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ラマソフト/需要モデル化アプリ活用事例公開、予測精度20%改善も

LLamasoft(ラマソフト)は、パワフルな機械学習テクノロジーを搭載した需要モデル化アプリケーション「Demand Guru」を展開している。

市場が急速に変化しているなか、素早く対応できるサプライチェーンを構築することが極めて重要になっている。即応性の高い優れたサプライチェーンをデザインするには、単に最適なコストやサービスレベルを計算するだけでは不十分で、需要の主要要因を深く理解し、より正確な需要予測が必要となる。

標準的な予測ツールでは、気象や経済指標といった需要に影響を与える外部の因果関係要因を考慮できなかったり、長期的な戦略的意思決定を行う際に必要となる5~10年の需要予測ができないなど、機能が十分でないこともある。

需要のモデル化は、サプライチェーンデザインにおいて、重要な意思決定ケイパビリティの一つとして近年注目を集めている。「Demand Guru」は、需要の因果関係要因の解析、多様な外部データの組み込み、シナリオベースの検証で、劇的に予測精度を向上することが可能になっている。

需要の規模、推進要因、変動要因を特定し、短期・中期・長期のいずれの需要予測においてもその精度を向上。強力な機械学習アルゴリズムにより、どの要因が需要に最も大きく影響しているかを自己学習し、体系的に解析する。

そのため、需要分析から人間の主観や推測を排除できる。過去をより正確に理解することで、要因に対する潜在的変化を踏まえて将来の需要と需要の範囲をモデル化でき、長期計画であってもより高い精度を確保できる。

利用者には、従来の統計的予測方法と比較して、予測精度を15~20%も向上させた事例もあるという。

さらに、需要モデル化結果は、サプライチェーンデザインモデルのインプットデータとしてシームレスに活用できる。そのため、ネットワーク最適化、在庫最適化、生産最適化、ロジスティクス最適化、リスク管理、ソーシング最適化など、サプライチェーン全体に渡ったエンドツーエンドのサプライチェーン最適化にも展開可能となっている。

ラマソフトでは、Demand Guruによる需要モデル化の特設ページを開設。AI活用で製品ライフサイクルに関するインサイトを取得、顧客の需要予測を向上させたハイテク業界、航空貨物の隠れた需要パターンを発見した米国空軍、サプライチェーンデザイン改善などの活用事例を紹介しており、下記ページのフォームに必要事項を記入することで閲覧できる。

■活用事例の閲覧はこちら
https://www2.llamasoft.com/DemandGuru-Connected-JP

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