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需要予測とは?AIを活用した予測システムの事例と最新システムを徹底比較

  • 編集部記事

需要予測とは?AIを活用した予測システムの事例と最新システムを徹底比較

近年は消費者のニーズが多様化しており、これまでのような大量生産ではなく多品種少ロットでの生産が求められるようになりました。しかし、この多品種少ロットでの生産は決して簡単なものではありません。それは需要の予測を見誤ってしまうと、在庫過剰を引き起こしてしまうからですが、実際にも需要予測のミスが原因となり、在庫の保管や廃棄ロスによって利益が圧迫する問題も少なくありません。

このような事態を避けるべく、最近ではAI(人工知能)を活用した需要予測によって適切な生産量を維持するという事例が多くなってきています。では、具体的にどのような方法で需要予測が行われているのでしょうか。また、AIを活用した需要予測は、どのような業界で活用されているのでしょうか。

今回は、需要予測の意味や活用事例について詳しくご紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

■需要予測とは?

■需要予測とは?

 

需要予測とは、ある商品の売上量を短期的もしくは長期的に予想することをいいます。製造する量や発注量は、この需要予測に従って決めていきます。ただし、モノが売れるにはさまざまな要因が絡み合うため、予想するのは簡単ではありませんでした。昨今はこうした課題を解決すべく、これまで担当者が積み重ねた経験や勘に頼りがちだった需要予測をAI・人工知能で自動化するシステムが登場し、精度を高めています。

そんな需要予測は、近年さまざまな企業で導入され始めているわけですが、なぜ需要予測は多くの業界で重要視されているのでしょうか。その理由は複数考えられますが、特に大きな理由として挙げられるのは「競合する商品・サービスに対して優位性を得る必要があるから」という点です。

昨今はさまざまな商品・サービスが溢れており、市場では類似する商品・サービスが競合しています。そのため、単純な商品力だけでなく、付加価値によって勝負するというケースも少なくありません。需要予測によって利益の最大化を図り、その利益を新たなマーケティング施策に投じていくという方法で事業規模を拡大するケースが多くなってきているのです。

需要予測を行っていれば、「どの程度売れる見込みなのか」「どのペースで生産する必要があるのか」といった点を事前に把握して、計画を立てることができます。しかし、需要予測を行わずに生産を継続すると、在庫切れが発生したり、在庫過多になってしまったりする可能性があるのです。そういった失敗を避ける上でも、需要予測は極めて重要なのです。

 

●需要予測には大きく分けて3つの種類が存在する

そんな需要予測には、大きく分けて「既存商品の需要予測」「新商品の需要予測」「長期的な需要予測」の3つがあります。

このうち、「既存商品の需要予測」については時系列予測モデルという手法がよく使われます。1年、3ヶ月分、半年といった過去の売上実績データから平均値をとり、現在の需要予測を行う方法です。

また、昨年同時期の売上実績と、直近の売上データを平均して分析する移動平均法という手法もあります。この手法では季節要因を加味できます。このほか、トレンド、気象データや取扱い店舗数といった売上に影響を与える要因を加味して、さらに予測の精度を高める方法もあります。

 

●需要予測にはいくつか問題も

ただ、需要予測にはいくつかの問題が存在することも事実です。たとえば、ベテラン従業員の経験や勘などを頼りに需要量の予測を行い、意思決定を下している企業の場合、属人的な作業が多くなるため、会社自体に知見が蓄積されません。

むしろ、ベテラン従業員が退職してしまった時点で、経験に頼った予測は行えなくなってしまうのです。また、新人を起用しても即戦力にはならないため、ベテランの経験や勘などを継承していくための時間が必要になります。こういった点を踏まえると、人材流動の硬直化が起きてしまう可能性もあるでしょう。

そして何より、需要予測には「想定外の事態には対応できない」という問題があります。予想外の事態に直面した場合、事前の計画とは異なる方針で生産調整を行わななければなりません。そのため、欠品などのトラブルに対して冷静に対応できず、販売機会を失ってしまう可能性があるのです。分析対象となるデータが少ないときほど、想定外の事態に直面してしまう可能性は高くなるため、しっかりとデータを蓄積することが重要といえます。

 

●十分な過去データがあれば高い予測精度を実現できる「AI需要予測システム」

需要予測には、いくつか注意しなければならない点があることがお分かりいただけたかと思いますが、最近ではAIを活用した需要予測システムも多くなってきています。そのため、十分な過去データがある場合には、より高い精度で需要予測を行うことが可能です。

ただ、販売実績や出荷実績といった過去データが十分ではない場合、AIを活用しても予測精度を高めることはできません。あくまでも「予測モデルは過去のデータに付随した算出方式」であるということを把握しておく必要があるでしょう。

また、過去データの蓄積期間が短い場合も、予測精度を高められない原因のひとつとなります。最低でも過去2年間のデータを蓄積しておいたほうが、より正確性を高められるでしょう。

 

■SCM(サプライチェーンマネジメント)における需要予測の重要性

■SCM(サプライチェーンマネジメント)における需要予測の重要性

商品の製造から販売に至るまでの一連の流れを最適化させる経営管理手法の「SCM(サプライチェーンマネジメント)」においても需要予測は重要視されています。このサプライチェーンとは、原材料の調達から商品が消費者に渡るまでの生産・流通プロセスを表わします。

イメージとしては、プロセスと「情報の流れ」を結びつけ、サプライチェーン全体で情報を共有することで全体最適化を図っていきます。そのようなSCMにおいても、需要予測は非常に重要とされています。需要予測が適切に行われていなければ、在庫管理が適正化されずに経営を圧迫してしまうからです。しかし、需要予測を適切な方法で行っていれば、過剰在庫を防ぐことができます。

これは、必要なものを必要なときに必要なだけ供給する「ジャスト・イン・タイム」と呼ばれるもので、SCMにおける基本といっても過言ではないほど重要視されているものなのです。

 

■需要予測システムの活用事例

AIを活用した需要予測システムは、既にさまざまな業界で導入され始めています。では、具体的にどのような業界で需要予測システムが活用されているのでしょうか。ここからは需要予測システムの活用事例をいくつかご紹介していきます。

 

●需要予測システムでタクシー配車を最適化

●需要予測システムでタクシー配車を最適化

(参照:タクシービッグデータで日本の移動・生活をより快適に、『モビリティ研究開発部』を新設 | JapanTaxi株式会社)

タクシーアプリ「JapanTaxi」を展開するジャパンタクシーでは、このほど約10人の専任スタッフによる「モビリティ研究開発部」を設立しました。「タクシーから取得できるビッグデータを用いて移動の未来を創る部署」と説明しています。

同社は、日本で初めてスマホからタクシーの配車手配ができるアプリを開発しました。また、電子決済に対応した車載タブレットによって、タクシーのキャッシュレス化と、広告配信といった新事業を推進しています。

同社のタクシー車載タブレットでは、ビーコンの受信による通学中の子どもを見守る活動や、AIパイロットによる路面状況のリアルタイム確認、配車支援システムによる利用者の需要予測、ドライブレコーダー解析による道沿い情報の収集といった取り組みも行っています。

「モビリティ研究開発部」では、2020年までに約30の企業・団体と協業し、タクシーにまつわるデータを「JapanTaxi Data Platform」と名付けたプラットフォームに蓄積し、柔軟な活用を目指すそうです。

 

●浜松市の遠鉄タクシーではAI需要予測システムの「AIタクシー」を導入

●浜松市の遠鉄タクシーではAI需要予測システムの「AIタクシー」を導入

(参照:地域からのお知らせ(東海) :静岡県内初!遠鉄タクシーにてNTTドコモが提供するAI技術を活用した「AIタクシー」を運行開始!!お知らせ | NTTドコモ)

静岡県浜松市の遠鉄タクシーでは、NTTドコモ東海支社と共同で、AIによるタクシーの需要予測「AIタクシー」を開始しました。

AIタクシーは、エリアや気象状況、曜日、時間帯、イベントの有無などによって、今後30分間のタクシー需要をリアルタイムで予測するという機能を持つタクシーです。同社では、運転手にタブレット端末を配布し、予測に応じたスムーズな配車を行っています。

利用者はここ数年横ばいで推移しているものの、天候条件や通院の配車予約が重なると配車待ちが発生する状況が生じていました。そこで同社では、あらかじめ需要が予測されるエリアにタクシーを手厚く配備しておくことで、サービス向上に役立つとしています。

また、AIによる需要予測は、売上増にも寄与すると期待されています。タクシーの需要予測は、天候、曜日、時間帯、時期、イベントの有無などさまざまなファクターに左右されます。ベテランドライバーであれば、長年の経験から利用者が多そうなエリアを流すことで利用者を見つけることができますが、新人ドライバーにはそういったスキルがありません。AIによる需要予測をドライバーのスキルアップにつなげることで、新人とベテランの売上差を縮める見込みがあります。

ソニー、ソニーペイメントサービスとタクシー大手5社も、AIを使った同様の取り組みを始めています。同社のシステムでは、長距離利用客が見込めそうなエリアなどの条件でも絞り込みができるとのことです。

 

●需要予測システムで食品業界の予測精度向上

■スシローはビッグデータ活用で「客の食べる量」を予測|人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

(参照:株式会社あきんどスシロー|TOP|回転寿司)

食品業界でも需要予測システムは積極的に活用され始めています。その代表例としては、回転寿司のチェーン店「スシロー」を運営する、あきんどスシローが挙げられるでしょう。同社では、ビッグデータの活用によって客の食べる量を予測する「回転すし総合管理システム」を導入しています。このシステムを利用し、客の食べるデータを分析することで、客の食べる量を予測するというものです。

このシステムを活用することで、廃棄ロスと機会損失の両方を下げることに成功したといいます。これまで、廃棄ロスを減らすための方法としては、供給量を減らすのが一般的でした。しかし、供給量を減らしてしまうと販売機会の損失につながってしまいます。そのため、廃棄ロスと機会損失の2つを同時に下げるのは非常に難しいこととされていました。

しかし、同社の回転すし総合管理システムであれば、客の食べる量を的確に予測することが可能になるため、客の満足度を高めながら廃棄量を減らすことが可能になったのです。

そんな回転すし総合管理システムの仕組みは、寿司皿に付けられたICチップから「どの寿司が」「いつ」「どれくらい食べられたのか」といった情報を収集するというもの。このデータを収集することによって、売れ筋の商品を明確に把握することができるわけです。

さらに、日付データや気象データなどを組み合わせることで、季節や天候によって売上が変化するネタを把握することも可能になります。こういったデータを活用し、より的確に「どの店にどのネタを運ぶか」を決定することで、廃棄ロスと機会損失の両方を下げることができるのです。

同社の回転すし総合管理システムでは、年間約10億件のデータを収集しており、そのデータをもとに顧客の食欲を予測しているのですが、そのデータ分析だけでは正確な食欲予測ができないといいます。なぜなら、種類が異なるデータの関連性を見つけなければならないからです。

そのため同社では、回転すし総合管理システムの活用に加えて、店長の経験も最大限活かすことで、より正確な食欲予測を行っています。システムが導入される前までは、店長自身が「顧客の体型」「来店客数」「待っている客の数」といった情報から、レーンに流す寿司を決めていました。そういった優秀な店長のノウハウをドッキングさせることで、はじめて高精度な予測が実現されているのです。
なお、同社は、回転すし総合管理システムを2002年から導入しており、10年後の2012年には年間売上高1,113億円を達成しています。早い段階で需要予測システムの導入を決断したことが、この結果につながっているといえるのではないでしょうか。

また、2017年の年間売上高も1,564億円と順調に成果を伸ばしており、廃棄量に関しては4分の1にまで減らすことに成功しています。ただ顧客満足度を高めるだけでなく、環境に配慮した取り組みにも力を注いでいることが、スシローが多くの人々から高く評価されている理由なのかもしれません。

 

●需要予測システムの活用によって小売業者は「発注しすぎ」を防ぐ

ベイシア、セール期間中の「発注しすぎ」を防ぐ需要予測システムに刷新|AI・人工知能製品・サービス・ソリューション・プロダクト・ツールの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるメディア

(参照:日本経済新聞 ベイシア、需要予測システム刷新 セール時の売れ方反映 )

群馬県前橋市に本部を置くスーパーのベイシアは、このほど商品の発注量を自動で決める需要予測システムを刷新しました。

同社では、8年前から需要予測システムを導入しています。ただ、従来のシステムだとセール期間など商品が通常より多く売れる期間に、システムの指示通りに発注すると在庫が過剰になるという問題があり、発注担当者が手動で設定しなおす必要がありました。

このほど導入された新需要予測システムでは、この通常より多く売れる期間でも発注量をコントロールできるよう、システムをアップグレード。商品の売れた数量だけでなく、価格も注目することで、セール中の過剰な発注を防げるようになったといいます。

先行導入した2店舗ではすでに、在庫量を数パーセント削減する効果があったといい、同社では全店舗への導入を推進しています。

 

●需要予測システムで高い工場内の省エネルギー化を実現

●需要予測システムで高い工場内の省エネルギー化を実現

(参照:ブレインパッド、三井化学のバッチプラントにおける近未来の蒸気量需要を予測 - 機械学習を活用し、工場の省エネルギー化と生産効率の最適化に貢献 - | ブレインパッド)

三井化学株式会社では、バッチプラントにおける蒸気量の需要予測によって、工場の省エネルギー化や燃料・電力削減を目指していました。これまではプラント内の必要蒸気量や電力の自家発電量、そして燃料コストなどをリアルタイムで監視するシステムを運用していましたが、新たに「近未来に起こる蒸気・電力量の変動予測」をベースとした工場内のさらなる省エネルギー化に着手し始めたそうです。そして、その際に導入したのが「AI需要予測」でした。

AIを導入し、蒸気の需要量を予測するモデルを構築することによって、工場内で発生する蒸気ロスを削減したり、過剰な電力消費を抑制したりといった省エネルギーを狙っています。

 

●電力需要予測システムで高い予測精度を実現

●電力需要予測システムで高い予測精度を実現

 

(参照:AI を用いた高精度の電力需要予測システムを開発 | Weathernews Inc.)

また、少し毛色の違った活用事例としては、電力の需要を予測するシステムも一例として挙げられるでしょう。このシステムを活用しているのは、世界最大の民間気象情報会社の株式会社ウェザーニューズです。

同社では、独自のAIを用いた電力需要予測システムを開発し、そのシステムを活用した「電力需要予測サービス」を提供しています。このシステムは、電力会社が保有している消費電力などの最新のデータと、ウェザーニューズの気象データを活用し、AIが30分ごとに学習を繰り返して電力需要を予測していくというものです。

2020年4月1日から、サミットエナジー株式会社で同サービスの運用を開始したところ、導入からわずか1週間で、電力需要予測計画の効率化によるコスト削減効果、需要予測の精度向上が実現されたといいます。そして、精度検証によって同システムの有効性を確認できたことから、サミットエナジーでの採用が正式に決定したのです。今後こういったサービスの活用はさらに広がっていくかもしれません。

 

●プロスポーツの世界でも需要予測システムを活用

●プロスポーツの世界でも需要予測システムを活用

(参照:自由席を3倍値上げ 19年は「価格変動制」の波が各業界を襲う:日経クロストレンド)

 

また、Jリーグなどプロスポーツの世界でも、AIを用いた需要予測システムに基づき、ダイナミックプライシングを取り入れる動きが出ています。

席にこだわりがある観客は早々にお気に入りのポジションを購入する、そうでない場合は価格が下がるぎりぎりまで待つ、というように、観客は席種を優先するか価格を優先するかを選ぶことができます。一方、興行側は座席価格が下がっても販売数量を拡大することで、損失をカバーすることができるわけです。また、「適正価格」を主催者側が決定することで、人気のチケットを大量に買い占める転売サイト対策につながるというメリットもあります。

実際にJリーグの横浜F・マリノスでは、このダイナミックプライシングを導入したことで、チケットの売上が1割増となったといいます。横浜F・マリノスでは、2018年7月28日に行われたホームゲームの清水エスパルス戦から、需要予測システムに基づいたダイナミックプライシングを導入し始めました。

このシステム導入により、2018年8月1日にニッパツ三ツ沢球技場で行われたサンフレッチェ広島戦では、メインスタンド中央の座席である「メインSSS席(定価5,900円)」が前日までに約17%、試合当日には約29%値上がりしたそうです。その一方で、バックスタンド中央の座席である「バックSBホーム(定価4,600円)」に関しては、前日までに約4%、当日までに約11%値下がりしました。

これまで、すべての試合のチケット料金はシーズン開幕前に決定されていましたが、スポーツのチケット需要はさまざまな要因によって変化するのが実情です。「人気選手が出場するかどうか」「チームの順位はどれくらいか」「対戦相手の順位はどれくらいか」「試合当日の天気はどうか」といった点などは、まさに需要が変化する要因といえるでしょう。しかし、こういった点はシーズン開幕前の時点で予測することはできません。

その点、ダイナミックプライシングであれば、日々の販売実績などを踏まえた上で、試合当日まで需要予測を行いながらチケット価格を変動させていくことができるのです。

ただ、このダイナミックプライシングに関しては、誤った捉え方をしている人も少なくありません。その代表的な誤解のひとつに「チケット価格の吊り上げ」が目的だと捉えてしまっていることが挙げられるでしょう。しかし、ダイナミックプライシングの目的はあくまでも「興行主の収益を最大化させること」に他なりません。

需要が少ない座席に関しては価格を下げることで集客力を高め、需要が高い座席は価格を引き上げることで、需要のバランスを保ちやすくなるということです。

一般的なチケット販売方法の場合、需要が多い座席のチケットは発売直後に売り切れてしまい、転売サイトなどに高額で流通してしまうケースが多々あります。これは、興行主にとって機会損失に他なりません。その点、ダイナミックプライシングであれば人気のある座席の価格を上げることで転売サイトへの高額転売も防ぎやすくなるのです。

また、横浜F・マリノスに関しては、上限の価格を1万円に設定していたため、特に多くの入場者が見込める試合においても、価格が異常な高騰を見せることはありませんでした。

 

■需要予測システムの比較

現在はさまざまな企業がAI需要予測システムを提供しており、それぞれ特徴やメリットが異なります。ここからは、いくつか代表的な需要予測システムをご紹介していきますので、ぜひ比較検討する際の参考にしてみてください。

 

●データを自動で分析、予測(Einstein Analytics)

Einstein AnalyticsはAIを搭載した分析プラットフォーム Einstein Analyticsでデータを自動で分析、予測

株式会社セールスフォース・ドットコムが提供するAI搭載型分析プラットフォームの「Einstein Analytics」では、さまざまなデータをSalesforceと直接連携させ、より簡単にトレンドを見つけ出すことができます。CRMに組み込まれているため、分析結果を見て終わりではなく、すぐに行動に移せるのも大きなメリットといえるでしょう。

あらゆるデータを統合し、CRMに連携した分析と、無数のデータから自動的にパターンや予測を行うAIが、分析作業を効率化し、次のビジネスへの成長を支援します。需要予測によって適切な生産・在庫管理を行いたい企業に最適なプラットフォームといえるのではないでしょうか。

 

Einstein Analyticsの詳細を見る

 

●ニュースから市場変化を予測(xenoBrain)

株式会社xenodata lab.が提供するxenoBrainは、独自AIによる自然言語処理技術を用いることで、世界で巻き起こっている経済事象が企業や需要に及ぼす影響を予測するSaaS型AIサービスです。xenoBrainの仕組みは、1日5,000本以上に上る膨大な経済ニュースを自然言語処理技術で解析し、経済事象間の因果関係を抽出するというもの。この仕組みにより、今後起こりうる出来事や将来の企業業績などをAIで予測することができます。

そのため、「世界情勢の変化を先読みした事業戦略を立てたい」「取引先の今後を見据えた顧客開拓戦略を立てたい」「急激な需要変化に備えた調達戦略を立てたい」といった課題を持つ企業にとっては大きなメリットを得られるサービスといえるでしょう。

 

xenoBrainの詳細を見る

 

●売上を顧客単位で需要予測(SENSY MD)

SENSY MD

SENSY株式会社が提供するSENSY MDは、数10万アイテムの売上をお客様単位アイテム単位で予測し、商品発注・仕入などのMD計画を最適化するサービスです。アパレルなどのメーカー向け、百貨店・スーパー・コンビニエンスストア等の小売向けの需要予測・MD最適化で導入されています。

大きな特徴としては、顧客データ、商品データ、購買データなどの情報をインプットして、人工知能SENSYが顧客ユーザー一人ひとりの感性、好みを学習していく点が挙げられるでしょう。顧客ユーザー一人ひとりに対して、商品アイテム別の好みを「AIスコア」として計算することができます。

 

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●疾病予測(Verify)

エスコ・ジャパン株式会社が提供するVerifyは、健康診断に基づき疾患の発症リスクを予測・分析する、医療専用の人口知能ソリューションです。健康診断コホートビッグデータとイノルールズAI独自の人工知能データ学習技術をベースに、健康診断の結果だけで主要疾患の発病リスクを予測し、疾患の有効な予防・管理につなげます。

従来の方法では、モデリングする研究者の限定的な経験やサンプルに基づいて予測しなければなりませんでしたが、AIを活用したディープラーニングモデルであれば、ビッグデータをサンプルに使用し、AIに判断を委ねることができます。そのため、より正確にデータの一般化ができ、また研究者の経験や知識ではわからなかった変数同士の相関関係まで学習できるのです。

 

Verifyの詳細を見る

 

●サプライチェーンの計画業務最適化

●サプライチェーンの計画業務最適化サービス

株式会社グリッドが提供する「サプライチェーンの計画業務最適化サービス」では、人的負担が高い計画業務の自動化を図ることで、業務効率化や生産性向上へとつなげていくことができます。

これまで、現場の計画オペレーションでは、制約条件が膨大かつ複雑で判断基準が曖昧であり、従来の技術・手法ではこれらの“曖昧さ“を考慮しきれませんでした。そこでグリッドは、深層強化学習を用いた独自手法を計画業務に組込むことで、“曖昧さ“をありのままに捉えることに成功しています。

稟議時→利用開始時→普段使いまで、100件超のAI開発実績があるスタッフが担当し、顧客のAI内製化を支援するなど、サポート体制が充実している点も大きな魅力といえるでしょう。

 

サプライチェーンの計画業務最適化サービスの詳細を見る

 

■需要予測システムのおすすめ製品一覧

 

●「AIME–PRecom」

AIMENEXT JAPAN 株式会社が提供する「AIME–PRecom」は、過去に収集された情報などに基づいて傾向を正確に予測し、その分析予測技術を活用することで需要予測、売上、株価、顧客行動などの未来を予測できるAIソリューションです。根拠つきの材料でより早く、賢明な意思決定をサポートします。

データを最大限活用するためのサポート体制も整っているため、「これまで蓄積したデータを有効に使えてない」、「データがあるが膨大で人が分析できない」などの悩みを持つ企業にとって多くのメリットを得られるAIソリューションといえるでしょう。

 

AIME–PRecomの詳細を見る

 

●「HR君アナリティクス」

株式会社エクサウィザーズが提供する「HR君アナリティクス」は、機械学習やデータサイエンスやプログラミングの知識がなくても、Excelファイルをドラッグ&ドロップするだけの簡単な操作で、説明可能なAIを利用したデータ分析・予測が行える予測分析ツールです。

シンプルで簡単な操作性が大きな特徴であり、準備はExcelまたはCSVのシートを1枚用意するだけ。用意したファイルをドラッグ&ドロップするだけで、自動的にAIが予測モデルを作成することができるUI・UXとなっています。

 

HR君アナリティクスの詳細を見る

 

●「アドバンスドアナリティクス」

アドバンスドアナリティクス|需要予測・ダイナミックプライシング|AI・人工知能製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

FPTジャパンホールディングス株式会社が提供する「アドバンスドアナリティクス」は、複数のソースからのデータをリアルタイムに近い状況で監視・分析することができるソリューションです。

本来、AIを効果的に活用するためには、多種多様な大量のデータが必要となります。しかし、アドバンスドアナリティクスでは、データを自動で収集するための「データクローニング」や、収集されたデータを分析・モデルトレーニングに適したデータへ変換するための「データアノテーション」といったサービスを提供しているため、より効果的にデータを収集することが可能です。

 

アドバンスドアナリティクスの詳細を見る

 

●「ピタゴラス AI クラウド」

株式会社アクティブコアが提供する「ピタゴラスAIクラウド」は、プログラミングの必要がなく、データ前処理から予測モデルの構築・運用までを自動で行う最新のAIプラットフォームです。

時系列予測、複数分類、二値予測、画像認識、音声認識などから、自動で最適なアルゴリズムを選んでくれるので、専門知識のない方でも問題なくモデル構築を行うことができます。また、最適なアルゴリズムを自ら選択する手間もないため、業務効率を追求したい企業にとっても大きなメリットが得られるでしょう。

 

ピタゴラス AI クラウドの詳細を見る

 

■【無料】需要予測の資料請求

今回は、需要予測の仕組みや重要性、活用事例などを詳しくご紹介しました。AIを活用することで、より高い精度での予測を実現できることがお分かりいただけたのではないでしょうか。最近では、さまざまな企業がAI需要予測システムを提供していますので、AI需要予測システムの導入を検討する際には、それぞれの特徴やメリットをしっかりと把握した上で比較していくことが大切になります。

AIsmileyでは、「予測AIの導入に興味がある」、「売上や在庫管理の作業をAIに予測させてみたい」「予測AIのトレンドを知りたい」といった方向けに、実際にAIsmileyに寄せられたご相談内容と2020年の予測AIの導入事例をまとめた資料を公開しております。以下のページの「お問い合わせフォーム」からお申し込みいただければメールにて無料配布いたしますので、ぜひお気軽にお問い合わせください。

 

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