本記事では、５つの需要予測ソリューションをまとめました。
人工知能（AI）、ロボット、IoTなどの新しい技術を活用したサービスにより、SCMがデジタル化されはじめています。なかでも、AIを活用した需要予測が進み、最適な生産計画を立案する試みが多数おこなわれています。
需要予測を実現するソリューションをみてみましょう。
SINOPS
株式会社 シノプスにより提供されている需要予測ソリューション。小売業、卸売業、製造業向けに展開している。1987年に画像処理装置の生産・販売を目的として設立され、本社は大阪。2018年12月、東証マザーズに上場。
特徴
shinopsは、小売業向けのsinops R6、卸売業向けのsinops W、そして製造業向けのsinops Mという３つの製品で構成されている。
- sinops R6はsinopsの中核製品で、スーパーマーケットなどの小売業向け需要予測型自動発注システム。日配品を中心に、予定価格から需要を予測し、自動発注につなげることが可能。類似商品の販売（カニバリゼーション）予測を実現。また、sinops-Padおよびsinops-Plgの棚割りシステムとも連携可能
- sinops Wは、卸売業の単品ごとの需要を予測し、在庫管理の最適化を狙うソリューション。sinops-IMと連携し、拠点間の在庫移送を実現
- sinops Wは製造業向けの需要予測ソリューションで、生産計画の精度を向上
導入事例
小売店
- エコスグループ
- エブリイ
- オークワ
- カスミ
- 関西スーパー
- ぎゅーとら ほか
卸売店
- 播磨物産
製造業
- ダイトロン
NEC the WISE
NEC the WISEは、NECのAI技術群の総称。技術群は以下の技術により構成される。
- 予測の根拠をわかりやすく提示する解釈付き分析（異種混合学習）
- 機械学習などにより高度な予測を実現する高精度分析
- 予測に基づいた機器制御などをおこなう計画・最適化技術
- 映像鮮明化や解像度の粗い画像から高い画像を復元する技術などのデジタル化・データ良質化技術
- 顔認証や指紋認証などの五感による識別・認証技術
- 意味、意図を推定する意味・意図理解技術
特徴
異種混合学習技術により、複数のパラメータから将来予測を実現する。異種混合学習は予測の根拠をホワイトボックス化し、予測に至った原因を提示する。食品スーパーにおいては、天候、曜日、時間、気温などのデータで需要予測が可能になる。製造業においては、過去の部品出荷数、稼働台数、発売時データなどをもとに、部品の需要を予測可能にする。その他、電力や水の需要予測、商品価格の予測などに適用可能。
導入事例
- NECフィールディング
- 一般社団法人日本スーパーマーケット協会（実証実験）
SAS® Demand-Driven Forecasting
SASが提供する需要予測、在庫最適化ソリューション
特徴
統計予測エンジンは、時系列手法である単純指数平滑法やウィンターズ法など、変動要因分析法では動的重回帰法、独自開発した観測不能成分モデルなどの手法に対応している。その他、What-if分析やシナリオ・プランニング、モニタリング、トラッキング、レポーティング機能を実装。
導入事例
- NOVEC（電力需要予測）
NextOrbit
小売店向けの需要予測ソリューション。競合の価格や、天候、イベントなどを統合し、需要計画を立案する製品を提供する。
特徴
以下の機能、サービスを提供している。
- 価格弾力性モデル
- 価格最適化
- 需要購買計画
- 価格変動インパクト
- プロモーションの実行時期
- 競争相手の製品トラッキング
導入事例
公開なし
SENSY
小売店向けの需要予測ソリューション
特徴
需要予測から発注計画の立案、店舗別の在庫配分計画、追加発注等の設定が可能
導入事例
公開なし
