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予測分析サービスの導入を検討中の方必見！需要予測AIサービス導入の大まかな流れに沿ってご説明
本書は、「AIサービスの知識が薄く、どのように検討を進めればよいか 分からない」「導入に失敗したくない」といった方に向けた、サービス 導入フローと設計フローを解説する資料です。 サービス導入/設計の大まかな流れの他、専門知識は不要のノーコード AI需要予測ツール「Deep Predictor」もご紹介。 導入検討の際にも参考になる一冊となっておりますので、ぜひダウンロードして ご一読ください。 【掲載内容】 ■需要予測AIサービス導入の流れ ■需要予測AIサービス設計の流れ ■さいごに ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
食品ロス削減と欠品防止を両立するAI需要予測の進め方が分かる
食品メーカーにとって、需要予測の精度は経営を左右する重要な要素です。予測を誤れば、在庫過多による食品ロスや欠品による販売機会損失が発生し、利益を圧迫してしまいます。近年はSDGsへの対応や市場競争の激化により、従来の勘や経験に頼った予測手法では限界が見えてきました。 そこで注目されているのが、AIを活用した需要予測です。膨大なデータをもとにした高精度な予測は、食品ロス削減や収益最大化を実現し、持続可能な経営にもつながります。特に食品メーカーでは、変動の激しい需要を捉えるためにAIの活用が急務となっています。 本記事では、食品メーカーを取り巻く環境や需要予測の課題、AI需要予測のメリット、そしてノーコードで活用できるAI需要予測サービスまで解説します。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
工数・費用を削減！小売業での「Learning Center Forecast」導入事例をご紹介
B-Rサーティワンアイスクリーム株式会社様では、データ分析を外部委託 していましたが、外部ベンダーは業務面での知見が必ずしも豊富でないため、 予測に使う特徴量の追加・選択のヒアリング等に工数を費やし外部依託費が 膨れ上がっていました。 当製品導入後は、データ分析の外部委託費の大幅な削減と、出荷量構成比の 予測頻度の改善を達成。費用をおさえて高精度な分析が可能となりました。 【導入した効果】 ■データ分析サービスの外部委託費を大幅に削減 ■出荷量構成比の予測頻度を改善できた（3ヶ月から随時へ） ■AIを活用して、客観的に分析できるようになった ■高精度な予測を実現 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
