栗林氏が見据える未来

需要予測システム

今まで人手で行っていた分析業務が、 AI技術の発展と導入により、どの企業も簡単により正確に行えるようになりました。
株式会社ライズ代表栗林卓也氏は、AI技術の無限の可能性と多様性に注目し、導入を業界外に広めた人物として関心を集めています。

AI需要予測

需要予測とは、効率的かつ生産性の高いビジネスを経営するために必要な予測の一つです。
特定の期間における顧客の需要に関連し、将来を予測するプロセスを行います。一般的に需要予測は、最も正確な予測を行うために、過去のデータやその他の分析情報を考慮します。具体的な需要予測の方法は、過去のデータから予測分析を行い、顧客の需要を理解・予測することで主要な経済状況を把握し、ビジネスの収益性を最適化するための重要な供給決定を支援することを目的としています。

需要予測の方法は、定性的な方法と定量的な方法の2つに分類されます。
定性的な方法は、専門家の意見や現場から収集した情報に基づいており、分析に利用できるデータが最小限である場合に多く用いられます。例えば、ある事業や製品が新しく市場に導入される場合などです。

一方、定量的な方法では、データや分析ツールを使って予測を行います。
需要予測は、生産計画や在庫管理、時には将来の生産能力要件の評価や、新しい市場に参入するかどうかの意思決定に用いられることがあります。従来人手で行っていたこれらの予測を、AIが分析することで人件費や手間を削減し、さらに高精度な予測が可能となりました。

需要予測システムによって可能になること

この技術の導入によりもたらされるメリットとして、

適切な在庫量の確保

過去の様々なデータに基づき、在庫の適切量の予測が出来るため、無駄の削減に繋がります。さらに予測を行うたびにデータが蓄積されていくので、その度に精度が上がりより正確な予測が出来るようになります。

データドリブン経営に繋がる

人手で予測されたデータではなく、膨大な自社の持つデータから裏付けされたものとして予測結果が出るため、会社としても的確な意思決定が可能になります。

業務効率化

人手で行うと、それだけ手間や人件費の必要性が発生します。社員の手間を軽減することで社員の集中力を上げ生産性の高い仕事を可能に、会社はコストカットにと、両者のメリットに繋がります。

ライズが行う需要予測システム

株式会社ライズでは、コンサルティングチームが顧客へヒアリングをし、業務把握から始めます。
そこから、過去の販売実績や天候、イベントの有無や為替などのデータに基づき顧客にとって最適な予測が出来るシステムの構築をしていきます。そしてシステムの改善やヒアリングを継続して定期的に行うことで、精度の高い予測システムを提供しています。

まさに代表栗林卓也氏のもつ顧客指向の理念により生まれた技術であることが伺えます。