需要予測とは何ですか?

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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

マルチエージェントシステム、AIのユースケース、評価などに関する主要な知見

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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

• データと AI が支援するリテールバリューチェーンにおけるコラボレーション
• 在庫切れを予測する AI モデリングを活用した店頭在庫管理の改善
• スターバックスの大規模な需要予測