需要予測
（Baseline Forecast）
AIで需要を読み解き、
根拠ある判断へ
多様なAIモデルが複雑な需要変動を分析し、
根拠ある予測で欠品・過剰在庫の抑制を支援します。
このような課題はありませんか？
Case
01
需要予測が属人化している
担当者の経験やExcel作業に頼る予測では判断基準がばらつき、計画精度と意思決定のスピードが上がりません。
Case
02
需要のズレが過剰在庫と欠品を招く
欠品・特売・外れ値などの影響を補正できないと、実態と異なる予測となり、在庫過多や販売機会損失につながります。
Case
03
新製品や販促の予測が難しい
新製品や終売品は需要の変化を読みづらく、過去実績だけに頼った計画では欠品や過剰在庫を招きます。
なら解決できます
需要予測の具体的な機能
AI需要予測実行
販売実績をもとに複数のAIモデルで需要を予測し、精度の高い計画立案を支援します。
- 過去の販売実績をもとに、需要変動を踏まえた予測値を算出できます。
- ProphetやRandom Forestなど、特性の異なるAIモデルを利用できます。
- 品目ごとに精度の高いモデルを選び、予測業務の属人化を抑えます。
予測精度モニタリング
予測精度を定量評価し、採用すべきモデルと改善ポイントをひと目で確認できます。
- MAPE、WAPE、RMSEでモデル精度を比較できます。
- 誤差分布を可視化し、予測の安定性や信頼性を一目で把握できます。
- 実績と予測を比較し、モデル選定の妥当性を検証できます。
学習データ整備・予測データ補正
欠品・特売・外れ値などの影響を補正し、実態に即した学習データで予測精度を高めます。
- 欠損値補完や外れ値除去を、設定に応じて自動化できます。
- 販促・欠品など特殊要因の補正理由を記録できます。
- 線形補間など、データ特性に応じた補完手法を選べます。
新製品・ライフサイクル管理
類似品の実績や製品ライフサイクルを反映し、実績の少ない商品の需要予測を支援します。
- 新製品に対し、類似品や得意先の実績を重み付けし、仮想実績を生成できます。
- 発売・終売時の需要変化を専用ロジックで予測へ反映します。
- 線形・指数・対数などの関数で製品特性に合わせて補正できます。
予測因子分析
販売数量に影響する要因を分析し、予測の根拠と改善すべき因子を可視化します。
- 気温・価格・販促などと販売数量の相関を確認できます。
- 各モデルで予測に効いた因子を重要度として把握できます。
- 相関係数やP値で、採用因子の妥当性を評価できます。
需要予測の導入効果
予測業務を標準化して工数削減
AIが最適な予測値を自動算出し、属人的な予測作業や集計負荷を削減します。
需要予測精度の向上
得意先ｘ品目ごとに最適モデルを選び、膨大なデータから精度の高い予測を導きます。
在庫最適化と欠品防止
実態に即した学習データで予測精度を高め、過剰在庫と機会損失の低減を支援します。
新製品立ち上げを支援
類似品データを活用し、実績のない新製品でも根拠ある需要予測を立てられます。
意思決定の根拠を可視化
予測理由や精度を共有でき、部門間の合意形成と計画確定をスムーズにします。
変化に強い計画修正
製品ライフサイクルに応じた補正で、市場変化に素早く対応できます。
サプライチェーンの計画業務を支える充実のモジュール
PlanNELが提供する機能一覧
DP
需要計画
複数シナリオを利益・予算の視点で比較し、部門横断の計画策定と意思決定を支援します。
IP
在庫計画
需要変動と目標在庫をもとに、欠品リスクと過剰在庫を抑える在庫判断を支援します。
RP
補充計画
需要・在庫・納品リードタイムをもとに発注数量を自動算出し、売上機会を守り、過剰在庫を抑えます。
MP
供給計画
需要・在庫・生産能力をもとに実行可能な供給計画を作成し、機会損失と過剰在庫の抑制を支援します。
FP
生産計画
設備能力、材料制約、工程順序を考慮し、現場で実行できる生産計画で納期遵守と稼働率向上を支援します。
BI
分析&レポート
PlanNELに蓄積された需要・在庫・補充・供給データを可視化し、判断に必要な指標を一画面で把握できます。
