増やすためには稼働時間内で、できるだけ乗客が乗車している時間を多くする必要があります。

これまでは乗客数が多く見込めそうな場所や時間帯の予測は、ドライバーの経験と勘にゆだねられていました。

しかしAI(人工知能)の需要予測システムを導入することで、過去のデータなどをもとに高い精度で乗客数の多い場所・時間帯の予測を実現。
トヨタ自動車、JapanTaxiなど4社で開発したAI(人工知能)の需要予測では、試験導入で1日あたり売り上げが20.4%増、NTTドコモなど4社が開発し試験導入した結果では、4か月間の実施で売り上げが1人1日1409円も増加した結果を出したのです。

どちらの結果を見てもAI(人工知能)の需要予測の精度の高さと効果の大きさが分かりますよね。

またほかの業界と同じくタクシー業界でも人材不足が課題です。

そこで限られたドライバー数で効率的に収益を上げることと、乗客の待ち時間を短くできるなどサービス向上のためにAI(人工知能)搭載の需要予測に期待が寄せられています。

需要予測にAIが使われた事例︓電力

電力のイメージ

近年、温暖化の影響で夏場の猛暑日が多い年が続き、冷房での電力使用量が高くなっているので電力需要についてニュースで取り上げられることが多くなっています。

電力需要が高くなるのは夏場に限ったことではなく、気温が低くなる冬は暖房が使用されるので高くなります。季節による気温で電力需要は大きく変化しますが、このほかに晴れや曇りなど天気の具合や湿度・風でも電力需要が細かく変化することもあるのです。
そこで現在は電力需要を予測できるAI(人工知能)を用いた電力の需要予測システムを運用。
このシステムは東芝やウェザーニュース・日本気象協会などがそれぞれで開発しており多少の違いはありますが、どれも主に過去の気象データ・消費電力の実績データなどを分析して予測する仕組みです。

このうち日本気象協会の需要予測は予測の誤差が1%台という高精度を実現しています。

需要予測にAIが使われた事例︓小売業

コンビニのイメージ

商品を仕入れ販売する小売業ではAI(人工知能)による需要予測システムの導入が業界全体で進もうとしています。

大手コンビニエンスストアのローソンではAI(人工知能)の需要予測をもとにした発注システムをすでに全店舗で導入済みです。同じくセブンイレブンでも同様のシステムの実証実験を千葉県内の店舗で行っており、本格導入を目指しています。
そしてアパレル業界では流行の移り変わりが早いので、在庫過多や増え続ける売れ残った衣服の廃棄量が課題になっていました。
そこでAI(人工知能)の需要予測による在庫数の最適化・業務の効率化・商品企画の精度向上が期待されています。
同じように先ほどのコンビニやスーパーなど食品を扱う小売業では食品ロス(まだ食べられるのに廃棄される食べ物)が大きな課題です。

代表的な例には節分の恵方巻が作りすぎで大量廃棄されている問題があり、毎年ニュースに取り上げられています。

このように小売業で起きるさまざまなムダをなくしていくために、AI(人工知能)による需要予測には大きな期待ができます。

需要予測にAIを使うときに、しっかり分析するポイント

ポイントのイメージ

需要予測は過去のデータを分析して予測します。

その時のポイントは目的を明確に定めて分析を行うことです。
例えば需要予測には短期的な予測と長期的な予測があります。製造現場だとさまざまな要因を考慮して、日々の生産計画に必要な数週間から数か月先までの短期的な需要予測が必要ですよね。
また将来を見据える経営戦略には現在扱っている商品などが数年後にどれくらいの需要があるのか、数年先を見通せる長期的な需要予測が求められます。
これは経営にとって今後の設備投資や新たな商品開発などを考えるうえでとても重要。

このように日々の生産について考える現場と経営では分析するポイントが変わります。そのため需要予測は目的を定めて行うのが分析の重要ポイントです。

 

需要予測のイメージ

需要予測とはこれから先に商品・サービスがどれくらいの需要があるのかの予測をすることです。

従来は担当者の経験と勘で需要予測が行われていましたが、それは予測精度が低く細かいことまで予測できていませんでした。

しかし現在ではAI(人工知能)を搭載した需要予測システムが登場し、過去のデータを分析して高い精度の予測結果の算出を実現しています。

そして今回は「タクシー」「電力」「小売業」での活用事例を紹介しました。

3つとも全く違う業態ですが、それぞれの業務管理をしやすくするためにAI(人工知能)による需要予測が大きな役割を果たしてくれます。

そして高い精度の需要予測を算出するためには、紹介したように明確に目的を定めて分析するのがポイントです。

これから日本でもモノをインターネットでつなげるIoTが普及し、そこから得られるビッグデータがさまざまな分野で活用されるのは間違いありません。

その名の通りの大量のデータを意味するビッグデータの分析処理にAI(人工知能)は不可欠な存在です。

そのためビッグデータの活用のためAI(人工知能)搭載の需要予測は、今後いろいろな分野で導入されていくでしょう。

【お知らせ】

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