高度な予測による在庫コストの削減

今日の競争の激しいビジネス環境において、効率的な在庫管理は、コスト削減と顧客満足度の向上のための重要な戦略的要因です。これを実現する最も効果的な方法の一つが、先進的な予測を用いることです。

先進的な予測のケース

先進的な予測のケースは説得力があります。これは、最先端の技術や方法論を活用して未来のトレンドや行動を予測し、企業が情報に基づいた決定を行い、運営を最適化することを可能にする戦略的アプローチです。

統計は、どの予測モデルの基盤を形成します。しかし、先進的な予測は、従来の統計方法を超えています。これは、多変量解析、ベイジアン推論、モンテカルロシミュレーションのような複雑な統計技術を用いています。これらの技術により、複数の変数とその相互依存性を考慮した、より微妙なデータ理解が可能になります。

先進的な分析は、先進的な予測のもう一つの柱です。これは、データから学習し、パターンを識別し、予測を行うことができる高度なアルゴリズムの使用を含みます。機械学習は、先進的な分析の一部であり、モデルが時間とともにその精度を向上させ、エラーから学び、予測を洗練させることを可能にします。

ビッグデータモデルは、高度な予測に不可欠です。ビッグデータの登場により、企業は膨大な情報を手に入れました。高度な予測はこのデータを活用し、ビッグデータモデルを使用して大規模で多様なデータセットを処理・分析します。これらのモデルは、構造化されたデータと非構造化データの両方を扱うことができ、将来のトレンドに影響を与える要因のより包括的なビューを提供します。

人工知能（AI）は予測を革命的に変えました。ニューラルネットワークやディープラーニングモデルのようなAIアルゴリズムは、従来の統計方法では扱えない複雑で非線形な関係をモデル化することができます。新しいデータや変化する条件に適応できるため、動的で不確実な環境での予測に特に有用です。

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高度な予測の利点は明らかです。マッキンゼーの研究によると、過去の結果ではなく、需要の基本的なドライバーに基づいて高度な予測を可能にすることで、予測の精度が10〜20パーセント向上し、これは在庫コストの5パーセント削減と収益の2〜3パーセントの増加につながる可能性があります（https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/most-of-ais-business-uses-will-be-in-two-areas）。

これらの利点は、今日のデータ駆動型ビジネス環境における先進的な予測の価値を強調しています。統計、高度な分析、ビッグデータモデル、AIを活用することで、企業は未来を予測するだけでなく、形作ることもできます。

事例研究：IKEAとAIに基づく予測予測

グローバル小売大手のIKEAは、需要予測の精度を大幅に向上させる先進的なツールを開発しました。このツールは「Demand Sensing」として知られ、人工知能を使用し、既存のデータと新しいデータの両方を活用して、非常に正確な予測洞察を提供します。

Demand Sensingの実装前、IKEAは過剰在庫や在庫不足、収益機会の損失、資源配分の非効率などの課題に直面していました。これらの問題は、450以上のIKEA店舗と54の市場にわたるeコマースプラットフォームで必要とされる製品を見積もるIKEAの運営の規模を考えると、特に重要でした。

AIベースの予測分析システムの導入により、販売予測の精度が大幅に向上し、予測エラーが減少しました。このシステムは、各製品について最大200のデータソースを使用して予測を計算し、将来の需要をより賢く、効果的に予測することができます。システムが考慮する影響要因には、祭りの間の買い物の好み、季節の変化が購買パターンに与える影響、天気予報が含まれます。

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その結果は印象的でした。Demand Sensingツールを使用して、IKEAは約98%の予測が受け入れられ、わずか2%が修正されるというレベルを達成しました。これは、以前の92%の予測が受け入れられ、8%が修正されたことからの大幅な改善です。

AIをIKEAのサプライチェーンにDemand Sensingツールを通じて導入することは、運用効率と顧客満足度を向上させる先進的な予測システムの変革力を示しています。

先進的な予測によって削減される在庫コストの要素

先進的な予測は主に在庫コストの2つの要素を削減します（図1）：

保持コストと欠品コスト

1. 保持コスト保持コスト、または持ち運びコストとも呼ばれる、は売れ残り在庫を保管することに関連するコストです。これらのコストは重要であり、いくつかの構成要素を含んでいます：

保管コスト：これには、倉庫のスペース、光熱費、セキュリティのコストが含まれます。ビジネスが持つ在庫が多ければ多いほど、それを保管するためのスペースが必要になります。

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保険と税金：ビジネスは、在庫の損失や損害に対して保険をかける必要があります。また、地域の規制によっては、在庫に対して税金を支払う必要がある場合もあります。

減価償却：時間の経過とともに、一部の在庫品は価値が下がることがあります。これは、特に生鮮食品、季節商品、または寿命が短い製品に当てはまります。

機会コスト：在庫に結びつけられたお金は、新しいビジネスチャンスへの投資や借金の返済など、他の目的に使用できたかもしれません。これは、在庫を保持する機会コストとして知られています。

貸借対照表では、保持コストは通常、流動資産セクションの在庫の下に表示されます。しかし、保持コストの一部の要素（減価償却、保険、税金など）は、経費など、異なる見出しの下に表示されることがあります。

2. 品切れコスト：品切れコストは、ビジネスが特定のアイテムを切らしてしまい、顧客の需要を満たすことができないときに発生します。これらのコストは直接的または間接的です：

販売機会の損失：顧客が求めている商品を見つけられない場合、他の店舗で購入することを選ぶ可能性があり、これにより販売機会を失うことになります。

顧客満足度の低下：品切れは顧客の不満を引き起こし、企業の評判を損なう可能性があります。時間が経つにつれて、これは顧客のロイヤルティの喪失と販売の減少につながる可能性があります。

急送費用：場合によっては、ビジネスが自費で急送を選択し、顧客の注文を満たし品切れを避けることがあります。

品切れのコストは通常、貸借対照表に直接表示されません。しかし、財務諸表のいくつかの領域に間接的に影響を与えることがあります。例えば、頻繁な品切れは販売収益の減少につながる可能性があります。時間が経つと、これは純利益とビジネスの全体的な資本に影響を与える可能性があります。

高度な予測システムは、ビジネスが在庫レベルを最適化し、保有コストと品切れコストの両方を削減するのに役立ちます。需要を正確に予測することで、ビジネスはちょうど良い量の在庫を確保できます - 多すぎず、少なすぎず。これにより、コスト削減、販売の増加、顧客満足度の向上につながる可能性があります。

高度な予測の実装

高度な予測を実装するには、5つのステップがあります（図2）：

1. データ収集：高度な予測を実装する最初のステップは、歴史的な販売データと、プロモーション活動、経済指標、市場のトレンドなどの関連データを収集することです。ビッグデータの登場により、企業は現在、膨大な量のデータをリアルタイムで収集・処理することができます。このデータは、取引記録、顧客とのやり取り、ソーシャルメディア、外部データベースなど、さまざまなソースから得られます。収集されたデータはその後、分析に適した形式にクリーニングされ、変換されます。

2. モデル選択：次のステップは、ビジネスのニーズに合った予測モデルを選択することです。これには、時系列モデル、機械学習モデル、またはその両方の組み合わせがあります。時系列モデルは、時間を通じて収集されたデータを分析し、トレンドやパターンを特定する統計技術です。一方、機械学習モデルは、データから学習し、予測や決定を行うアルゴリズムを使用します。人工知能（AI）は、データの特性に基づいて最も適切なモデルを選択するプロセスを自動化するために使用できます。

3. モデルのトレーニング：モデルが選択されたら、そのモデルを歴史データを使用してトレーニングする必要があります。これには、モデルの予測と実際の観測値との差を最小限にするために、モデルのパラメータを調整する作業が含まれます。高度な分析技術を使用してこのプロセスを最適化し、モデルがデータの基本的なパターンを正確に捉えることを保証できます。

4. 予測：モデルがトレーニングされた後、それを使用して将来の期間の予測を生成することができます。ここで需要感知が登場します。需要感知は、現在のデータを分析し、将来の需要を予測するために機械学習とAIを使用する方法です。従来の予測方法を超えて、リアルタイムデータと短期予測を取り入れることで、より正確でタイムリーな予測を作成します。

5. レビューと調整：最終ステップは、予測の精度を定期的にレビューし、必要に応じてモデルを調整することです。これは継続的なプロセスであり、市場状況、顧客行動、その他の要因の変化により、予測の精度は時間とともに変化する可能性があります。高度な分析を使用して、予測モデルのパフォーマンスを監視し、必要に応じて調整できます。

これらのステップに従い、ビッグデータモデル、人工知能、高度な分析、および需要予測を活用することで、企業は運用効率を向上させ、コストを削減し、顧客満足度を高めることができる高度な予測システムを実装できます。これらのシステムは、企業が情報に基づいた決定を行い、競争に先んじるために必要な洞察を提供します。

結論

最先端の技術と方法論を活用した高度な予測は、在庫管理を最適化し、コストを削減し、顧客満足度を向上させるための強力なツールとして登場しました。複雑な統計技術、高度な分析、ビッグデータモデル、および人工知能を使用することで、高度な予測は従来の方法を超え、将来のトレンドや行動をより正確に予測することを可能にします。

AIベースの「需要感知」ツールのIKEAによる実装の事例は、高度な予測の変革的な力を示しています。これにより、販売予測の精度が大幅に向上し、予測エラーが減少し、在庫レベルが最適化され、運用効率と顧客満足度の向上におけるそのようなシステムの可能性が示されました。

高度な予測は主に在庫コストの2つの要素、保持コストと欠品コストを削減します。需要を正確に予測することで、企業は最適な在庫レベルを確保でき、コスト削減、販売の増加、および顧客満足度の向上につながります。

高度な予測の実装には、データ収集、モデル選択、モデルトレーニング、予測、そしてモデルの定期的なレビューと調整といったステップが含まれます。これらのステップに従い、ビッグデータモデル、人工知能、高度な分析、および需要感知を活用することで、企業は高度な予測システムを実装し、情報に基づいた意思決定を行い、競争に先んじるために必要な洞察を得ることができます。

高度な予測は、将来を予測するだけでなく、それを形作ることも可能にする戦略的アプローチであり、今日のデータ駆動型ビジネス環境において、収益性と競争力を高めることにつながります。