需要予測AI

需要を先読みし、
経営判断を変える。
SigmaBrainの
需要予測AI

SigmaBrainの需要予測AIは、過去の販売実績・季節性・販促施策・在庫状況・外部要因などの多様なデータをもとに、
製品・拠点・顧客単位で将来需要を高精度に予測。
生産・調達・在庫・営業の意思決定を高度化し、欠品と過剰在庫を同時に抑える次世代の予測基盤です。

Strength

現場で使える
需要予測を支える、
3つの要素

  • 需要変動を捉える
    多層データモデリング

    販売実績だけでなく、季節性、曜日・月次傾向、販促、価格改定、取引先動向、天候・市況などの外部要因も統合。
    単なる時系列補間ではなく、「なぜ需要が動くか」を踏まえた予測モデルを構築します。

  • SKU・拠点・顧客単位まで
    落とし込める予測エンジン

    全社総量ではなく、SKU別・拠点別・顧客別・チャネル別など、実務で使える粒度まで予測を展開。
    予測精度だけでなく、補充・生産・営業判断にそのまま使える解像度を重視します。

  • 予測だけで終わらない、
    業務接続・継続改善基盤

    予測結果を在庫補充、生産計画、購買計画、営業計画に接続し、実績との差分を継続学習。
    予測をレポート化するだけでなく、日々の意思決定に組み込める運用基盤として機能します。

Usecase

  • 01.

    欠品と過剰在庫を抑える
    在庫・補充計画高度化

    工場内でタブレットを確認する作業員

    商品ごとの将来需要を先読みし、適正在庫水準や補充タイミングを最適化。欠品による機会損失と、過剰在庫による資金拘束・廃棄リスクを同時に抑制します。

  • 02.

    生産・調達計画の
    精度向上

    倉庫内で荷物とタブレットを確認する作業員

    需要予測をもとに、原材料の手配、生産量、製造タイミングを事前に最適化。特急対応や余剰生産を減らし、調達コスト・残業・納期遅延のリスクを低減します。

  • 03.

    営業・販促施策の
    意思決定支援

    車内でハンドルを握るドライバー

    顧客別・地域別・チャネル別の需要見通しを可視化し、販促投下や重点顧客対応の優先順位を高度化。勘や経験に依存しがちな営業判断を、データに基づく再現性ある判断へと進化させます。

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