Demand Prediction
在庫過多も欠品も、設備停止も
すべて予測可能に。
AI予測で損失を利益に変える
予測精度高い水準、廃棄ロス改善削減
大手飲食チェーンや製造業での豊富な実績
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相談前に使える関連資料
課題の整理、要件定義、社内説明に使える資料をこのサービスの文脈に合わせて選んでいます。
－ PROBLEMS ー
こんな予測の課題を抱えていませんか？
1つでも当てはまる方へ。AIが未来を予測し、最適な判断を支援します
需要予測が外れて廃棄ロスが発生
経験と勘に頼った需要予測では、天候やイベントなどの外部要因を十分に考慮できません
欠品による販売機会損失が頻発
在庫切れによる機会損失が売上に直結。顧客離れの原因にもなっています
設備の突発故障で生産計画が狂う
突然の設備停止により納期遅延やコスト増大が発生しています
メンテナンスコストが年々増加
定期点検だけでは防げない故障。過剰な予防保全がコストを押し上げています
経験と勘に頼った発注・生産計画
属人的な判断では精度に限界があり、担当者の異動や退職でノウハウが失われます
－ SOLUTIONS ー
2つの予測で経営を最適化
需要予測と故障予測、それぞれの課題に最適なAIソリューションを提供
需要予測ソリューション
精度を検証した需要予測で、在庫過多・欠品・廃棄ロスを解消。商品別・店舗別の詳細な予測を実現します。
- 商品別・店舗別の詳細予測
- 天候・イベント・曜日考慮
- リアルタイム補正機能
- 新商品の需要予測対応
故障予測ソリューション
設備故障の事前検知で、計画外停止を段階的に削減。最適な保全計画の立案を支援します。
- IoTセンサーデータ分析
- 異常パターンの自動検出
- 故障確率と時期の予測
- 最適保全計画の提案
－ TECHNOLOGY ー
実績が証明する予測技術
先進的なのAI技術と豊富な実装実績
Deep Belief Network
大手飲食チェーンで実績。複雑な需要パターン学習、季節変動の品質検証予測を実現
Long Short-Term Memory
時系列データの長期依存性を捉え、トレンド変化の早期検出とリアルタイム予測更新を実現
異常検知技術
教師なし学習による異常検出。微細な変化の検知、誤検知率低い水準以下を達成
－ TRACK RECORD ー
実装実績
多様な業界・用途で予測技術を展開
スマートメーター故障予測
電力会社のスマートメーター故障を事前に予測し、交換作業を効率化
自動車メーカー早期不具合検知
製造ラインの異常を早期検知し、品質トラブルを未然に防止
賃貸物件の家賃最適化
市場データと物件特性を分析し、最適な家賃設定を提案
買い替え・離反分析
顧客の行動データから買い替え時期や離反リスクを予測
－ RESULTS ー
圧倒的な投資対効果
需要予測・故障予測それぞれで段階的なコスト削減を実現
| 項目 | 需要予測の導入効果 在庫関連コスト | 故障予測の導入効果 設備・保全コスト |
|---|---|---|
| 主要削減効果① | 廃棄ロス 改善削減 | 計画外停止 改善削減 |
| 主要削減効果② | 在庫保管 改善削減 | 稼働率 改善→高い水準達成 |
| 主要削減効果③ | 欠品抑制 | MTTR 短縮 |
| 年間削減実績 | 500店舗チェーン: 大規模削減 | メンテナンス費: 改善削減 |
| その他実績 | 中規模スーパー: 費用削減 | 機会損失回避: 費用/年 |
－ ACCURACY ー
実データで見る予測精度
飲食チェーン・製造業での実測データ
需要予測精度（飲食チェーン）
日次予測精度高い水準、週次予測精度高い水準、月次予測精度改善を達成。予測項目別では来客数予測改善、商品別販売数改善、時間帯別需要改善の精度を実現しています。
- 日次予測精度 高い水準
- 週次予測精度 高い水準
- 月次予測精度 改善
- 来客数予測 改善 / 商品別販売数 改善 / 時間帯別需要 改善
故障予測精度（製造業）
30日前の予測精度改善、7日前で改善、24時間前では改善の精度を達成。月間売上大規模の場合、廃棄ロス削減費用/月、欠品機会損失削減費用/月、合計でコスト構造の改善効果が見込めます。
- 30日前予測 改善 → 7日前 改善 → 24時間前 改善
- 月間売上大規模の場合：コスト構造の改善
－ CASE STUDIES ー
成功企業の導入ストーリー
様々な業界で具体的な成果を実現しています
全国飲食チェーン（500店舗）
食材廃棄が年間大規模、欠品でクレーム多発
Deep Belief Networkによる需要予測
RESULTS
改善減
廃棄ロス大規模削減
改善
欠品率の改善
2pt
食材原価率改善
改善減
発注業務時間削減
AIが天候やイベントを考慮し、驚くほど正確な予測を実現しました
－ PROCESS ー
最短1ヶ月で効果検証可能
4つのPhaseで多層的に成果を実現
Phase 1：データ評価
1週間
過去データの確認、予測可能性の評価、目標精度の設定を行います。
Phase 2：モデル構築
2〜3週間
アルゴリズム選定、学習・検証、精度チューニングを実施します。
Phase 3：検証運用
1ヶ月
並行運用で効果測定、現場フィードバック、モデル改善を行います。
Phase 4：本番運用
継続
システム連携、自動化設定、継続的な精度向上を実現します。
－ FAQ ー
よくある質問
データクレンジングと補完技術により、ある程度の欠損は問題ありません
類似商品・設備のデータを活用した転移学習により対応可能です
発注システムや生産計画との自動連携、アラート通知など、運用に合わせて設計します
定期的な再学習により、常に最新の傾向を反映した予測を維持します
－ CONTACT ー
まずは無料で予測精度を検証
【無料】予測精度シミュレーション実施中。お客様の過去データで実際の予測精度を検証。1年分のデータで精度検証、予測値と実績値の比較、削減可能コストの試算、導入効果レポート作成。リスクなしでお試しいただけます。