AI技術の進化に伴い、需要予測の精度が飛躍的に向上しています。AIによる需要予測システムは、膨大なデータを解析し、商品の需要を高精度で予測することで、在庫管理や発注業務の効率化を実現しています。本コラムでは、AIによる需要予測の概要やメリット、仕組みやアルゴリズム、さらにAIによる需要予測型自動発注システムの導入事例をご紹介します。

1.AIによる需要予測とは

AI（人工知能）を活用した需要予測とは、機械学習をベースとした高度な分析手法を用いて、未来の需要を予測する技術のことです。この技術は過去の販売データ、外的要因（天候、季節、経済状況など）、類似商品のデータなど、多岐にわたるデータを総合的に分析します。その結果、より正確な需要予測が可能となり、在庫の最適化に役立ちます。

また、需要予測におけるAIの強みは、その学習能力にあります。AIは大量のデータを短時間で処理し、パターンやトレンドを抽出し、市場の変化や関係性を捉えることができます。製造業や小売業では、この技術を取り入れることで、在庫の過不足を防ぎ、効率的な運営が可能となります。

●AIによる需要予測を取り入れるメリット

続いて、AIによる需要予測を取り入れるメリットを解説していきます。

1.効率的な在庫管理

AIによる需要予測を導入することで、在庫管理の効率化が期待できます。従来の手動による予測では、人為的なミスや主観的な判断が入りがちですが、AIはデータに基づいた客観的かつ正確な予測を行います。これにより、仕入れの最適化が実現し、在庫の過不足を防ぐことが期待できます。

2.コストの削減

適切な在庫管理は、コスト削減にも直結します。過剰在庫は保管コストや廃棄コストを引き起こし、不足在庫は機会損失を招きます。AIによる需要予測はこれらの問題を解消し、最適な在庫レベルを維持することで、コストを大幅に削減します。また、手動による在庫管理に使っていた時間を短縮することもできるので、人件費の改善にも寄与します。

3.業務効率化

AIによる需要予測は、業務の効率化にも大きく貢献します。前述のように、従来の需要予測プロセスは時間と労力を要し、担当者の負担が大きいものでした。しかし、AIを活用することで、予測作業が自動化され、担当者はより戦略的な業務に集中することができます。これにより、全体の業務効率が向上することが期待できます。

2.AIによる需要予測のアルゴリズムと仕組み

続いて、AIを活用した需要予測の主要なアルゴリズムとその仕組みについて解説します。

●移動平均法

移動平均法は、過去のデータを用いて将来の需要を予測する基本的な手法の一つです。この手法では、一定期間のデータの平均値を計算し、その結果を次の予測値とします。例えば、過去3ヶ月間の売上データを使用して次の月の売上を予測する場合、3ヶ月間の平均値が予測値となります。

例えば、過去3ヶ月の売上データが以下の通りだとします。
1月：100個
2月：120個
3月：110個

この場合、4月の需要予測は (100 + 120 + 110) / 3 = 110個となります。

移動平均法の利点はそのシンプルさと理解しやすさにあります。しかし、季節性やトレンドを考慮しないため、設定する期間によって注意をする必要があります。

●回帰分析

回帰分析は、特定の変数（例えば、価格、広告費、季節など）の因果関係を解析し、その関係を基に将来の需要を予測します。単回帰分析では一つの変数と需要の関係を、重回帰分析では複数の変数と需要の関係を分析します。

AIは大量のデータを高速に処理し、複雑な回帰モデルを構築することができます。これにより、より多くの要因を考慮した精度の高い需要予測が可能となります。例えば、AIは過去の売上データに加えて、天候データやSNSでの言及数なども取り入れることで、より現実的な予測を行います。

ただ、この分析方法では、データの質と量が十分にない場合に影響を受けやすく、間違った予測をしてしまう可能性もあります。

●指数平滑法

指数平滑法は、過去の実績値と予測値を用いて需要を予測する手法です。具体的には、最新のデータに重きを置きつつ、過去のデータも考慮に入れて予測を行います。例えば、直近のデータに対して高い重みを設定し、古いデータには低い重みを設定することで、需要の変動をよりリアルタイムに反映させることができます。指数平滑法は、短期的な変動を捉えるのに優れており、特に季節性やトレンドの変動をリアルタイムでキャッチし、迅速に対応することができます。

●機械学習手法

機械学習は、AIによる需要予測の中で最も先進的な手法です。機械学習アルゴリズムは、大量のデータからパターンを学習し、その知識を基に将来の需要を予測します。代表的なアルゴリズムには、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（SVM）、ニューラルネットワークなどがあります。
これらの手法は、規則性の少ない関係性や複雑なデータ構造を捉える能力に優れており、高度な予測精度を実現します。例えば、ニューラルネットワークは多層の構造を持ち、データの特徴を深く学習することで、非常に高い精度の需要予測を行います。

3.AI需要予測型 自動発注システム「B-Luck」を導入いただいた事例をご紹介

最後に、AI需要予測型 自動発注システム「B-Luck」を導入いただいた事例をご紹介致します。

事例1：欠品対策のKPIを見える化し、上位ランク商品の欠品率を大幅改善した事例
（株式会社新生堂薬局さま）

課題・導入背景

• 10年使用してきたシステムでは実際の欠品の詳しい状況が分かりづらい且つ、システムの設定項目が分かりづらく活用が難しいため、適正在庫などを実現するために必要となるKPIが見える化できなかったこと
• 稼働しているシステム規模を考えるとサーバー費用がかなり割高となっていたこと

導入結果

• B-Luckを活用して対策を講じることで、欠品率に関しては当初の1.5％から0.7％にまで改善。
  課題であった上位ランクの欠品は解消し、下位ランクでも在庫数が大きく削減され、適正な在庫運用が実現。
• システム運用費用は従来と比較して50％削減することができ、大きなコスト削減。

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事例2：発注時間の削減により、作業や発注に費やしていた時間を接客時間へ
（ゴダイ株式会社さま）

課題・導入背景

• 自社製の自動発注を導入していたが、「日配」「冷食」「パン」等の全カテゴリーの商品に対応できていなかった
• 発注システムのデータ管理や発注係数の算出にかかる人的負担が大きくなっていた

導入結果

• 発注時間の削減により、店舗スタッフが今まで作業や発注に費やしていた時間をお客様への接客時間に当てることや、より良い売場作りに使えるようになった

また、B-Luckスイートは全てがデータで連携されているので、それぞれで高機能の他社パッケージを導入するよりも、スムーズな機能連携ができ、更にコストパフォーマンスが良いので満足しています。

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事例3：小売業だけでなく、卸業でも業務効率化を実現させた自動発注システム
（吉岡屋さま）

課題・導入背景

• 今までの発注業務は属人性が非常に高く、ブラックボックス化している傾向があり、発注業務を担当している仕入部の社員が、退職や異動をした際にトラブルが発生することが課題になっていた
• 以前から、発注業務の非効率性を感じていたので、自動発注システムに興味関心があった
• 酒類業界ではITの導入がそれほど進んでいなかったので、業務効率化の全般的な情報収集のために流通業向け情報システム総合展へ足を運び、ブライセンに出会いました

導入結果

• 発注業務を正社員3人×2時間の合計6時間分の時間が短縮

以前は、発注担当者が8~10時頃まで倉庫に行ってハンディ端末で在庫データを取って、発注リストを作成していました。B-Luck導入後は、朝8時半には自動的に発注リストができているので、朝イチから発注業務をスタートできています。

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4.まとめ

この記事では、AIの需要予測について仕組みの説明や実際の事例として、弊社の「B-Luck」を採用いただいた事例をご紹介しました。
小売業や卸売業にとって需要予測システムは、効率的な在庫管理、顧客満足度の向上、コスト削減、そして収益性の強化に市場の変化にも迅速に対応するための重要なツールとなっています。

AIによる需要予測システムのご導入をお考えの際は、ぜひB-Luck需要予測型自動発注システムをご検討ください。
B-Luck需要予測型自動発注システムは多数の小売業、卸売業様にご導入いただいており、様々な企業様の発注や在庫管理に関する課題や悩みを解決してきております。発注や在庫管理についてお困りの際はぜひお気軽にご相談ください。

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