需要予測AIを家電メーカー向けに開発（西海岸）

背景

米国でコンシューマー向け商品を販売する会社では数百アイテムの販売数量予測を毎月行っている。日本の工場で生産した商品を購入して、一旦在庫にした上で販売するため、販売予測と実績の差が大きいとコスト増または機会損失が発生してしまう。

課題

昨年度の販売数量と営業ヒアリングによる販売見込みをもとに経験則でアイテム別予測販売数量のエクセルを作成していたが、予測誤差と作業時間の短縮が課題であった。

解決策

過去数十年の販売データ等をもとにアイテム別の数量予測モデルと予測業務用のアプリケーションを開発。担当者は直近までの販売データのファイルと予測したい期間を入力するとアイテム別の販売予測数量のエクセルが自動で作成できるようにした。

成果

従前の業務と比較して、アイテム別に見ると最大で予測誤差を1%以下までに改善。これまで1ヶ月かかっていた予測業務を数時間で行えるようになった。