AI CROSSの製品・サービス一覧

『Deep Predictor』は、現場担当者でも簡単に使えるAI需要予測・意思決定支援サービスです。 お客様のデータに外部データを組み合わせることで、高精度な需要予測と高い業務改善効果をご提供します。 単に将来の需要を高精度に予測するだけでなく、予測結果をもとに最適な発注量を自動算出する機能も搭載。 「現場で実際に使えるAI需要予測サービス」としてご利用いただけます。 【Deep Predictorの強み】 ▶ 外部要因を考慮した高精度な予測 ・気象データや経済指標などの外部データを自動取得 ▶ 導入しやすく、運用が簡単 ・貴社の課題に合わせた活用方法をご提案し、誰でも簡単に運用できる環境を構築 ・「貴社の現場で運用できること」を前提とした導入サポート ▶ 最適な発注量まで自動算出 ・予測結果に、在庫状況・発注リードタイムなどを加味し、最適な発注量を自動で算出 ▶ 他品目の予測にも強い設計 【解決できる課題例】 ・在庫の最適化 ・リードタイムの改善 ・生産計画の最適化 ・フードロスの改善 ・人員配置の最適化　など

在庫管理業務が発生する企業では、正確な在庫予測が求められます。しかし、正確な在庫予測は非常に困難であり、過剰在庫や在庫不足に悩まされることも少なくありません。また、在庫予測業務に対応する担当者の負担の大きさも問題となります。 本記事では、在庫予測業務の課題点を解説するとともに、課題を解決するための手法として需要予測AIの導入についても解説いたします。 ※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。

売上予測（販売予測）とは、企業の将来の売上高を予測することであり、正確に売上を予測することで在庫の適正化や人員配置の最適化などを実現できます。小売業や製造業の担当者のなかには、「売上予測（販売予測）の精度を高めたい」と考えている方もいるのではないでしょうか。 そこで本記事では、売上予測（販売予測）の重要性や計算方法、予測精度を高める方法について解説します。 ※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。

需要予測システムは、過去のデータを基に未来の需要を予測することで、在庫管理や生産計画、マーケティング戦略の最適化を支援します。特にAIを活用したものは、高い精度と迅速な分析が可能であり、多くの企業にとって不可欠なツールとなりつつあります。 本記事では、需要予測システムの基礎知識から、具体的な利用例、導入のメリット、おすすめのシステムまでを詳しく解説します。 ※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。

需要予測とは、商品の売上や、仕入れに必要な数など、さまざまな「数の需要」を予測することです。 この記事では、需要予測の基礎知識から具体的な手法、最新の技術を活用したアプローチまでわかりやすく解説します。 ※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。

ITの進化によって、近年特に注目を集めているのがAI技術です。 本記事では、AIを活用した需要予測の基本知識や、注目を集める社会的背景、活用のメリット・デメリット、具体的な導入手順、活用事例などについて解説します。 ※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。

需要予測とは、自社商品・サービスの売上や顧客数などの見通しを予測することです。企業はこの予測を通じて、在庫管理や生産計画、マーケティング戦略の策定に役立てています。需要は市場や消費者の動向によって変動するため、正確な予測は企業の競争力を高める鍵となります。 本記事では、需要予測の基本的な概念から、直面する課題とその解決策、そして精度を高めるためのポイントや最新技術の動向について詳しく解説します。 ※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。

ビジネスの成功を左右する「売上予測」。その重要性を理解し、適切な計算方法を用いることで、企業は在庫管理の効率化やリソースの最適化を実現できます。しかし、売上予測を正確に行うことは簡単ではありません。 この記事では、売上予測の基本概念から、計算方法の選び方、精度を高める具体的な方法までを詳しく解説します。 ※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。

現代の市場環境では、需要予測の精度が企業の成果を大きく左右します。 しかし、複雑な消費動向や外的要因を正確に捉えることは容易ではありません。そこで注目されるのがAIを活用した需要予測です。 この記事では、AIを活用した需要予測の仕組みや利点に加え、どのようなアルゴリズムが使われているのかを明らかにし、実際の導入事例を通じてその効果を解説します。 ※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。

製造業では、安定した供給と効率的な生産を実現するために、需要計画が欠かせません。適切な需要計画によって、過剰在庫や欠品を防ぎ、工場の生産効率やサプライチェーン全体の最適化を図ることができます。 しかし近年、需要変動の激化やサプライチェーンの複雑化により、従来の方法だけでは十分な精度を確保するのが難しくなっています。そこで注目されているのが、AIを活用した需要予測です。AIを導入すれば、製造業の現場自らが予測を行い、迅速で柔軟な意思決定を支援できます。 本記事では、製造業における需要計画の基本から作り方、課題と解決策、最新動向やAIツールの活用までをわかりやすく解説します。 ※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。

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。