AI需要予測とは

AIツールやその他の技術的機能（機械学習アルゴリズム、予測分析、オートメーションなど）は、予測作業の精度と有効性を向上させる上で役立ちます。企業は、AI搭載の需要予測を使用して、インベントリー・レベルを最適化したり、サプライ・チェーン管理を改善したり、生産、料金体系、戦略計画に関する選択を行ったりすることができます。

この需要計画のアプローチは、膨大なデータセットとより高度な分析を活用して変化する市場状況と消費者行動に適応することで、従来の予測手法を超えています。これにより、組織は混乱に迅速に対応し、在庫切れを最小限に抑え、過剰在庫を削減し、競争上の優位性を維持することができます。

需要予測は、データ分析とパターンに基づいて顧客の需要を予測します。企業は将来の需要を予測するためにこれを利用して、製品の可用性、調達、流通を市場の傾向に合わせて調整できます。

正確な需要予測がなければ、組織は過剰在庫（過剰インベントリーに資本が拘束される）または在庫不足（不足による販売損失につながる可能性がある）のリスクを負うことになります。正確な需要予測により、顧客が望む製品を必要なときに必要な場所で確実に入手できるようになり、顧客満足度が向上します。

基本的なデータ分析に依存する従来の予測方法は、予期せぬ市場の変化や混乱において困難が生じる可能性や、まだ参照する販売履歴がない新製品に関する問題に対処できない可能性があります。AIモデルや機械学習アルゴリズムを取り入れることで、組織はモノのインターネット（IoT）デバイス、ソーシャル・メディア、経済指標および天気予報からのリアルタイムデータなど、より幅広いデータソースを利用することができます。

AIを活用した需要予測ソリューションは、多くの場合、より高速で効率的です。たとえば、 Idaho Forest Group社はAIを活用した改善により、予測時間を80時間超から15時間未満に短縮しました。人工知能のソリューションと機能は、全体的な予測精度の向上にも優れており、ある調査によると、AIのサポートによって予測誤差が50％減少しました。¹また、AIソリューションは拡張性が高いため、増大するビジネス・ニーズに適応する上で役立ちます。

人工知能は、さまざまな方法で予測やデータ駆動型の意思決定をサポートできます。AIによって、企業は幅広いデータ・ソースを組み込み、微妙な傾向を発見し、変化する状況に迅速に適応できるようになります。次に、AIを適用する主な方法をいくつか紹介します。

AI は、ニューラル・ネットワークやディープ・ラーニングなどの高度なモデルを導入して、複雑で非線形な需要の要因を捉えます。これらのモデルは、新製品の発売や馴染みのない市場への参入など、履歴データが限られている場合に役立ちます。この「予測不能なものを予測する」能力によって、AIは、長いデータの履歴がなければ効果が弱まることが多い従来の予測方法とは一線を画しています。

従来の予測方法は通常、過去の販売データ、インベントリー記録、そして場合によってはいくつかの経済指標に焦点を当てています。AIはこの範囲を飛躍的に拡大します。取引履歴、顧客ロイヤルティ・データ、Webサイト・トラフィック、製品レビュー、ソーシャル・メディアでの会話、天気予報、出荷の遅延、さらには地政学的展開など、幅広い構造化および非構造化ソースから外部データを吸収し、統合することができます。

それらすべてを結びつけることで、AIは需要パターンを形成する影響力について、より包括的な全体像を作成します。

静的な統計モデルとは異なり、AI駆動型の予測システムは動的に学習します。つまり、反復され、継続的に改善されることを意味します。機械学習アルゴリズムは、従来の予測方法では捉えられないほど複雑または非線形なデータ内の関係を識別します。

たとえば、オンラインにおけるセンチメントのわずかな変化と異常な気象パターンを組み合わせることによって、特定の製品カテゴリーの急増を確実に予測できることを発見するかもしれません。時間の経過とともに、モデルは継続的なフィードバックを通じて改善され、新しいデータが流入するにつれて更新されます。

AIを活用した予測分析は、直線的な傾向を予測するだけにとどまりません。これらのモデルは、季節性、競合他社の活動、価格体系の変更、マーケティング・キャンペーンについて考慮しますが、経済の不確実性やサプライチェーンの不安定性など、あまり明確ではない要因も統合します。これにより、組織は事後対応的な計画（「昨年、何が起こったか？」）から事前対応的な意思決定（「次に起こりそうなこととその理由は？」）に移行できます。

需要計画に対する従来のアプローチでは、データ収集と意思決定の間に時差が生じます。AIはその遅れを短縮できます。リアルタイムで情報を処理することで、企業は急な需要の変動を発見し、即座に対応できます。たとえば、プロモーション戦略の調整、インベントリーの再配分、物流の再ルーティングなどを意味します。ファッション、エレクトロニクス、Eコマースなどの急速に変化する市場において、この種の機敏性は貴重です。

AIを活用した需要予測には、次のような数多くのメリットがあります。

予測精度の向上により、過剰在庫や在庫切れのリスクが軽減されます。精度が向上することで、企業は戦略計画やデータ駆動型の意思決定をより適切にサポートできる実行可能な洞察を得ることができます。

AIシステムは市場の変化や混乱に迅速に適応するため、企業が競争力を維持し、変化する需要に効果的に対応できるようにサポートできます。

AIは、余剰在庫を最小限に抑え、リソース配分を最適化することにより、運用コストを削減し、全体的な財務効率を向上させます。

顧客が必要なときにすぐに製品を利用できるようにすることは、顧客体験の向上とロイヤルティーの構築につながります。

AIはパターンや傾向を明らかにし、企業が実用的な洞察に基づいて、情報に基づいた戦略的な意思決定を行えるように支援します。

AIはサプライチェーンと在庫プロセスを合理化することで、反復的なタスクを自動化し、時間と労力を節約します。

AIベースの需要予測には、その潜在的な可能性にかかわらず、課題もあります。

不正確または不完全な販売履歴データは、最も高度なAIモデルであっても品質低下の原因となる可能性があります。また、ソーシャル・メディアのセンチメントなどの外部データに依存することで、データ・ソースが信頼性がなかったり、バイアスを含んでいる場合、複雑な問題が生じる可能性があります。

AIソリューションを導入し、ビジネスの既存の部分と統合することは、時に複雑となったり、テクノロジーと専門知識への多額の投資が必要となる場合があります。

AIを導入する企業は、データ・プライバシーとセキュリティーをどのように保護し、進化するデータ規制への準拠をどのように確保するかという重要な課題を検討する必要があります。

これらの課題にもかかわらず、AI技術の進歩により、こうした制限の多くは継続的に対処されているため、AIベースの需要予測はますます利用しやすく信頼性の高いものになっています。

一部小売企業幹部の約88％は、需要予測がAIによる改善の重要な分野であると述べています。小売業者は、AI予測ツールを使用して顧客の需要を予測し、在庫レベルを最適化し、マーケティング・キャンペーンを計画しています。たとえば、Walmart社は、AI搭載のデマンド・センシングを採用して、天候、地域の出来事、顧客の購買傾向を分析し、予測の精度を向上させました。²AIアルゴリズムは、大手小売業者がオンラインと店舗での販売からのリアルタイム・データを統合し、インベントリーを動的に調整する上でも役立っています。

エネルギー・プロバイダーは、AIを使って電力や燃料の需要を予測し、市場力学、天候パターン、消費者行動を織り込んでいます。これらの予測は、需要と供給のバランスをとり、停電を防ぎ、使用量のピーク時の計画を立てる上で役立ちます。

レストランや食品メーカーは、AIモデルを利用して季節ごとの需要を予測し、生鮮品の過剰在庫を回避しています。ファストフード・チェーンや食料品小売業者は、AI予測を使用して、スポーツ・イベント、休日、さらにはソーシャル・メディア主導の食品トレンドに関連する需要の変化をモデル化しています。³

病院や製薬会社はAIを使用して医療用品の需要を予測し、緊急事態や季節的な需要の急増時に適切な在庫を確保します。新型コロナウイルス感染症のパンデミックの間、予測分析プラットフォームは個人用防護具（PPE）のニーズとワクチン配布の需要を予測する上で役立ち、重要な分野での不足を軽減し、医療機関と一般市民とのコミュニケーションを改善する支援を提供しました。

メーカーは、AI駆動型予測を活用して生産スケジュールを将来の需要に合わせ、無駄を削減し、効率を向上させます。たとえば、包装メーカーのNovolex社は、AIを活用したサポートにより、過剰在庫を16%削減し、計画サイクルを数週間から数日に短縮しました。過去の販売データ、サプライチェーン・データ、外部市場指標を統合することで、メーカーは混乱が発生した後に対応するのではなく、需要の変化に対して積極的に対応できます。

AI予測モデルは、需要、供給、市場全体の状況に関する洞察をリアルタイムで提供することで、サプライチェーンの利害関係者が混乱に対処できるよう支援します。その結果、サプライチェーンのリーダーは、港湾の遅延や供給不足などの外的要因によってタイムラインが混乱しても、サービス・レベルを維持することができます。

航空会社やホテルは、AIベースの予測を使用して、料金体系戦略の最適化、人員配置の管理、リソースの割り当てを行います。たとえば、ホテルグループはAIツールを活用して、大規模な会議や観光シーズン中の需要の急増に合わせて客室の空室状況と料金体系を調整し、稼働率と収益を向上させています。

市場の変化の先を見越して、競合他社に先んじようとする企業にとって、AIは需要計画プロセスに必要な要素です。IBMの調査によると、経営幹部の90%は、2026年までにサプライチェーンのワークフローにAIアシスタントとオートメーションによるサポートが含まれるようになると予想しています。

AIを活用した需要予測を適切に実装するには、企業は次のことを行う必要があります。

1. ビジネス・ニーズの評価：目標を定義し、AIソリューションで対処できる具体的な目標や課題を特定します。
2. 適切なプロバイダーの選択：組織の要件に合ったAIツールとプロバイダーを選択します。
3. 高品質のデータを使用する：堅実なデータ収集とクリーニング・プロセスに投資して、予測の精度を高めます。
4. 利害関係者を巻き込む：関係者全員をAIシステムのメリットとその使用方法について教育します。優れたガバナンスのためのデータ・プライバシー、公平性、バイアス軽減プラクティスを確立します。
5. 長期的な監視と反復：進化する市場状況に適応するために、AIモデルを継続的に評価・改良します。