2021年9月7日
PwCコンサルティング合同会社
PwCコンサルティング、次世代型需要予測ソリューションを
サブスクリプションモデルで提供開始
独自開発のAI・機械学習アルゴリズムを用いた、広範囲な予測算出により、
クライアント事業の生産性向上およびブランド力向上を支援
PwCコンサルティング合同会社(東京都千代田区、代表執行役CEO:大竹 伸明)は、サプライチェーン上の広範囲な計画業務を対象とする需要予測ソリューション「Multidimensional Demand Forecasting(以下、MDF)」を、本日よりサブスクリプション(年間定額課金)モデルで提供開始します。各種計画業務には、販売、生産、在庫、調達、設備、人員などが含まれます。
需要予測は古くからあるテーマで多くの企業が取り組んでいますが、データが潤沢にある量産品、定番品の一部や、時系列において顕著なパターンが見られる受注・出荷・販売に対する予測が主流で、移動平均といったきわめてシンプルな手法に留まっていました。しかし、デジタル化や消費者購買行動や需要構造の変化、天災やパンデミックの影響など、事業を取り巻く環境の複雑化に伴い、これら従来型の予測アプローチで対応可能な範囲は、ますます限定的になってきています。
図1 需要予測に影響を与える事業を取り巻く環境変化
このような背景を踏まえ、当社は、従来型のアプローチでは対応が困難な領域における需要予測を、独自開発のAI・機械学習アルゴリズムにより可能にするMDFを開発しました。時系列パターンを捉えにくい予測対象、新商品やリニューアル品、ロングテール化(多品種化/少量化)に伴い従来予測が難しいとされていたものなどへ、予測の対象範囲を大幅に拡張しています。コネクテッドデータなど新種のデータへの活用も可能です。高負荷な学習アルゴリズムに頼らない、独自開発の高速・高精度処理により、予測精度向上を実現します。これにより、在庫過多を防ぐと同時に欠品の発生も抑えることが可能になり、顧客に対する即納率・サービス率の改善や、フードロス削減などSDGs目標の達成にも貢献することで、企業のブランド力向上を図ることもできます。なお、クライアント企業のシステムとは、ファイルによる連携となり独立性が高いため、ユーザー(需要予測担当者)の既存業務オペレーションに変更を及ぼすことなく導入することも可能です。
図2 今後の需要構造と、MDFによる対応
MDFの主な機能は以下です。
- 新商品予測
- 既存品予測
- ロングテール品/低頻度品予測
- 補修部品予想
- 新店売り上げ予測
- 客数予測
- イレギュラー対応
図3 Multidimensional Demand Forecastingの主な機能
当社ではこれまでにもオンプレミス型(クライアント企業の環境使用)にてMDFを複数の企業に提供していましたが、このたびSaaS型(Software as a Service、PwCクラウド環境使用)でも提供開始することで、より多くの企業の需要予測を支援したいと考えています。当社は本ソリューションを通じ、企業の各種計画の高度化・整流化、欠品・機会損失の抑制、短納期化への貢献を目指します。
Multidimensional Demand Forecastingに関するお問い合わせ先
Email: jp_cons_tc_mdf_info@pwc.com
Multidimensional Demand Forecastingについて
https://www.pwc.com/jp/ja/services/consulting/analytics/df.html
以上
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