資料の紹介

 小売業の現場には多くの業務が存在する。なかでも適正在庫を保つために欠かせないのが発注業務だ。そして発注業務の課題は、トレンド変化への対応、滞留在庫の把握、欠品を防ぐための過剰発注、人手不足による業務の属人化、発注業務時間の短縮などがあり、いずれも簡単には解決できない問題だ。

 これらの課題を解決する手段としてAIを活用した需要予測に期待が集まっている。“消費者に関する情報を”を集めて予測精度を高めようというのだ。しかし、学習データが集まらない、データが足りずに予測が当たらないといった問題がある。具体的には、学習に必要な過去データが各所に点在し、集めるのに苦労したり、過去データをすべて学習対象にすると時間がかかりすぎるため、サンプリングデータを用いて精度の低い予測になってしまったり、分析アプリと需要予測アプリなどが別々に存在してシームレスな分析ができなかったりという問題だ。

 本資料は、AI需要予測の問題点を明らかにし、これらの問題を解決したAI需要予測のソリューションを紹介する。その機能を解説するとともに、事例も紹介する。

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