需要量決定業務にAI予測値をプラス！ AI出荷予測コンポーネント

AI出荷予測コンポーネントとは

「AI出荷予測コンポーネント」 は、需給調整・在庫適正化ソリューション 「φ-Pilot Series」 の出荷予測機能にAIをプラスした連携ツールです。

「φ-Pilot Series」導入前のお客様では、需要予測業務の担当者が個々の経験や知見、そして多様な市場情報をもとに最終的な調整を行う場面が多く見られました。このプロセスは、熟練者のノウハウに依存するがゆえに属人化が進み、予測算出ノウハウの共有や標準化が難しいという課題を抱えていました。

このような課題をお持ちのお客様に対して「φ-Pilot Series」は、属人化の解消や業務の標準化を実現するだけでなく部門間の連携もスムーズにしていきます。そして、「φ-Pilot Series」の活用が進んだお客様では、一歩進んだ新たな課題も見えてきます。例えば、商品需要の予測において、外的要因を考慮すべき商品については判断が難しく頭を悩ませているお客様も少なくありません。

「AI出荷予測コンポーネント」は、こうした課題を解決します。お客様が保有する出荷実績に加え、気象情報などの外部要因データをAIが多角的に分析し予測値を算出します。これにより、これまで難しかった複雑な需要変動への対応が可能となり、「φ-Pilot Series」 とともに、貴社の需給調整業務に新たな効率と発見をもたらします。

φ-Pilot Series 導入後

出荷予測による属人化解消と業務平準化

社員の負荷分散と業務の平準化ができた！
社員のコミュニケーションもアップ！

情報共有と業務の平準化で習熟が進み、不安が解消できた！

出荷予測で情報共有と業務の平準化が進んだ！

φ-Pilot Series + AI出荷予測コンポーネント

AI自動予測による気づきと発見

苦労していた商品の予測の助けになった！

予測選択肢が増えたことで新しい気付きが得られた！

天気や気温の予測を盛り込んだ出荷予測が参考になった！

こんな課題はありませんか？

需給調整業務において、以下のようなお声を頂いております。

• 予測業務の属人化と負荷集中

  個々の担当者が個々に需要の予測をしているため、業務負荷の分散や標準化が課題となっている。

• 多品種少量生産の進行と需給調整担当者の負担増大

  SKU（最小在庫管理単位）の増加に伴い、需給調整担当者の業務負担が著しく増大している。

• 頻繁な計画変更による業務負荷

  小売店のプロモーション計画が頻繁に変更されることで、販売計画の見直しが繰り返し発生し、需給調整業務の負荷が増大している。

• 需要変動が激しい商品への対応

  需要量予測が難しい商品は、AIでの予測値も参考に意思決定をしたい。

• 特殊要因による需要変動への対応

  季節品や気象状況に大きく左右される商品、あるいは新製品など、過去データからの予測が困難な商品の需要予測に苦慮している。出荷実績以外の外部データ（気象、政府統計、イベントなど）も需要量予測の材料として加味したい。

課題の解決策

これら予測業務に関する複合的な課題に対し、「φｰPilot Series」を導入することで、属人化解消や予測の平準化が実現でき、業務効率化や業務負担が軽減されることで、人間にしかできない創造力を発揮する業務の比重を高めることが可能になります。

さらに「AI出荷予測コンポーネント」の追加によって、外部要因データや気象情報の活用により、需要見込みが困難な商品の予測への新たな気づきや発見へ繋がります。

導入メリット

「φ-Pilot Series」と「AI出荷予測コンポーネント」の導入により、貴社の需給調整業務の効率化を実現します。

• 属人化の解消と業務負荷の平準化

  特定の担当者に依存していた予測業務プロセスが標準化され、業務負荷が組織全体へ分散・平準化されます。

• 予測精度の飛躍的向上と廃棄ロス削減

  これまで困難だった複雑な需要変動の予測精度を劇的に改善。これにより過剰在庫や廃棄ロスを最小限に抑え、販売機会損失を防ぎ、収益性向上に貢献します。

• 需給調整業務の最適化と迅速な意思決定

  出荷予測機能で需給調整担当者の判断を強力にサポート。煩雑な予測調整業務から担当者を解放し、より戦略的な在庫管理や生産計画立案の注力に寄与します。

• 潜在データの活用と気づきの獲得

  お客様内で蓄積されている商品特性、プロモーション情報、気象データなどの潜在的なデータをAIが統合的に分析。これにより、担当者だけでは予測が困難だった商品の需要変動に対する新たな気づきと予測の深掘りに貢献します。

• 外部要因の多様な変化への柔軟な対応

  天候やプロモーションなど複雑な要因が絡む商品の需要も、AIが多角的に分析し高精度な予測を自動生成します。

特長

「AI出荷予測コンポーネント」は、貴社の需給調整業務を強力にサポートするために、以下の特長を備えています。

特長①
「φ-Pilot Series」との円滑な連携と手軽な導入

「AI出荷予測コンポーネント」は、「φ-Pilot Series」 本体とは疎結合で設計されているため、既存の「φ-Pilot Series」 環境に影響を与えることなく、手軽にAI予測機能を導入いただけます。導入コストを抑えながら、AIのメリットをすぐに実感可能です。操作もコマンド実行で簡単に行え、予測結果はCSV形式で出力されるため、φ-Pilot画面での既存予測との比較や、様々な分析にスムーズにご活用いただけます。

特長③
最適なアルゴリズムの自動選択

AI予測には、時系列分析や機械学習など、複数の高度なアルゴリズムを搭載しています。商品の特性や過去のデータパターンに応じて、AIが最適なアルゴリズムの組み合わせを自動で選択。さらに、季節変動や曜日依存性といった需要の特性をAIが自動的に判断し、予測結果に的確に反映させることで、予測精度を最大化します。

準備から運用開始までの流れ

「AI出荷予測コンポーネント」は、以下のステップで導入・運用を開始いたします。