もう感覚や経験で発注しない。
需要予測とは、将来の需要を予測することであり、その精度が高ければ在庫管理もより効率的に行えます。例えば、レストランが翌日の来客数を予測する場合、天候などの要因も考慮してより正確な予測を行うことができます。
在庫最適化では、予測された需要に基づいて適切な在庫レベルを維持することが重要です。例えば、予測された需要が高い日には多めに在庫を確保し、需要が低い日には在庫を減らすことで、無駄な在庫を最小限に抑えることができます。
具体的な例として、あるレストランが晴れの日と雨の日の来客数の予測を行い、その予測に基づいて食材の発注を調整するケースを考えてみましょう。天候によって来客数が異なるため、天候情報を加味した予測を行うことで、より正確な発注が可能になります。これにより、必要な在庫を最適化し、無駄な廃棄を減らすことができます。
また、予測の精度を上げるためには、過去のデータを活用してモデルを構築し、予測誤差を最小化することが重要です。データドリブンなアプローチを取ることで、実際の需要に合わせた最適な発注量を推定することができます。
特徴量の追加: レストランの需要予測では、天候などの新しい特徴量を加えることで予測精度が向上しました。機械学習モデルでは、予測対象の過去の履歴だけでなく関連する他の特徴量も取り込むことができます。
複数商品の統合モデリング: 同じ需要トレンドを持つ異なる商品（SKU）がある場合は、個別にモデリングするよりも効率的です。DataRobotでは、複数の商品を統合してモデル化し、精度向上の可能性があります。
精度のモニタリング: 運用開始後は定期的に精度を確認し、需要トレンドの変化に対応する必要があります。DataRobotでは、実際に運用中のモデルを管理し、精度が悪化した場合にアラートを受け取ることができます。
特徴量のドリフトの確認: 精度が低下した場合、学習データと予測データの特徴量の分布に違いがある可能性があります。DataRobotでは、特徴量ごとのデータドリフトを視覚化して異なる分布を確認できます。
モデルの自動生成と置換: 精度が劣化したりデータドリフトが検知された場合は、定期的にモデルを作り直すことが有効です。DataRobotでは、定期的なスケジュールやトリガーによってモデルの再モデリングと置換を自動化することができます。
以上が需要予測モデルを作成し、維持する際のポイントです。
AIを活用することで、複雑な需要予測タスクを効率的に行うことができます。例えば、DataRobotを使用することで、大量のデータから自動的に予測モデルを構築し、最適な解を導出することが可能です。
需要予測と在庫最適化について
infonervが自社の自動発注AI「α-発注」に新機能を追加しました。この新機能は「AI計算情報」と呼ばれ、発注業務においてSKU（在庫管理単位）ごとの特徴を自動で説明してくれます。これにより、発注業務の負担を軽減し、効率的な発注リストを生成することが可能になります。
「α-発注」は、ECや卸売り、メーカー、商社向けに開発された自動発注AIであり、時間がかかる発注業務を効率化します。特に小売業や卸売業のような事業者は、販売数だけでなく商品の性質も考慮しながら発注量を決定する必要があります。このため、SKUごとの販売傾向を理解することが重要ですが、従来は時間と労力が必要でした。
新機能の「AI計算情報」は、商品の販売傾向を自動で検知し、SKUごとの特徴を説明してくれます。これにより、ベテランの発注担当者でも発注数の決定にかかる時間を短縮することができます。また、担当者による誤差やムラも減少し、発注業務の効率化が図られます。
「AI計算情報」機能は、同サービスを利用するすべてのユーザーに無料で提供されます。これにより、より多くの事業者が効率的な発注業務を実現し、ビジネスの成果を最大化することが期待されます。
参考記事：
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？