資料の紹介
AIを活用した需要予測が注目を集め、ある種のブームとなった。だが最近は、実用性や持続可能性を問うフェーズに入っている。実際、導入を試みたものの、期待したほどの成果を得られなかったり、現場に定着しなかったりしたという声は少なくない。
うまくいかない原因の1つはデータにある。例えば、月次単位の需要を予測するために過去3年分（36カ月間分）のデータを用意したとする。しかし、36個しかないデータでは統計的にも機械学習の学習パターンとしてもまったく足りない。つまり、企業の内部データだけでは限界があるのだ。一方で、ただ大量にデータを学習させればいいというものでもない。現場担当者の経験に基づく知見と、データサイエンティストの技術的知見を組み合わせることが肝要だ。
本資料では、AI需要予測によくある4つの失敗原因と、AI需要予測を成果につなげる実践的な4つのステップを解説する。AI需要予測を成功に導くには、長期的な視点を持ちながらスモールスタートで始め、段階的に改善を重ねることが重要だと説く。今後、需要予測にAIを活用することは避けて通れないだろう。本資料を参考にしながら、一歩一歩、着実に進めてほしい。
