需要予測
気象や競合情報を含むビッグデータ分析で、在庫最適化と欠品ゼロを実現します。
Challenges
在庫管理の限界
欠品による機会損失
需要が急増した際に対応できず、販売機会を逃しています。特にプロモーションや季節変動の予測が難しいため、欠品リスクが高まります。
過剰在庫によるキャッシュ圧迫
保守的な予測や過去の実績だけに頼ることで、安全在庫が過剰になり、保管コストや棚卸資産が増大し、キャッシュフローを圧迫しています。
外部要因の考慮不足
天候、競合のプロモーション、地域イベントなど、売上に影響を与える外部要因をシステムが自動で取り込めず、予測精度が限定的になっています。
Our Forecast Model
供給チェーン全体の
リードタイムを短縮
需要予測モデルは、小売、EC、製造業など、在庫リスクを抱えるあらゆる産業に対応します。発注から納品までのリードタイムを正確に考慮し、欠品と過剰在庫の最適なバランス点を自動的に計算します。
予測精度を向上させるだけでなく、それを基幹システム（ERP/WMS）に連携し、サプライチェーン全体の業務効率化とキャッシュフロー改善に貢献します。
Analysis Output
FutureCastの需要予測で実現できること
複合要因に基づく高精度予測
過去の販売実績に加え、天候、経済指標、競合の活動といった数多くの外部因子をAIが学習し、従来の統計モデルでは不可能だった高い精度で需要を予測します。
在庫自動発注・最適化連携
予測結果を基に、安全在庫水準やリードタイムを考慮した最適な発注量を自動で算出。在庫管理システムと連携し、発注業務の自動化までサポートします。
プロモーション効果のシミュレーション
プロモーションやキャンペーン実施時の需要増加分を個別に予測。施策の実行可否判断や、供給サイドの調整を事前に行うためのシナリオプランニングを可能にします。
Q&A
よくあるご質問
需要予測の精度はどれくらいですか？
予測対象期間やデータの質によりますが、主要な商品カテゴリにおいて平均誤差5%〜15%以内の予測精度を目指します。外部要因を組み込むことで、特に変動の激しい需要への対応力が向上します。
導入にはどのようなシステム連携が必要ですか？
過去の販売実績データ（POS/ECデータ）、在庫データ、プロモーション履歴、そして連携対象となる基幹システム（ERP）が必要です。システム連携はAPIまたはデータ転送によって実現します。
予測期間はどのくらい先まで可能ですか？
週次データを使用した場合、通常は3ヶ月〜6ヶ月先までの中期予測に最適化されます。モデルの性質上、短期的な需給バランス調整から中期的な在庫戦略立案まで幅広く活用可能です。