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背景

製造業・流通、卸売業の皆さまへ

AI需要予測サービス

発注量や生産・販売計画を最適化
余剰在庫・欠品や計画見直しによる
コスト増を解消

管理画面
背景

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

属人化した需要予測や発注量/生産計画のコントロールを、AIと共に精度を高めて、在庫問題を解決へ。
「Deep Predictor 」は誰でも簡単に使えるAI需要予測・分析ソリューションです。

1

高い予測結果と業務効果を実現

AIアルゴリズムを用いた高精度な需要予測

2

外部要因を考慮した予測に対応

気象データや経済データなどの外部情報を自動取得
外部環境の変化を考慮した予測が可能

3

最適な発注量まで算出

予測結果を基に、在庫状況や発注リードタイムなどを考慮し、最適な発注量を自動算出

ほかのサービスのように、予測して終わりではありません。
精度の高い予測分析をもとに、最善の打ち手とその根拠、効果の予測まで提供します。

管理画面
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

リードタイム管理

発注量の最適化

生産計画の最適化

生産計画の最適化

在庫最適化

発注業務の効率化

フードロス削減

フードロス削減

人員配置の最適化

人員配置の最適化

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。

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。

Deep Predictor

でできること

Deep Predictorでできること
Deep Predictorでできること

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では製造業や流通・卸売業、飲食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

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。

Deep Predictor

を在庫最適化に利用する場合の運用フロー例

お客様の体制や業務プロセスに応じて、最適な運用フローを整理・ご提案

Deep Predictor在庫最適化に利用する場合の運用フロー例

需要予測精度を最大3向上。

数千SKU(商品)の予測にも対応

Deep Predictor

これまで、大量の商品(SKU)を抱える企業では、実績データが少ない商品の需要予測において、精度にバラつきがありました。
「Deep Predictor」は、大手製造業をはじめ複数業界でこの課題を解決。
最新アルゴリズムにより、実績データの少ない商品が多数存在していても、高精度な需要予測を実現し、誤差を大幅に低減します。

従来
最新アルゴリズム

ご利用の流れ

FLOW

必要に応じデータサイエンティストがサポートします

STEP.1

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

STEP.2

データの整備

お客様がお持ちのデータをヒアリングし、必要なデータのすり合わせを行います

STEP.3

業務効果検証(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モデル構築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

STEP.4

AIモデル構築と
運用ツールの導入

データの調査や前処理(データ加工)が必要な場合は、データサイエンティストが代行するプランもございます

STEP.5

運用開始

納品後すぐにAIモデルをご活用いただけます

※プランやお客様の状態によって変動いたします。

よくある質問

QUESTION

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。