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製造業、流通業、飲食・小売業の皆さまへ
サプライチェーンを最適化し、在庫問題や発注問題を解決
需要予測の精度が低く、余剰在庫や欠品が多い
気象や市場変動を考慮した正確な予測が欲しい
ノウハウ化や現場説明のために予測結果の根拠も知りたい
AI需要予測・意思決定支援サービス
が解決
専門知識がなくても、保有のデータを用いて高精度な予測分析と、データに基づいた意思決定を支援するSaaS（クラウドアプリ）です。
誰でも簡単に扱える仕様になっており、お客様の運用に合わせて管理画面をカスタマイズしてご提供します。
一般的な予測分析サービスがカバーしていない、
「最善の打ち手がわかる」
「打ち手の根拠がわかる」
「打ち手の効果がわかる」
設計になっており、お客様の
「データに基づいた意思決定の支援」を大切にしたサービスです。
販売量予測
来客数予測
在庫予測
売上予測
出荷量予測
発注量予測
お持ちのデータから
すぐに・簡単に改善策を導出
CASE
在庫最適化
市場変動や季節性を考慮した正確に需給を予測することで在庫不足と過剰在庫のリスクを最小化する発注量を特定。
発注量の最適化
過去実績と外部データを用いて、需要予測や生産リードタイムを予測するモデルを構築することで、安全在庫を考慮した最適な発注量を予測することが可能。
生産計画の最適化
過去実績と外部データを用いて、需要予測や生産リードタイムを予測するモデルを構築し、生産計画の改善を実施。
発注業務の効率化
精度の高い発注量を算出することで、発注量を決定するまでの業務時間を短縮することが可能。また、属人化の解消にも貢献。
フードロス削減
販売量や来客数を予測することで、必要な材料の調達計画の精度と高めることで、余剰在庫を削減し、フードロスの削減を実現。
人員配置の最適化
出荷量や販売量を予測することにより、倉庫スタッフや、店舗の販売スタッフなど、各種人員配置計画の精度を高めることが可能。
で、4つの“分かる”
高精度な需要予測
最適な発注量の特定
その根拠
シナリオ別の需要予測
COMPARISON
お客様のデータに加えて、外部データ（気象データ、マクロ経済データ等）を加えることで予測精度が向上します。運用時には気象予報データを組み合わせて需要予測を行ったり、経済条件を仮定してシナリオ別に需要予測を行うことができます。外部データを用いることで予測精度が向上するだけでなく、予測値への信頼性と納得感が向上し、コンセンサスプロセスが効率化できるようになります。外部データの調査分析をデータサイエンティストが代行することも可能です（オプション）。
データが準備できたら、
簡単数ステップで高精度な予測を実現
①データ
アップロード
②予測
シミュレーション
③アウトプット
出力
CASE
予測分析が行えるツールを納品するだけでは、実際に活用できるかどうかは分かりません。
Deep Predictorでは製造業や中間流通業、飲食・小売業といった業界に精通している専任のデータサイエンティストがお客様の業務を深く理解し、現場で運用できるよう伴走いたします。
運用開始前から運用が定着するまでを支援し、お客様の需要予測業務を強力にサポートします。
活用方針のご提案
無料デモ
注）デモ環境はヒアリングさせていただいた上で、必要に応じてご提供しております
利用開始時の設計
専門担当によるサポート
FLOW
お客様の業務課題やお持ちのデータを確認させていただき、目指すべき最適な運用について整理いたします
お客様のデータをお借りし、初期AIモデルを構築します。データの調査や前処理が必要な場合は、必要に応じてデータサイエンティストがサポートさせていただきます（オプション）
お客様の要件（品目数・求める精度・考慮したいシナリオ）に応じて、AIモデルが構築できるかどうかの精度検証を行います。この結果をもとに、本格モデルの構築と運用システムの導入判断を行います
納品後すぐにAIモデルをご活用いただけます
QUESTION
月額の費用はいくらですか？
お見積もりとさせていただいてます
申し込み後どのぐらいで利用開始できますか？初期導入で最短１ヶ月ほどいただいております。初期導入で、お客様のデータを用いた初期モデルの構築まで行い、モデルが利用できる状態でお渡しいたします。データの調査や前処理のオプションサービスをご利用される場合は、導入に必要な期間は変動いたしますので、詳細はお問い合わせください。
必要なPCのスペックや動作環境はありますか？SaaSサービスのため、お客様の環境には依存しません。Webブラウザがあれば大丈夫です
構築できるモデル数はいくつですか？1つの環境で構築できるモデルの数に上限はありません。
予測精度はどれくらいでしょうか？予測の精度はお客様のデータに依存するため、一概にお答えすることはできませんが、複数の優秀アルゴリズムを同時に学習し最適なアルゴリズムの組み合わせを行い、最高精度のモデルを構築できる機能を搭載しているので、与えられたデータセットにおいてデータサイエンティストが構築するモデルと、同等もしくはそれ以上の精度を出すことが可能です。
どのようなデータの準備が必要ですか？予測したい対象と、それに影響する変数が入力されたテーブルデータが必要です。
