物流の2024年問題が目前に迫る中、「モノを届けられなくなる」という恐ろしい事態が起きようとしています。これを現実として起こさないためには、物流系の企業だけでなく、物流を利用するあらゆる企業がこの問題について直視しなければなりません。そこで有効策として期待されているのが「フィジカルインターネット」です。実現に向けて政府や大手企業などがすでに動き始めていますが、どの企業もフィジカルインターネットが実現する未来に備える必要があります。では、具体的にどのような備えが必要なのでしょうか。

昨今、さまざまな商材における値上げの話が絶えません。主な理由として原材料の価格高騰などが挙げられますが、特に人手不足やアセット（車など）不足は大きな影響を及ぼしています。そうした中、ユニバーサルスタジオジャパンやディズニーランドをはじめとした多くの企業が「混雑の緩和（需要の分散）」「利益の拡大」を狙って、需要に応じて価格を変動させる「ダイナミックプライシング」を採用し始めました。この意思決定のキモとなるのが需要予測です。今回は、需要予測をベースとした、経営の意思決定について解説します。

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」という言葉を聞くと、ビジネスにおけるSCM（サプライチェーンマネジメント）やマーケティング、もしくは石油の需要見通しなどを思い浮かべる方が多いと思います。しかし、需要の対象は非常に幅広く、実は社会の中でさまざまな価値を生んでいます。私が担当した１回目の記事では鉄道のダイヤ組みにおける需要予測を紹介しました。今回は2021年に川崎市消防局が公募した事例を基に、需要予測の社会的な価値を考えてみましょう。

近年、さまざまな業界でAIを使った需要予測が行われていますが、これは販売実績のある商品がほとんどで、新商品に関する予測はあまり行われていません。分析に使うデータの量が少なく予測精度が低くなるためです。しかしAIの学習データづくりに注力している企業では、新商品の需要予測についても高い精度を実現しつつあります。ここに目を付け、経営効率の向上と業績の拡大を図ろうと挑戦しているのが、大手洋菓子メーカーの不二家です。不二家は需要予測AIをどのように活用しているのでしょうか。

需要予測AIはさまざまな業界で実用化され始めています。2022年１月には、ソフトバンクと日本気象協会が小売店や飲食店の日々の来店客数を予測するAIを開発した、との発表がありました。さらなる活用の広がりが期待されますが、活用する上で重要なのは目的です。今回は来店客数予測による食材の発注や人員シフトの最適化を目的とした事例を挙げながら、需要予測AIがビジネスで価値を生み出すために必要なステップについて解説します。

2021年11月末、JR東日本は新型コロナウイルス感染拡大による乗客数減少を受け、ダイヤの改正を検討する計画を発表しています。旅客需要に合わせて車両数を減らし、コスト削減を図ることが狙いにあるようです。同時にJR東日本は、コロナなどによる環境変化に合わせて、これまでの需要予測の方法を変更する可能性を示唆しています。需要予測は、企業の競争力を大きく左右する重要な要素ですが、その方法を変更することは正しい判断と言えるのでしょうか。コロナに伴う同社の一連の変更がもたらす効果を検証します。