売上最大化のための在庫予測
近年、小売業や通販業界で問題になっている在庫管理の課題を、AIを活用した在庫予測の手法を用いて、解決に導きます。
AIを活用した在庫予測は、従来の需要予測より精度が高く、信頼性の高い予測を実現でき、適切な在庫予測による売上最大化が見込めるようになるメリットがあります。
最適な在庫数予測の重要性
近年、小売業・通販業界では、多品種、少量生産が主流になったことから、需要より製品の供給が高くなる、いわゆる「モノ余り」になりやすい時代背景があります。社会の流れや需要を的確に把握した上で予測を行わないと、企業が在庫を抱え高コスト化につながるという課題があります。
また、地球環境に配慮した持続性のある経営が求められ、在庫を無駄にしない企業の姿勢も厳しく求められる時代となりました。
その中で、流通・小売業では、在庫によるコストを減らしたり、廃棄を抑えたりしながら、お客様が欲しい商品の需要を予測し、適切なタイミングで適量を供給する「在庫数の適正化」により、売上を最大化するということが喫緊の課題となっています。
まず、「在庫数の適正化」には、最適な需要の予測が欠かせません。
需要予測とは商品やサービスの短期的あるいは長期的な需要を予測するものです。
この需要予測は、これまでは担当者の経験や勘など、感覚的・属人的な判断が主でしたのであまり精度がよいとはいえませんでした。
売上を最大化するための精度の良い在庫予測をするためには、客観的な指標を用いた解決手法が必要となります。
このような背景から、クラウド、ビッグデータや処理技術の発展を背景としてAI・機械学習技術を活用した在庫最適化の課題解決への関心が高まっています。実際に多くの企業ではAI・機械学習モデルを用いて需要予測を高度化するなど、在庫最適化の課題解決に向けた取り組みが急務となっています。
AIを活用した需要予測で、精度の高い在庫最適化を実現
需要予測にAIを活用することで具体的には、以下のようなことが可能となります。
既存の手法による需要予測よりも精度が高く、データに基づいた信頼性の高い予測
大量のデータを用いた精度の高い予測
予測に影響を与えたデータを見ることができるのでビジネス知識とあわせた経営判断の実施が可能
AIを用いて小売業・通販業界で適切な在庫管理を行うことで、過去の売上データ、イベント発生、災害などの外的要因を含めた膨大なデータから需要を予測し、適切に商品を発注することが可能です。
さらに、需要予測の精度を高めることで、商品の在庫予測や必要な生産量の予測が正確に行えるようになり、倉庫に不要な在庫を長期間抱えるといった問題が解消されます。
MatrixFlowでの実現方法
MatrixFlowはノンプログラミングで誰でも簡単にすばやくAIを作成することができる、AI活用プラットフォームです。
MatrixFlowで需要予測AIを作成することで以下のような結果を得ることができます。
従来の手法による需要予測よりも、精度が高く信頼性の高い予測を、ボタンをクリックしていくだけでスピーディに実現することができます。
以下のチュートリアルでは、上の図のような結果を得ることができるAIの作成手法、時系列解析の使い方を説明しています。
ぜひ一度操作いただき、MatrixFlowで需要予測を素早く実施できることをお確かめください。
AIを活用して精度の高い需要予測と在庫最適化を実現しましょう
AIを活用することで、精度の高い需要予測を行い、売上最大化のための在庫予測の手法についてご紹介してきました。
MatrixFlowでは、在庫最適化のための需要予測AIを素早く簡単に作成することができます。
各商品の売上・注文数、在庫、顧客、各店舗の情報などを細かく設定して、過去の消費量から必要な消費量を予測し、各商品の必要在庫数を予測でき、無駄になっているコストを検知することが可能です。
また、MatrixFlowは在庫最適化だけではなく、生産計画立案、不良品検知、人員配置など、小売業・通販業界のさまざまな課題も解決することができます。
MatrixFlowは実際に操作する際に役立つマニュアルや、AIの作り方や予測結果の見方や精度の高め方などAIコンサルタントに相談できるサポート体制もありますので安心です。
MatrixFlowに関するご質問や、ご自身の持つ課題を解決することができるのか?といったご質問・ご相談がありましたら、下記お問い合わせページからお気軽にお問い合わせください。
MatrixFlowでは一緒に世界を変えるAIプラットフォームを作る仲間を募集しています!!