AI駆動型需要予測FDEサービス

AI駆動型需要予測FDEサービスは、食品・飲料・日用品などの消費財企業を対象に、需要予測業務・データの診断から、AI需要予測システムの構築、需給計画業務への実装、継続的な改善・定着までを一貫して支援します。

本サービスは、フォーティエンスのコンサルタントがお客様の現場に深く入り込み、AIを活用した変革をより素早いサイクルで現場へ業務実装するFDE（Forward Deployed Engineering）型コンサルティングサービスです。まずは少数のSKUを対象に、複数の予測手法を実データで比較・評価し、商品特性や需要変動の傾向に適した予測モデルを選定します。さらに、商習慣や現場担当者の知見を反映しながらモデルを改善し、予測結果を需給計画、在庫方針、発注判断などの実務に組み込みます。

また、生成AIを活用した予測アルゴリズムの改善支援とハンズオントレーニングを通じて、お客様自身が需要予測の仕組みを継続的に改善できる体制づくりを支援します。これにより、予測精度の向上、欠品・過剰在庫の抑制、計画業務の効率化に向けた取り組みを支援します。

現場起点で、需要予測を業務実装までつなげるFDE型支援

POINT 1

需要予測の仕組みを構築するだけでなく、①業務・データ診断、②少数SKUでの構築・検証、③現場との反復改善、④需給計画への業務実装、⑤対象拡大・定着／自走化の5ステップで支援します。

フォーティエンスのコンサルタントが、お客様の商品構成、需要変動の特性、保有データ、現行業務を把握し、まずは10種類程度のSKUを対象にAI需要予測システムを構築します。検証結果を現場担当者と確認し、部門ごとの予測要件や担当者の知見を短いサイクルで反映します。

さらに、予測結果を予算策定、週次・月次の需給調整、S&OPなどの業務プロセスに組み込み、実用性を検証します。PoCや予測モデルの構築だけで終わらせず、現場で使われ、継続的に改善される仕組みとして定着させることが本サービスの特長です。

SKU特性に応じた予測モデルの比較・選択

POINT 2

統計モデル・機械学習モデル・深層学習モデル・時系列基盤モデルなど19種類の予測手法を、検証データとお客様と合意した評価指標に基づいて比較・評価し、SKUごとに適合度の高いモデルを選択します。

データの利用可能性に応じて、定番商品のベース需要と、特売・キャンペーンによる一時的な需要押し上げ効果を分解するとともに、季節性・トレンド・気象・経済指標などの外部要因を反映します。必要に応じて安全在庫や推奨発注量を算出し、需要予測にとどまらない需給計画上の意思決定を支援します。

システム構成は特定の製品を前提とせず、お客様のIT環境や要件に応じて、Google CloudやBigQueryなどのデータ基盤、Google トレンドやYouTubeなどの外部データ、TimesFMなどの時系列予測モデルとの連携・活用にも対応します。

生成AIとハンズオントレーニングによる継続改善・自走化

POINT 3

生成AIは、需要予測を直接行う予測モデルとは役割を分け、分析結果の説明、予測ロジックの改善案やコード案の作成、外部情報の整理などに活用します。

お客様のシステム環境、利用方針、セキュリティ要件に応じて、GeminiなどのLLMとの自然言語による対話を通じて改善案を作成し、検証・承認を経て予測ロジックへ反映します。これにより、品質やガバナンスに配慮しながら、モデル改善のサイクルを迅速化します。

さらに、フォーティエンスのコンサルタントが、バイブコーディングの実践方法やモデル改善の進め方を学ぶハンズオントレーニングを提供します。外部ベンダーへの過度な依存を抑え、お客様自身が商習慣や業務特性の変化を反映しながら、需要予測の仕組みを継続的に改善できる体制づくりを支援します。