需要と異常を、データから先読みしたい
過去を映すだけのグラフから、先を読む数字へ。
売上や在庫、設備の稼働データをAIが学習し、需要の山谷と異常の兆しを予測します。予測値には、どれくらい外れうるかの幅と、効いた要因を必ず添えます。理由の見える予測なので、現場が納得したうえで発注や保全の判断に使えます。
お客さまの課題
- Case 01
ダッシュボードは過去を映すだけで、先が読めない
売上も在庫もきれいに可視化できている。ただ、それは起きたことの記録で、来月どうなるかは担当者の勘に頼っている。
- Case 02
勘と経験の発注で、欠品と過剰在庫を繰り返す
需要の山を読み違えると、売り逃すか、在庫を抱えるかのどちらか。属人的な発注のたびに、同じ失敗が起きる。
- Case 03
設備の故障が、止まってから分かる
稼働ログには予兆が出ているのに、閾値を超えるまで気づけない。止まってから駆けつける、後手の保全になっている。
- Case 04
予測モデルを作っても、なぜその数字かが説明できない
ブラックボックスの予測は、現場が信じて動けない。当たっても外れても、理由が分からなければ判断材料にならない。
ソリューション
実績データを集約する → 季節性と要因を学習する → 予測区間つきで予測する → 異常の兆候を通知する。
売上や在庫、設備の実績を時系列データとして整備し、季節性やイベントの影響を学習します。そのうえで需要や稼働の先行きを予測し、予測値とあわせて予測区間（外れうる幅）と寄与した要因を提示します。平常パターンから逸脱する動きは、閾値を超える前に通知します。データは既存のBIや基幹システムのものをそのまま使うため、集計基盤を作り直す必要はありません。
Step 01① 実績データを時系列で整備し、季節性や要因を学習
売上や在庫、稼働ログを時系列データとして整備し、曜日や季節、イベントといった影響要因を学習します。欠損値や単位のばらつきもこの段階で補正し、予測に使える形へ整えます。
Step 02② 需要と稼働を予測し、予測区間と要因を併記
将来の需要や稼働を予測し、予測値に加えて予測区間（外れうる幅）と寄与した要因を併記します。予測の根拠が見えるため、現場が納得したうえで発注や計画に使えます。
Step 03③ 平常パターンからの逸脱を、閾値を超える前に通知
平常パターンから逸脱する動きを異常の兆候として検知し、設備の停止や欠品が起きる前にアラートを発報します。どの指標がどの方向にずれたかも提示するため、対応前に原因の見当をつけられます。
主な構成要素
- 01時系列予測モデル（季節性・イベント要因）
- 02異常検知（平常パターンからの逸脱）
- 03要因分析・予測根拠の可視化
- 04予測区間（外れ幅）の提示
- 05既存BI・基幹データ連携
- 06アラート通知・再学習パイプライン
