ここ最近、AIが急速に進化しています。実際にAIが生成した絵や動画を見たことがある人、AIを活用して仕事をしたことがある人も多いのではないでしょうか。
AIといっても様々な種類がありますが、ビジネスシーンでは需要予測も大きな注目を浴びています。小売業でもこの先間違いなく必須となる最新の技術です。
この記事では、AIによる需要予測とはどのようなものなのか、需要予測を実現するためには何をすればよいかなど、AIによる需要予測の基本的な情報をお伝えします。
AIによる需要予測とは？
そもそもAIとは？
AIとは、Artificial Intelligenceの略称であり人工知能を意味します。つまり人間の思考や学習、認知機能など人間の脳が果たす役割を人工的に再現することです。
AIはコンピュータ上で構築され、チャットGPTのように人間とメッセージをやり取りするチャットを再現したシステムや、シチュエーションを入力することで画像を生成するシステムなど様々な機能を実現することができます。
他にも音声から文字起こしを行ったり、画像認識やボードゲームの対戦相手というような便利なAIも登場しています。
AIというと何でも自動でやってくれるというイメージを持つかもしれませんが、学習をさせることが大切です。まだまだゼロベースでの生成は難しく、私たちが実現したい機能をAIにプログラミングや学習させる必要があります。
AIによる需要予測とは？
AIによる需要予測とは、AIを活用して販売数や在庫数を予測することです。
「過去のデータを見て直近の発注数を決める」、「このシーズンだからこの商品がよく売れそうだ」、「何日後には在庫がなくなりそうだから発注しておこう」という予測は今も多くの人が行なっていると思います。
こういった人間の勘や経験で行なっていた需要予測をAIが行うことで、業務を効率化させたり正確性を抜群に改善することができるのです。
需要予測に必要なデータをもとに、AIに需要を学習させることで予測を行います。
AIによる需要予測で何ができるようになる？
発注業務の効率化
AIによって発注すべき数量を自動的に導くことができれば、私たちが発注数を考える必要がなくなります。また発注するという行動自体もAIが自動的に行うように設定すれば、そもそも発注業務自体なくすことができます。
AIを活用することによって今まで見えなかった需要が明らかになり、欠品やチャンスロスの防止に繋がる可能性もあります。
AIが発注業務を行えば人によって発注精度にばらつきが出てしまうという状況もなくすことができ、追加発注や振り替えなど無駄な業務の必要もありません。
在庫の最適化
AIで正確な需要予測ができるようになれば、在庫の最適化をすることも可能です。
「商品を欠品させないために在庫を取りすぎてしまった」、「商品が売れすぎて在庫がなくなってしまった」という経験は誰しもあるのではないでしょうか。
在庫できるスペースの問題、チャンスロスを解決するためにもAIを活用した精度の高い需要予測が求められます。
トレンドの予測
AIを活用することにより、先の読めないトレンド予測ができるようになると期待が高まっています。実際に、AIによるトレンド予測を行なっているアパレル企業も存在します。
ビッグデータを収集して分析することで、AIがトレンドを予測します。AIによって予測されたトレンドは、販売する商品や開発する商品を決めるときに意思決定のサポートにすることができます。
データにもとづいて高精度で分析されたトレンドは信用度も高いため、今までとは違うトレンド予測が実現するのではないでしょうか。
AIによる需要予測の例
スーパーマーケットの発注業務効率化
スーパーマーケットでは、AIにより自動発注システムを構築している企業もあります。
販売数や気候など売れ行きに関するデータを活用することで発注数を自動的に導き出し商品を発注するシステムです。
需要が読みづらい時でも余剰在庫や欠品を防ぐことができ、その精度は高いようです。また、今まで人が行なっていた発注業務をAIに任せることで業務時間の削減ができます。
タクシーの需要予測
タクシー業界では、乗客数の予測をAIが行なっている例もあります。
タクシーの乗客状況に関係するデータを活用することで、エリアごとに何台のタクシーが必要になりそうか計算するシステムです。
どこに行けば乗客を獲得できそうかというベテランの勘がなくても誰でも乗客を拾えるようになり、人手不足解消につながります。
農業の収穫量予測
AIによる需要予測を応用することで農業においても収穫量を予測することができます。
農作物の生産に関するデータを活用することで、どれくらい収穫できそうかという数量を予測します。
天候など状況によって出来高が読みづらく価格高騰や欠品につながりやすい農作物ですが、あらかじめ収穫量が予測できればトラブルの少ない取引が行えるようになります。
AIによる需要予測を行うためには何をすればよい？
AI需要予測サービスを利用する
AIが急成長をみせるいま、AI需要予測サービスを提供する企業も増えています。
システム上にデータを入力することで自動的に計算を行い、グラフによる可視化や自動発注を行なってくれます。
自社でシステムを一から作り上げるのは費用的にも人員的にもコストがかなりかかるため、既存のサービスを利用することはとても有効な手段です。
データサイエンティストを雇う
AIによる需要予測を行うためにデータサイエンティストを雇う、業務委託するという方法もあります。
データサイエンティストとは、AIと統計学の力で予測や自動化を実現するデータ活用のスペシャリストです。
プログラミングや統計学の知識、小売業の場合は製造や販売など流通に関する幅広い知識が求められるためデータサイエンティストとして活躍するのは簡単ではありませんが、ニーズはかなり高まっています。
プログラミングと統計学を使用し、自社でAI需要予測を確立する
自社でAIによる需要予測を確立できればかなりの強みになります。AIを構築するためのプログラミング言語として、Python、R、C++、Juliaといった言語が注目を浴びています。
中でも人気なのがPythonです。Pythonはこれらの言語と比較すると習得難易度が高くなく、初心者の方でも学習がしやすいため人気があります。
AIで需要予測を行うためには統計学の知識も必要です。「ゴミを入れてもゴミしか出てこない」という言葉がありますが、データを正しく活用できなければ意味がありません。
需要予測を行うために必要な統計学の計算方法、またその計算を行うためにはどんなデータが必要なのかを把握しておくことが大切です。そのためにも統計学の知識と実践は必須になります。
まとめ
