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背景

製造業、流通業、飲食・小売業の皆さまへ

難しい知識いらずのAI需要予測サービス。高精度な需要予測と最適な発注量エオ自動で出力

サプライチェーンを最適化し、在庫問題発注問題を解決

管理画面
背景
サービス資料を請求

需要予測の精度が低く、余剰在庫や欠品が多い

課題

気象や市場変動を考慮した正確な予測が欲しい

課題

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

課題
triangle

AI需要予測・意思決定支援サービス


deep predictor

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。

管理画面

数クリックで高精度な予測

チェック販売量予測

チェック来客数予測

チェック在庫予測

チェック売上予測

チェック出荷量予測

チェック発注量予測

など

お持ちのデータから
すぐに・簡単に改善策を導出

CASE

実現できること

在庫最適化

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。

リードタイム管理

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

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。

在庫最適化

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

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

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。

Deep Predictor

で、4つの“分かる”

高精度な売上予測

高精度な需要予測

候補物件の優先順位

最適な発注量の特定

その根拠

その根拠

シナリオ別の売上予測

シナリオ別の需要予測

まずは資料で詳細をご確認ください。
ご不明点ありましたらお気軽に
お問い合わせください。

COMPARISON

Deep Predictorの特徴と
他社との違い

他者との比較
他者との比較

他社との違いや機能の詳細など、より詳しく知りたい方は資料をご覧ください。
ご不明点についてもお気軽にお問い合わせください。

必要データイメージ

必要データ(イメージ)

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

①データアップロード
arrow

②予測
シミュレーション

②予測シミュレーション
arrow

③アウトプット
出力

②予測シミュレーション

必要なデータや使い方の詳細は資料でご確認ください。
ご不明点ありましたらお気軽にお問い合わせください。

CASE

活用事例

  • 中間流通業

    売上数量を予測することで、余剰在庫を改善、年間数千万円のコスト削減を実現
    課 題
    過去の売上実績やベテラン社員の経験と勘に基づいた発注となっていたことで、余剰在庫を抱え込み保管コストが増大していた。
    活用方法
    主要品目の売上数量に影響する外部要因を弊社専任担当が調査。お客様の過去の売上データと弊社が取得した外部データを用いて売上数量の予測を行った。
    導入効果
    品目別の売上予測精度が向上し、結果的に年間数千万円分の余剰在庫を削減することに成功
  • 製造業

    根拠に基づく計画を練ることが可能になり、業務効率化と在庫最適化による利益改善にもつながった
    課 題
    重回帰分析の結果に加え経験と勘で生産・部品発注の量を決めていました。さらに、シナリオ(円高か円安 等)の複数パターンから決める必要があり、10数名が数時間かけて決めており、そのための準備も膨大となっており、疲弊していた。
    活用方法
    過去の実績を基に、商品の販売数量を予測
    導入効果
    分析時間が削減されたことに加え、ベテランによる分析よりも精度が向上。予測の根拠が明確なため、各部門の責任者も安心して製造計画や配送計画を作成でき適切になったことで余計な調整がなくなり、急な変更も減少。また、在庫が最適化されたことでキャッシュフローを大幅に改善
  • 物流業

    作業不可を予測することで、人員の最適化を実現
    課 題
    物流倉庫のピッキング作業員の確保が非常に困難な中、出荷量自体の予測も難易度が高く、予測が外れた時には人手不足で当日により高単価でかつ未経験の人を追加するなど対応に追われていた。日によっては人が余ることも発生していた。
    活用方法
    専任のデータサイエンティストがDeep Predictorをベースに、発注量から作業量予測を算出し、さらに作業員のスキル別に最適な要員割当ができるようカスタマイズ。
    導入効果
    現場のメンバーが最も理解しやすい管理画面であったため、全員が納得して要員の配置が可能に。人員配置の最適化に繋がり利益改善を実現。

業界に精通した専任担当による手厚い支援

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。

導入前サポート

活用方針のご提案

活用方針のご提案

無料デモ

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

導入後サポート

利用開始時の設計

利用開始時の設計

専門担当によるサポート

専門担当によるサポート

FLOW

ご利用の流れ

step1

ヒアリング

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

step2

データの整備

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)

step3

精度検証(任意)

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

step4

AIモデル構築と運用ツールの導入

step52

運用開始

納品後すぐにAIモデルをご活用いただけます

QUESTION

よくある質問

Q月額の費用はいくらですか?

Aお見積もりとさせていただいてます

Q申し込み後どのぐらいで利用開始できますか?

A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。

Q必要なPCのスペックや動作環境はありますか?

ASaaS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

Q構築できるモデル数はいくつですか?

A1つの環境で構築できるモデルの数に上限はありません。

Q予測精度はどれくらいでしょうか?

A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。

Qどのようなデータの準備が必要ですか?

A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。