ある企業で、こんな話を聞いたことがあります。 3年前、社内のデータサイエンティストが時間をかけて需要予測モデルを構築しました。 当時は画期的で、現場からも高く評価された。発注判断の一部に組み込まれ、業務に定着した。 それ...

予測モデルを導入した組織には、ほぼ例外なく訪れる局面があります。 「今月の予測精度はどうだったか」を追いかける会議が始まる瞬間です。 最初は健全な取り組みに見えます。 予測モデルを運用しているのだから、その精度を定期的に...

予測モデルを導入した組織で、必ずと言っていいほど訪れる場面があります。 モデルが出した数字と、現場ベテランの肌感覚が、明らかに食い違う瞬間です。 モデルは「来月の需要は800個」と出している。 一方、長年その商品を担当し...

需要予測を運用している組織では、だいたい次のような習慣があります。 予測が大きく外れると、会議が開かれ、原因が議論され、改善策が検討される。 なぜ外れたのか？ どこに見落としがあったのか？ 次はどう防ぐか？ 振り返りに時...

ある企業で、こんな話を聞いたことがあります。 需要予測の精度を上げたい、在庫を最適化したい、という経営課題を背景に、数千万円規模のAI需要予測ツールを導入した。 ベンダーのデモンストレーションは素晴らしく、導入プロジェク...

「うちにはデータはあるんですよ。 　POSデータも受注データも、何年分も蓄積されています。 　でも、正直なところ活用できているかと言われると……」 企業のデータ活用に関する相談で、最も頻繁に耳にする言葉がこれです。 デー...

需要予測の話をすると、必ずと言っていいほど出てくる問いがあります。 「で、結局いくつ売れるの？」 経営層も、営業部長も、発注担当者も、みんなこの問いを投げかけます。 当然の問いに聞こえますし、この問いに「1,000個です...

「来月の売上、いくらになりそう？」 経営者やマネジメント層なら、この質問を部下に投げかけたことが一度はあるはずです。 そして、営業や企画の担当者なら、この質問を受けて言葉に詰まった経験があるのではないでしょうか。 この問...

毎月の営業会議や経営会議で、こんな場面に心当たりはないでしょうか。 担当者がExcelやBIダッシュボードなどで作った売上の折れ線グラフをスクリーンに映し出します。 横軸は月、縦軸は売上金額。 前年同月の線と今年の線が並...

需要予測モデルを導入するとき、多くの企業が力を注ぐのは「いかに当たるモデルを作るか」です。 アルゴリズムの選定、学習データの整備、精度検証の設計。 どれも大切なステップですが、ここに一つ、ほとんどの企業が見落としている論...