AIを駆使した需要予測技術が生産計画を大幅に効率化

AIによる需要予測がもたらす変革

A.T.カーニー株式会社が公開した論考『サプライチェーンマネジメントにおける需要予測高度化に向けたAIの役割』では、AIを駆使することで従来の過去データに頼る需要予測を進化させ、生産計画にかかる時間を94%も短縮できる可能性が示されています。さらに、需要予測精度の向上や企業の業績向上を多角的に紹介しています。

従来の需要予測の限界

需給予測は、企業が生産・調達・配送を正確に計画するために不可欠です。しかし、従来の手法では過去の販売データが中心となり、基本的な統計モデルに頼ることが多いため、急な市場の変化や複雑な状況に敏感に対応できない問題がありました。これに対し、AI需要予測は多様なデータを統合し、人間では捉えられないパターンやトレンドを抽出することが可能です。AIは、POSデータ、顧客の特性、経済指標、天候、SNSの動向、競合情報など、様々な要因を考慮し、高度な需要予測を実現しています。

AIによる需要予測の実績

具体的な企業の事例としては、P&Gが挙げられます。この企業はCOVID-19パンデミックの影響で過去データの信頼性が低下した局面において、リアルタイムデータを活用し、機械学習で予測を行いました。その結果、個別製品や店舗レベルでの需要予測を精緻化し、在庫や補充の最適化に成功しました。

また、WalmartにおいてもAIは効果的に活用されています。POSや顧客属性、経済指標を統合し、パンデミックの際にもリアルタイムデータを用いて需給モデルを調整。これにより、商品の可用性を切らすことなく維持することができました。さらに、Lenovoでは、AI需要予測を導入することで売上が4.8%増加し、OTIF納入性能が5%向上。製造・物流コストも約20%削減される成果が生まれました。

AIによる意思決定の加速

AIの重要な役割は、単なる予測精度の向上にとどまらず、意思決定の迅速化であるとA.T.カーニーは指摘しています。データをクラスタリングやセグメンテーションし、需要特性に応じた適切な手法を選択することで、企業は正確な予測を効率的に行うことができます。
C3 AIのDemand Forecastingアプリケーションは生産計画作成にかかる時間をなんと96%も短縮することに成功しました。

このようにして、AIは新製品の立ち上げ期でも、類似した特性を持つ既存製品のデータを利用することで、適切な供給計画を立てる手助けをします。これにより、供給過多や供給不足のリスクに配慮しながら、企業は生産能力や在庫管理においても的確な判断を行えるようになります。

論考詳細

A.T.カーニーの論考『サプライチェーンマネジメントにおける需要予測高度化に向けたAIの役割』は、AIがどのようにしてサプライチェーンマネジメントにおける需要予測を進化させるかに焦点を当てており、さまざまな企業の成功事例とともにその影響を詳細に解説しています。興味を持った方は、以下のリンクを参照してください。
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監修者の紹介

本論考の監修者である濱口典久シニアパートナーは、東京大学農学生命科学研究科を博士号取得後、米系戦略コンサルティングファームを経てA.T.カーニーに入社しました。戦略オペレーションや消費財プラクティスの分野に豊富な経験を有する彼は、最近では実績を通じた成果を実現するプロジェクトに注力しています。

AIにより変革を抱えるこの時代に、需要予測の精度と生産性向上が求められる中、A.T.カーニーの論考はその指針となるでしょう。