AIソリューション「KAIDEL® 需要予測」AIによる高精度な需要予測と自動運用で、
サプライチェーンにおける
コスト削減、業務高度化・効率化を実現。
需給計画業務における、労力と工数の課題、経験や勘の限界、現行分析ツールの限界、AI導入課題の解決を通して、サプライチェーン最適化をご支援します。
AIソリューション「KAIDEL® 需要予測」AIによる高精度な需要予測と自動運用で、
サプライチェーンにおける
コスト削減、業務高度化・効率化を実現。
需給計画業務における、労力と工数の課題、経験や勘の限界、現行分析ツールの限界、AI導入課題の解決を通して、サプライチェーン最適化をご支援します。
SCM部門やマーケティング部門のご担当者様へ
このような課題・お悩みはございませんか？
需要予測の精度が悪く、過剰在庫や機会損失などのロスが頻発している
需給計画にかかる労力や工数などの業務負荷や担当者の精神的負荷が大きい
熟練担当者の経験や勘に頼りきってしまっている
現在使用している予測ツールに対して、精度面や運用面で限界を感じている
需給計画業務へのAI導入を考えているものの、手つかずになっている
高精度な需要予測で、サプライチェーンにおける大幅なコスト削減を支援
TOPPANのAIソリューション「KAIDEL® 需要予測」は、
製品の注文数や売上、出荷・在庫数、来客数、コールセンター入電数など、将来の需要量を予測するデータ分析サービスです。
「高精度な需要予測」＋「AI運用サイクルの自動化」によって、
サプライチェーンにおけるコスト削減、業務高度化・効率化をご支援します。
TOPPANのAIソリューション「KAIDEL® 需要予測」の導入事例
- メーカー会社様
販売促進ツールの在庫数予測 -
販売促進ツールの出荷（注文）データおよび在庫数データを用いて、将来のツール出荷量（需要）を予測しました。予測結果より在庫日数を割り出し、適正在庫数を明らかにしました。
- 生損保会社様
ビジネスフォームの在庫数予測 -
パンフレットや契約書類などの将来の出荷量（需要）をAIで予測することで、適正在庫数を導き出しました。この予測により、生産数や在庫率の大幅削減が可能となることが明らかになりました。
AIソリューション「KAIDEL® 需要予測」の特徴
- 1
- TOPPANのマーケティング力を活かしたAI投入データ設計
高精度な予測を実現するには、なにが需要量を増減させるのか、その要因の仮説立てが重要となります。
仮説をもとに、予測モデルの切り分けや特徴量エンジニアリングを行い、予測精度を高めます。
また、実績履歴データや製品マスタだけでなく、プロモーションやSNS、人流データなども予測に活用します。
高精度な需要予測で、サプライチェーンにおける大幅なコスト削減を支援します。
高精度な予測を実現するには、なにが需要量を増減させるのか、その要因の仮説立てが重要となります。
仮説をもとに、予測モデルの切り分けや特徴量エンジニアリングを行い、予測精度を高めます。
また、実績履歴データや製品マスタだけでなく、プロモーションやSNS、人流データなども予測に活用します。
高精度な需要予測で、サプライチェーンにおける大幅なコスト削減を支援します。
- 2
- 大規模データ処理と最先端のAIエンジンによる学習・予測
豊富な分析リソースにより、学習・予測時に考慮することのできるデータ項目や期間を大幅に増やすことができます。
このリソースを最先端のAIエンジンと組み合わせることで、高精度かつ汎用性の高い予測モデルを構築します。
豊富な分析リソースにより、学習・予測時に考慮することのできるデータ項目や期間を大幅に増やすことができます。
このリソースを最先端のAIエンジンと組み合わせることで、高精度かつ汎用性の高い予測モデルを構築します。
- 3
- 手法に縛られない柔軟な試行錯誤力と高精度な予測
予測精度の良し悪しの傾向を分析し、柔軟に試行錯誤を重ねることで、高精度な予測を実現します。
また、予測精度と予測にかかるリソースはトレードオフの関係となることが多いため、
限られたリソースの中で最良の結果を得られるようTOPPANのノウハウを駆使します。
予測精度の良し悪しの傾向を分析し、柔軟に試行錯誤を重ねることで、高精度な予測を実現します。
また、予測精度と予測にかかるリソースはトレードオフの関係となることが多いため、
限られたリソースの中で最良の結果を得られるようTOPPANのノウハウを駆使します。
- 4
- 「AI導入設計」から「AI運用」までをフルパッケージで支援
現状の保有データ整理やAI取り組みテーマ策定からAI構築、運用まで、
TOPPANのマーケターおよびアナリスト、エンジニアが専門チームを編成しトータルでサポートします。
現状の保有データ整理やAI取り組みテーマ策定からAI構築、運用まで、
TOPPANのマーケターおよびアナリスト、エンジニアが専門チームを編成しトータルでサポートします。
- 5
- 「自動化テンプレート」による需要予測AIの継続的な運用
データ処理～モデル作成～予測までの一連のフローを自動化します。
人的リソースの負担を抑えることで、高速かつ高頻度な需要予測AIの運用を実現します。
データ処理～モデル作成～予測までの一連のフローを自動化します。
人的リソースの負担を抑えることで、高速かつ高頻度な需要予測AIの運用を実現します。
価格・スケジュール
| AI利用およびAI運用費 | 月額80万円～ |
|---|---|
| AI自動連携システム構築費 | 500万円～ |
- ※AI自動連携システムを構築し、その運用も含めて伴走型で全面サポートします。
- ※AIの精度を検証したい企業向けに別途トライアルサービスの提供も可能です。
ご支援の流れ
分析を実施する上で、
貴社の現業務フローや保持しているデータを理解することがスタートとなります。
貴社の状況に合わせたプラン・支援内容・体制をご提供します。
-
STEP 1
現状ヒアリング
これまでの経緯から現状の取組状況、目的、課題をヒアリングさせていただきます。
-
STEP 2
データ準備
ヒアリング結果を踏まえ、貴社にて必要なデータをご準備いただきます。
-
STEP 3
データ受領・モデル構築
受領データを確認した後、実際に需要予測モデルを構築いたします。
-
STEP 4
予測精度検証
構築したモデルより需要予測リストを作成し、予測精度を検証いたします。
-
STEP 5
パイプライン構築（自動化）
一連の流れを自動化するパイプラインを構築いたします。
よくあるご質問
AIソリューション「KAIDEL® 需要予測」のご利用に際して、よくいただく質問
-
AIに取り組むにあたって、どのような種類・期間のデータが必要でしょうか？
実績履歴系データ（受注実績や出荷実績など）、製品マスタ、プロモーションデータなどが挙げられます。履歴系のデータに関しては、最低でも過去3年分が揃っていますと、季節変動を加味した設計が可能となります。業種と目的にもよりますので、ぜひ一度お問い合わせください。
-
AIに使用するデータについて、こちらがすべて決めなくてはならないのでしょうか？
お客様の保持データ項目がわかる資料（テーブル定義書など）をもとに、TOPPANにて、AIに必要なデータをご提案させていただきます。
-
AIモデルのメンテナンスやチューニングは、どのように行われるのでしょうか？
KAIDEL®は、常にその時のデータにフィットした予測を行う設計としています。また、モデル精度監視やアラート機能が備わっており、万が一精度が悪化した場合には、モデル設計の見直しを行います。
AIソリューション「KAIDEL® 顧客行動予測」
BIダッシュボード構築・運用サポートサービス
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