近年のAIによる産業の発展は目まぐるしく、AIやビッグデータを活用したシステムにより、私たちの生活が成り立っていると言っても過言ではありません。特に最近では、「AIによる需要予測」が活用されるようになり、産業構造に革命をもたらしました。今回は、そんなAIによる需要予測のメリットや成功事例等を紹介していきます。
AI需要予測とは
AI需要予測とは、蓄積されたビッグデータを利用して商品やサービスの需要予測値を算出するものです。AI需要予測を使用することで、発注業務の効率化や廃棄ロスの削減、欠品の防止などが期待できます。
複数の要因から結果を算出できる機能を備えている場合が多く、その商品に合わせた最適な予測モデルを構築することが可能です。そのため、販売の機会損失や余剰在庫を抑え、企業収益の最大化を図る上で重要なツールとなってきています。
以下では、AI需要予測の重要性やメリットなどを見ていきましょう。
需要予測の重要性
需要予測をする最大の目的は、企業利益の最大化にあります。
従来の需要予測は、管理者の勘や経験に基づいて行われており、正確性に欠けるという欠点がありました。それに付随し、担当者が退職すればその手法は利用できなくなるため、リスクも孕んでいます。
しかし、AI需要予測にデータ分析を任せることで、担当者の負担を軽減しつつデータ分析を起点とした高い精度の需要予測が可能となり、市場変化の動向を読み取ることが容易となりました。
需要予測のメリット
需要予測のメリットとして、以下の点が挙げられます。
- データに基づいた合理的な生産計画の策定
- 多岐に渡る商品の管理対応
- 在庫最適化を図ることが可能
AI需要予測によるデータ分析を用いて、合理的な生産計画を立てることが可能です。企業利益の最大化を図る際、顧客のニーズはもちろん、気候変動や商品サイクル、過去の生産量など様々な要素を吟味した上で生産計画を立てる必要があるため、合理的に進めていかないと損失につながる恐れがあります。
AI需要予測では、そのようなデータを瞬時に分析し、生産計画策定の上での最適解を見つけ出すことが可能です。
また、商品数が多い場合には、それらの商品ごとの異なるデータ特性を抑えておく必要があります。しかし、それらを人の手で行っていては、人的なコストや時間的なコストがかかってしまい、現実的ではありません。
そこで、AI需要予測を用いてデータ管理を行うことで、コスト削減だけではなく、商品ごとのデータ特性を蓄積、利用することが可能になります。
蓄積されたデータをもとに、無駄な在庫を削減できるのもAI需要予測のメリットであり、過去の需要データや価格など、複数の要因を踏まえた予測が可能になります。
需要予測を行うために必要な体制
需要予測を行う際、大きな組織の場合は2〜3種類以上の需要予測チームを構築します。代表的な例として挙げられるのは、ビジネス型予測チームと科学型予測チームです。
前者は、深い専門技術を有しない代わりに、広い範囲のビジネス知識や専門知識を持っているメンバーで構成されます。基本的に多くの企業がこの形を採用していますが、システムの実装とサポートに多くの時間やリソースを割く必要があります。
後者は、データサイエンスに精通したメンバーや各プログラミング言語に詳しいメンバーで構成され、モデルの選択や構築、評価セッションなどを自社で完結させます。
この形を採用する企業は、基本的にデジタル化を推進している場合が多いです。しかし近年では、情報化社会に対応するために、上記の2チームの特長を融合したチームも生まれてきています。
需要予測で成功した事例
需要予測で成功した有名な事例として、
- バンダイナムコ
の1つの成功例があります。
以下でそれぞれの成功事例を見ていきましょう。
バンダイナムコ
誰もが知っている大手企業バンダイナムコですが、需要予測を用いた顧客生涯価値アップに成功しています。
年々、スマートフォン向けゲームアプリの競争は激しくなってきており、中長期的にユーザーを増やして利益を出す必要がありました。
そんな中、「テイルズ オブ ザ レイズ」というスマートフォン向けアプリにおいて、既存の有料ユーザーにはどのような特徴があるのかを、AI需要予測「Google Cloud™（旧 GCP：Google Cloud Platform）」を用いてデータ分析し、「7日間に有料ユーザーになりそうな人」をデータ分析で予測し、広告配信の対象としました。
結果として、アプリ内のLTV（顧客生涯価値）を約1.7倍にも引き上げることに成功し、成果を上げました。
Google Cloud で高精度な需要予測を
これまで述べてきた様に、需要予測を用いる事で、企業利益や業務効率化に大きなメリットを享受する事ができるでしょう。しかしその反面、需要予測を人的な作業で行っていては、その正確性、スピード感、コストなどは現実的ではないでしょう。
そこで需要予測をビジネスに取り入れる為に、弊社は「Google Cloud」の利用をおすすめ致します。Google Cloud は、Google がクラウド上で提供するサービスの総称です。
大手企業の提供するサービスともあって、高性能な仮想マシン、機械学習を活用したビッグデータ分析、低コストでのアプリケーション開発など、様々なサービスが用意されています。
Google Cloud を利用してできることを、以下に簡単にまとめてみます。
- AIを用いた需要予測
- 効率的なデータ運用
- 急激な負荷に対応可能な環境
- GKEでマイクロサービス化
- ログ解析のコストが1／100
- 少人数・低コストでのゲーム開発
- 専門知識不要で画像分類
- 膨大な量のデータを管理、蓄積
ざっと挙げましたが、非常に多岐に渡るサービスが展開されていることが分かります。
これらのサービスは全て、Google 内で実際に利用されているクラウドサービスであり、あなたの会社のインフラを Google と同じ環境にすることが可能です。瞬時に何億件、何十億件の検索結果を返す Google のインフラを低コストで利用できる、という非常に魅力的なメリットがあります。
インフラへの初期投資は必要なく、会社の規模の変動につれてプランのグレードアップ・グレードダウンを行うことも可能なので、無駄なコストを消費する必要がなくなり、IT面コスト削減にも繋がるでしょう。
オムロン株式会社や株式会社GameWithなど、様々な大手企業が Google Cloud を導入している点を踏まえても、信頼のおけるクラウドサービスと言えます。
まとめ
本記事で紹介したように、AI需要予測を活用することでリスクを孕んだ人的な需要予測を脱却して、複雑化したデータをいち早く分析し経営戦略を策定しやすくなるというメリットがあります。
また、AIによる分析を行うことで、今までかかっていた時間的や人的なコストも大幅に削減され、他のことにリソースを割くことが可能となります。Google Cloud であれば、低コストから環境を整えることができ、必要に応じてプランのアップグレードやダウングレードを行うことも可能です。
また、Google で利用されているものと同じ環境でデータを管理・分析することが可能です。この機会にぜひ Google Cloud を利用して需要予測を行い、経営スピードや生産性の向上を図ってみてはいかがでしょうか。
株式会社電算システム（DSK）では、企業の需要予測を推進すべく、Google Cloud の導入支援を行っております。無料相談を用意致しておりますので、是非ご利用下さい。
