Demand Forecasting
需要予測
販売実績と外部データから、発注と計画に使える需要予測を出します
製造・小売 ／ 経営企画・需給計画・発注
御社の販売・在庫の実績に、天候・カレンダー・経済指標などの外部データを重ねて需要を予測します。どの外部データを使うかの選定と、予測値を発注量や生産計画へ戻すところまでを作ります。
対象にする業務
商品の需要予測品目・拠点ごとの需要を先読みする工程
発注量の決定予測値から発注・補充の量を決める工程
生産・供給計画需要に合わせて生産量や供給を組む工程
来客・売上の見通し来客数や売上を先読みして人員と予算を組む工程
導入分野健康食品・中古車・小売・電力・交通需要予測から製造企画の自動出力、来客計測から自動発注まで（技術提供元の導入例）
予測精度の例専門家の査定との差 5%以内中古車価格の予測での技術提供元の導入例。御社のデータでの精度は実物で確認してお伝えします
稼働環境オンプレミス・閉域網に対応実績データを社外に出さない構成が選べます
コア機能と拡張機能
データを集めて統計処理する部分、予測モデルを学習して精度を評価する部分、予測値と要因を出力する部分は製品として動いています。そこに御社の実績データと外部データをつなぎ、予測値を発注や計画の業務へ戻すところまでを作ります。
| コア機能（製品として持っているもの） | 拡張機能（御社の環境につなぎ込んで広げるもの） |
|---|---|
| データの収集と統計処理 欠損・外れ値の処理、外部データの自動取得 | 使う外部データを選ぶ 100件以上の予測実績から効くデータを推薦します（技術提供元の蓄積） |
| 予測モデルの学習と精度評価 回帰・時系列・決定木を対象に合わせて選び、精度を比べる | 御社の実績データにつなぐ 販売・在庫・発注システムからの自動取得 |
| 予測値と要因の出力 数値・グラフ・効いた要因の内訳 | 予測の後の業務をつくる 発注量・生産計画・人員配置への反映と、外れたときの見直し |
拡張の範囲は、御社の業務と既存システムを見て相談で決めます。
自社のデータ基盤で予測する場合との違い
クラウドのデータ基盤や事前学習済みの時系列モデルを使えば、予測値を出すところまでは社内でもできます。違いは、何を入力に選び、予測の後の業務までつなぐかです。
| 自社のデータ基盤でのDIY | 需要予測ソリューション | |
|---|---|---|
| 予測モデル | SQLや事前学習済みモデルで作れる | 対象に合わせて複数のモデルを比べて選ぶ |
| 外部データ | 自分で探して集める | 効く外部データを実績から推薦し、自動で取り込む |
| 予測の根拠 | 予測値のみ | 効いた要因の内訳を出し、外れた原因を業務側で確認できる |
| 出力の行き先 | ダッシュボード | 発注量・生産計画・人員配置へ戻す |
| データの置き場所 | クラウド | クラウド・社内サーバー・閉域網から選べる |
どこで動くか
本番の業務システムとして動かすために、情報システム部門が確認する4点を先に公開します。
| 確認する項目 | 対応 |
|---|---|
| 処理の場所 | クラウド、社内サーバー、閉域網から選べます。 |
| 外部への送信 | 閉域構成では、実績データをネットワークの外へ送信しません。外部データの取得だけが通信します。 |
| 既存システムとの接続 | 販売実績・在庫・発注・生産計画のシステムから入力を受け取り、予測値と推奨値を戻します。 |
| 記録と承認履歴 | 予測値・実績・差分を残し、人が予測を修正した内容も記録します。 |
任せられる予測
入力するものと出てくるものを、予測の対象ごとに示します。いずれも導入例のある予測です。
| 予測の対象 | 入力するもの | 出てくるもの |
|---|---|---|
| 商品の需要 | 販売実績、価格、販促の履歴、天候・カレンダー | 品目ごとの需要予測値と発注推奨値。予測に効いた要因の内訳 |
| 来客数 | 過去の来客数、曜日・天候・イベント、店舗の立地条件 | 日別・時間帯別の来客予測。人員配置の検討に使える形 |
| 売上の見通し | 受注・商談の実績、季節性、外部の市況データ | 期間ごとの売上予測と、上下の振れ幅 |
| 価格の妥当性 | 取引実績、対象の属性（年式・状態・仕様など） | 推定価格。専門家の査定との差を確認できます |
| 設備・在庫の稼働 | 稼働ログ、入出庫の履歴、保守の記録 | 稼働率と在庫水準の予測。過不足が出る時期の見通し |
予測モデルは1種類ではありません。対象とデータの性質に合わせて回帰・決定木・時系列モデルなどを選び、精度を比べて決めます。
導入の流れ
全体を発注してから確かめるのではなく、御社の実績データで予測できるかを先に見ます。
01予測したい対象と、使えるデータを調べる何を予測すると業務が変わるかを決め、手元のデータの粒度と期間を確認します。
→
02コア機能の範囲で試す実績の一部をお預かりし、標準のモデルでどこまで当たるかを確認します。
→
03拡張機能を組み込む外部データを選んで取り込み、業務システムと接続し、予測値の戻し先を決めます。
→
04本番運用へ入力の自動取得と出力先の接続、予測を見直す運用手順の引き渡しを行います。
御社の実績データを一部お預かりして、出せる精度の目安と、設定が必要な範囲をお伝えします。
対応可能か、費用感を一度相談するこの製品が使われた事例
需要予測が使われた事例です。
消費財メーカー／需給計画社内データと外部データを統合し需要予測を高度化気象・経済指標・イベントを取り込んだ予測モデルで、在庫過多と欠品をともに抑えた事例（消費財メーカーR社）。事例を読む →食品製造／品質管理添加物不使用で年間の品質を安定化気象データを含む多変量の予測モデルで製造条件を調整し、廃棄ロスも減らした事例（食品製造T社）。事例を読む →特殊車両の製造・保守／保全計画保守部品の損耗をIoTで可視化し交換時期を予兆センサーデータから交換のタイミングを示し、故障修理を減らして保守コストを約50%削減した事例。事例を読む →食品流通／需給計画供給が変動する日の納品先配分を自動化入荷量に応じた配分を数理最適化で組み、予測の後の計画業務を担った事例（食品流通N社）。事例を読む →
ほかの業務での活用事例も公開しています。
公開している事例をすべて見るよくある質問
| よくいただく質問 | 回答 |
|---|---|
| ChatGPTなどの生成AIで予測はできませんか | 生成AIは文章を作る技術で、数値の予測を安定した精度で出すことは不得意です。需要予測には統計モデルや機械学習を使います。生成AIは、予測結果の説明文を作る工程などに組み合わせられます。 |
| 自社のデータ基盤にある予測機能と何が違いますか | 予測値を出すところまでは自社でもできます。違いは、どの外部データが効くかを実績から推薦して取り込むことと、予測値を発注量や生産計画へ戻す業務まで作ることです。 |
| どのくらいのデータ量が必要ですか | 季節性を捉えるには、目安として2年分以上の実績があると精度が出やすくなります。データが少ない場合も、外部データを補って予測できるかを先に確認します。 |
| 予測が外れた場合はどうなりますか | 予測値と実績の差を継続して測り、モデルを更新する運用を前提に設計します。予測に効いた要因も出るため、外れた原因を業務側で確認できます。 |
| 閉域網の構成にした場合、外部データの取得はどうなりますか | 閉域構成では、実績データをネットワークの外へ送信しません。天候・カレンダー・経済指標などの外部データの取得だけが通信します。取得の経路は導入前に確認します。 |
| どのくらいの期間で使えるようになりますか | 調査から本番運用まで、技術提供元の標準的な進め方では10週間程度が目安です（調査2週間、サンプルデータの確認2週間、検証4週間から、本番導入2週間）。データの粒度と接続先の数で変わります。 |
対応可能か、費用感を一度相談する
実績データの一部と、いま予測や発注を決めている手順をお預かりして、コア機能で出せる精度の目安と、御社の環境につなぎ込む拡張の範囲をお伝えします。そのうえで費用感を概算でお出しします。
