【連載】現役サプライチェイナーが読み解く経済ニュース
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近年、「
需要予測」という言葉をよく目にするようになりましたが、これはAIの活用事例が増えてきたためです。そこに新たなワードとして「ノーコード」を活用したツールが登場し、さらなる取り組みの加速化が期待されます。しかし、主要なノーコードツールはライセンス料が1,000万円超とかなり高額です。こうした中で、ROI（投資利益率）を高める必要があります。ではノーコードを活用するメリットはどこにあるのでしょうか。本稿では需要予測AIの導入について、ノーコードを活用する方法と従来の方法を比較しながら、精度とROIを高めるポイントを解説します。
需要予測AIを構築する「2つの方法」
事業会社が需要予測AIを構築・導入するためには、大きく2つの方法があります（図1）。
まず1つが、IT企業に依頼し、自社のデータを渡して需要予測モデルを構築してもらい、その精度を評価する、といった流れで需要予測AIを構築する方法です。多くの事業会社にはデータサイエンティストはいません。自前でプログラムを書いて需要予測AIを構築するのは珍しい例と言えるため、一般的な方法と言えます。
この方法のメリットは、自社の商材に特化した予測モデルを構築してもらえることです。コストについても、パッケージを導入するよりも安くなる傾向があり、気軽に試しやすいと言えます。
一方で、予測精度はデータサイエンティストの経験や腕によって正確さが変わってしまうところがあります。さらに需要に影響する要素を加えたり、精度検証の中でアルゴリズムをブラッシュアップしたりなど、試行錯誤するには、常にデータサイエンティストの協力が必要になってしまいます。
そこで少し前から活用が増えてきているのが、もう1つの方法であるノーコードのAIツールです。
ノーコード活用のメリット・デメリット
ノーコードによる需要予測は日経新聞の
記事でも掲載されるなど、プログラミングが不要で、より手軽な方法として注目を集めています。記事で取り上げられているAI inside以外にも、
DataRobot（筆者が化粧品メーカー在籍時に新製品の需要予測で協働）や
dotData（筆者が現在所属するNECからカーブアウトした企業）など、すでにノーコードのAIサービスをグローバルで展開している企業もあります。
DataRobotやdotDataは、下記のような予測分析で、すでに大きな効果を創出したことが公表されています。
DataRobot
dotData
これらのサービスは基本的に、クラウドAIツールを使うためのライセンス契約を結びます。そしてデータは自社で用意し、それをアップロードすることで、予測モデルを自動で構築できるというものです。事業会社はプログラムを書かなくて良いので、一見、トライするハードルは低く感じられます。
しかし、以下3点のような業務については意外と簡単ではありません。
- 自社が扱う商材の需要に関する因果関係を整理する
- 需要の原因要素をデータでそろえる
- 予測結果を解釈し、学習させるデータを更新する
特に自社が扱う商材、顧客、市場については当然、その事業会社の社員が一番詳しいので、需要の因果関係の想定はコンサルタントやSIerに頼らず、自分たちで改革をリードするという意識が重要になります。
【次ページ】需要予測の精度を高める「6つの要素」
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