AI技術のひとつである
機械学習を使って需要予測

ザイオネックスのT³SmartSCMの需要予測モジュール（BF）では、統計的な需要予測のほかにAI技術の一つである「機械学習」を利用しています。機械学習とは、コンピュータがデータを学習して情報を理解・解明することをいいます。コンピュータは与えられたデータをもとに学習していくため、データが大量にあるほど理解・解析の精度が上がるといえます。

過去の販売実績や気象情報、商品属性情報などを
需要予測エンジンにインプット

ザイオネックスの需要予測モジュール（BF）では、機械学習の一部であるディープラーニングの技術を使っており、販売実績やその実績に関連のある気象情報や、製品の価格・ライフサイクルなどの属性情報のほか、競合の売価などのデータを需要予測エンジンにインプットして、アイテムの需要予測を行います。

業種・業態、製品の特性を考慮して
適切な需要予測や計画方法をアドバイス

全てのケースに適用可能な需要予測モデルは存在しません。
過去の実績を分析し、業種・業態や製品特性に応じて、適切な需要予測結果の利用方法と販売計画の運用基準を提案します。

食品メーカーのA社は、ある商品のコンビニでの日々の売上予測に機械学習を使用しています。
下記のような過去2~3年間の実績データをAI Forecastingエンジンにインプットし、向こう2か月の売上数量を予測しました。

2か月間の実績データとAI Forecastingで計算したデータを比較したところ、
予測数量差異は約6%、予測精度は平均で80%以上となりました。