需要予測：ビジネス運用を最適化するスパイ眼鏡

スーパーマーケットが毎年、1年を通して適切な在庫水準を維持しながら、問題なく営業し続けていることは、実は非常に驚くべきことです。毎日出入りするお客様がさまざまな商品を購入すると商品はランダムに無くなりますが、魔法のように、ほとんどの商品が時間通りに再入荷されているようです。バターやペーパータオルのような特定の品目は、常に一定の需要が維持される商品となりますが、他の多くの製品は、週によって大幅に異なる場合があります。興味深いことに、それは常に私たちが考えているものとは限りません。

暖かさが戻ってくる時に考えるべきものはアイスクリームだけではないのです。小売業者が幅広い地域に店舗を所有している可能性を考慮する必要があります。もちろん、店舗ごとの需要も異なります。札幌支店のアイスクリーム需要は沖縄支店のアイスクリーム需要と同じではないでしょう。簡単な説明のために一つ例を挙げましたが、これにスーパーで販売されている製品の多様性を掛け合わせると、すぐにビッグデータに発展します。

![kieran-somerville-VRR5WilvxRQ-unsplash.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/d09a56ad-c74c-b176-7a87-17bbcaa488c4.jpeg)


季節的な変化以上に、特定の製品の激しいトレンド変化を如何に予測できるかが、スーパーマーケットにおける勝ち負けのポイントになるでしょう（在庫を最小限に抑えながら製品を一定に供給するため）。小売業界において、正確な需要予測の重要性は広く理解されており、他の多くの業種でも効率的な業務運営とモニタリングのために、この需要予測に依存しています。[McKinsey](https://www.mckinsey.com/business-functions/operations/our-insights/ai-driven-operations-forecasting-in-data-light-environments)によると、サプライチェーンの需要予測に予測分析を統合することで、エラーを20%から50%に減らすことができ、そこから、損失売上を最大65%まで減らすことができます。また、サプライチェーンは需要予測によってメリットを得られるものの1つにすぎません。従業員の人員計画と雇用、マーケティング、リスク管理、または顧客満足度などは、需要予測によってプラスの影響を受ける可能性があります。


## 需要予測の因子と活用
需要予測の主な因子としては、季節的な傾向や、社内で追跡できる類似製品の需要や生産能力のような因子が考えられます。需要の急増または減少を予測するために考慮できる内部ビジネス指標または外部因子は、数十以上（数百まではとはいきませんが）あります。スプレッドシート上で2つまたは3つの因子を使用して予測してみることは可能ですが、パラメータが何倍にもなれば、すぐに不可能になります。そこでAIモデルが役に立ちます。できるだけ正確なモデルを手に入れると同時に、比較的短時間で潜在的な需要要因をテストすることもできます。

需要予測モデルの回答に役立つビジネス上の質問は、非常に多様なものがあり、次がそのいくつかの例となります。

- 3ヶ月後に一番売れているものは何ですか?
- なぜ一部の商品の売り上げが落ちているのですか？
- 商品はどの地域に発送すればいいですか? どのくらいの量ですか？
- 商品の購入戦略はどのように調整すれば良いですか?
- 消費者による製品購入の促進には、どのマーケティングチャネルが役立ちますか?

回答しようとしている質問に応じて、日次、週次、または月次の時間範囲で予測するようにモデルを構築できます。モデルは、この範囲の選択によって大きな影響を受ける可能性があるため、重要な側面です。

さまざまな潜在的因子を含め、特定の時間範囲を選択し、強力なパラメーター設計で出力結果を細かく調整できることが、私たちが考えているソリューションのアイデアでした。需要予測は、適切な状況に合わせて調整すれば、強力なツールになる可能性があります。


## Dataikuのビジネスソリューションは、どのように可能性を最大限引き出すことができるのか?

『ビジネスソリューション』はDataikuのアドオンであり、組織内で業界固有の高度なユースケースまたは基本的なユースケースの実現を加速することができます。これらは、実際のビジネス価値を達成するための運用上の近道です。Dataikuのコア機能を利用し、完全にカスタマイズ可能できるように構築されています。

ビジネスソリューションは、次の要素も含います。

- 特定のビジネス要件に合わせて細かく調整できる、使いやすいインターフェイス
- カスタマイズ可能な使いやすいダッシュボード
- マニュアルおよびトレーニング資料


Dataikuの業界スペシャリストは、あらゆる分野に対応するソリューションを開発しています。その中には次のものがあります。

- **Retail & CPG:** [流通空間のフットプリント](https://blog.dataiku.com/distribution-spatial-footprint)、[マーケットバスケット分析](https://blog.dataiku.com/market-basket-analysis)、[RFMによる顧客生涯価値の向上](https://www.dataiku.com/learn/samples/rfm-enriched-customer-lifetime-value/)、[製品のレコメンデーション](https://qiita.com/Dataiku/items/d5f2344308f366039666)
- **Financial services and insurance:** [ESG向けのインタラクティブドキュメントインテリジェンス](https://blog.dataiku.com/interactive-document-intelligence-esg)、最新の保険価格設定、AMLアラート分類
- **Health and pharmaceuticals:** [オムニチャネルマーケティング](https://blog.dataiku.com/omnichannel-marketing-pharma)、薬物の用途変更の促進
- **Manufacturing and energy:** 予知保全、異常検知

その結果、ビジネスプロフェッショナルはAIの生産性を向上させ、リソースを合理化できます。

## 実際にはどのように機能しますか？
需要予測ソリューションは、再利用可能なプロジェクトを提供し、お客様のデータとビジネス構造に合わせた分析の開発を促進します。
<font color="Teal">**→Dataikuの需要予測ソリューションの詳細については、[こちらのビデオ](https://videos.dataiku.com/watch/uh6Seo93mcS24e3AujEhry?)をご覧ください。**</font>


このソリューションにより、サプライチェーンマネージャー、マーケティングアナリスト、セールスコントローラー、および在庫管理マネージャは、次のことが可能になります。

- トランザクション、SKUの季節性、店舗の場所、オンライン/オフラインイベント（休日、マーケティングなど）など、必要なすべてのデータセットで需要予測を作成します。
- インタラクティブなWebアプリケーションとダッシュボードを使用して、特定の製品カテゴリまたはSKUの情報を利用し、需要を予測します。
- 使いやすいDataikuアプリケーションで設定を細かく調整できます。

ユーザーの観点から、このソリューションは次の使いやすい要素で構成されています。


#### 1.	インタラクティブWebアプリケーション
需要予測モデルによって実行された予測を、選択した粒度で動的に表示できます。
![demand_forecast_explorer.gif](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/7fc24936-1a29-dced-4a13-f1b5697b73c5.gif)
<font color="Gray">インタラクティブWebアプリケーション</font>

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#### 2.	予測モデルの評価
モデル誤差を、予測値と実際の値の差として計算します。
![model_performances_error_distribution.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/9227b4ed-f559-1645-75a0-b04ba6471d75.png)
<font color="Gray">モデル誤差分布</font>

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#### 3.	予測モデルの解釈
モデルの最も重要な変数を評価し、入力した特徴量とモデルによる予測の関係を理解できます。
![model_interpretation_most_important_variables.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/ee7e4f80-9e58-7d33-c42f-5a4ae0f1ad6f.png)
<font color="Gray">予測モデル解析</font>

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#### 4.	季節クラスタリング
製品/サービスの季節性を評価し、季節ごとのクラスターを学習します。
![variables_distributions_per_clusters.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/14570479-fefb-f8c0-d764-74278cb41adf.png)
<font color="Gray">季節的クラスタリング</font>

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#### 5.	販売モニタリング
時間の経過に伴う販売の推移を分析します。
![monthly sales.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/dfe969dd-bc6d-dda6-dd40-618aa93cd2a5.png)
<font color="Gray">販売モニタリング</font>


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このソリューションを利用するための要件は下記のようにシンプルです。ぜひ、製品の需要予測を開始ください。

- このソリューションをインストールするには、[.zip プロジェクトファイル](https://downloads.dataiku.com/public/dss-samples/SOL_DEMAND_FORECAST/)をダウンロードし、新しいプロジェクトとしてDataikuインスタンスに直接アップロードします。このソリューションは現在ベータ版です。
- 過去の取引、製品情報、販売季節に関する履歴データ
- Dataikuバージョン: [10.0](https://blog.dataiku.com/dataiku-10)以降


## ソリューションをお試しください!
製品の将来の需要を任意の粒度で予測し、時間範囲を定義して、在庫配分や価格戦略などを最適化するために将来を予測します。
[→ソリューションの詳細はこちら](https://www.dataiku.com/learn/samples/demand-forecast/)


原文： [*Demand Forecasting: The Spyglass to Optimize Your Business Operations*](https://blog.dataiku.com/demand-forecasting)