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データ駆動型需要計画: 機械学習とデマンドセンシングにより消費財業界の混乱に向き合う

平時であっても消費財業界のサプライチェーン管理において需要の変動性は常に難題です。そして、今は平時ではありません。 COVID-19 のパンデミックは、サプライチェーン計画を完全に混乱させ、計画を行うために必要な水準や取るべきリスクが増えてしまっています。 予期しない外的要因が極端な消費者需要の変化を引き起こすため、複数の場所で複数のサプライチェーン要素が影響を受け、オンラインチャネルでの購買は急増しています。従来の需要予測を計画に適用するだけでは、こういった複雑さに対処しきれていると言えません。 サプライチェーンチームはなんとかしようと苦心していますが、サプライチェーンをニューノーマルに対応させるためには高度なツールが必要なことが明らかになってきています。高度な機械学習 (ML) ツールは、既存のシステムと連携し、不安定なビジネス環境でオペレーションを予測する負担を軽減してくれます。 AWS は人工知能 (AI)、 ML 技術適用の最前線に立っています。幅広い ML サービスを提供し、それを実現するクラウドインフラストラクチャを支えています。 Amazon がより深く顧客のニーズを理解し、顧客の期待を超える対応ができるような自動化を推進するなど、AWS は Amazon.com を支えるテクノロジーを提供しています。 機械学習: 消費財業界における予測の基礎 サプライチェーン管理者が需要を予測し、タイムリーかつ適切な措置を講じるためには予測は欠かせません。従来の予測とは、過去から未来を予測するアプローチであり、過去の情報(時系列データ)に基づいて行われていました。しかし今や、私たちは過去のパターンからは正確に予測できないような、 ニューノーマルの状態にあります。 サプライチェーン管理者が現在から未来にかけての需要の混乱に対して、より正確に計画、対応するために、ML は必要不可欠なツールとなります。 ML は AI アプリケーションであり、これによりシステムは自動的に学習し、改善できるようになります。アルゴリズムを使用してデータ内のパターンを検出し、そのパターンを使用して未来を予測する数学モデルを構築します。システムは人間の介入なしに自動的に行動を学習し調整し続け、時間の経過とともに精度を向上させます。 サプライチェーンにおいて組織がより完全で正確な予測を行うために ML が役立ちます。 ML のテクノロジーは、サプライチェーンの各ポイントで人間が持ち込んでしまうであろう、勘やエラーを排除し、より多くの変数を統合できるようにし、利用者から信頼されるような正確な予測に役立ちます。サプライチェーン計画全体が劇的に改善され、より優れた意思決定、より手厚い顧客サポートにつながります。 Amazon では、世界中の郵便番号ごとに 5 億を超える商品について毎日、予測を行っており、ML こそがその実現の鍵となっています。 ML を使用することで、Amazon は商品グループと消費者の購買行動を相互に関連付け、SKU 間の購買関係を形成することもできます。 Amazon では、ML を使用して、顧客が特定の商品を購入すると、同時ではなくても、翌週に別の特定の商品を購入する可能性が高い、ということを予測できます。たとえば、うがい薬の需要の急増が、歯ブラシの需要の急増に繋がる可能性がある、などです。 数十万の組み合わせを分析することで、予測をより完全かつ正確に行うことができるようになるのが ML です。たとえば、多数の異なるモデルを評価して、どの予測が最良の結果をもたらすかを検証することもできます。 ML は静的なものではなく、フィードバックループであるため、サプライチェーンを継続的に調整することができます。ビジネスルールを設定したら何か起こるまではそのまま維持されるような、一般的なマニュアル型の手法とは対照的です。 高度な予測に不可欠なデマンドセンシング ML はそれ自身でも長期予測の基盤を提供しますが、高度な需要計画を可能にするためにはデマンドセンシング(需要検知)の実装は今や不可欠です。デマンドセンシングは洗練された新次元の機能であり、内外さまざまな影響による需要パターンの傾向と変化をより早く特定できるようにします。 さまざまな内外部要因の影響を考慮するために、デマンドセンシングは […]

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