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需要予測とは何ですか?
過去の販売データ、市場動向、季節性を利用して将来の需要を予測し、在庫とリソースの割り当てを最適化する分析手法
Summary
- 時系列分析、回帰モデル、機械学習アルゴリズム（ARIMA、Prophet、LSTMニューラルネットワーク）、そしてプロモーション、休日、天候、経済指標を予測特性として組み込んだ因果推論手法を採用しています。
- メリットとしては、在庫切れや過剰在庫の削減、運転資本の最適化によるキャッシュフローの改善、需要への確実な対応による顧客満足度の向上、製造・流通における戦略的なキャパシティプランニングなどが挙げられます。
- 課題としては、需要変動への対応、履歴データを使用しない新製品予測、リアルタイムの市場シグナルの取り込み、そして予測精度の粒度（SKUレベルとカテゴリーレベル）と計算複雑性のバランスなどが挙げられます。
需要予測とは
- 需要予測とは、消費者の需要（将来収益）を予測するプロセスです。具体的には、定量的および定性的データを使用して、消費者が購入する商品の品揃えを予測します。
- 小売業者は、消費者が求めるタイミングで商品を提供できないことで、1 兆円規模の収益機会を逃しています。低精度の需要予測は、需要に即していない商品の陳列につながり、さらには、店頭の在庫切れなどの大きな問題を引き起こします。
リテール向けレイクハウスによる需要予測
- リテール向けレイクハウスは、データへのリアルタイムなアクセスを可能 にします。バッチ式のアクセス、分析、コンピューティングから移行することで、データを常時稼働の状態にして、正確でタイムリーな意思決定とビジネスインテリジェンスを推進できます。Delta、DLT、オートローダー、Photon などのテクノロジーを活用したレイクハウスにより、組織におけるリアルタイムなデータアクセス、意思決定が可能になります。
- リテール向けレイクハウスは、ニアリアルタイムで最大規模のデータジョブをサポートします。例えば、お客様はトランザクションログシステムから 1 日あたり 15 秒間隔で 4 億件近いイベントを取り込んでいます。データ処理を行うとレポート作成や分析が中断されるため、小売業のお客様の多くは、夜間にバッチ処理を行い、データウェアハウスにデータをロードしています。中には、週次または月次でデータをロードしている企業もあります。
- レイクハウスのイベントドリブンなアーキテクチャでは、ラムダアーキテクチャなどの従来のアプローチと比較して、バッチデータやストリーミングデータの取り込みや処理がシンプルです。このアーキテクチャは、変更データの取得処理を実行し、ACID コンプライアンスのトランザクションをサポートします。
- DLT は、データパイプラインの構築をシンプルにし、リネージを自動的に作成して運用管理をサポートします。
- レイクハウスは、リアルタイムストリーミングのデータを取り込み、ストリーミングデータに対する分析を可能にします。データウェアハウスでは、いかなる分析を行うにも、データウェアハウスからの抽出、変換、ロード、追加抽出が必要です。
- Photon は、画期的なクエリ性能を提供します。ユーザーは最大規模のデータセットにクエリを実行し、BI ツールでのリアルタイムな意思決定を可能にします。
レポート
エンタープライズ向けエージェントAIプレイブック
高精度の需要予測を可能にするデータソース
- 需要予測は、消費者に商品を届けるうえで極めて重要です。また、消費者に商品を問題なく届けるには、小売業者と製造業者における連携が必要であり、販売・業務計画（S&OP）、サプライチェーンの最適化、在庫管理および最適化、生産のスケジューリングといった業務プロセスやユースケースのコラボレーションが不可欠です。複数のソースから生成され、需要予測モデルに供給されるデータには、次のようなものがあります。
- POS：販売取引におけるリアルタイムの構造化データ
- 過去の需要データ：SAP のようなエンタープライズリソースプランニ ングシステムに格納されたバッチ形式の構造化データ
- 外部データ：ソーシャルフィード、ニュース、競合情報といったリアルタイムの非構造化データ
- クリックストリーム：リアルタイムの半構造化データ
- 外部データ： 需要を左右する要因となる気象データ（竜巻、ハリケーン）
関連資料
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