7BUSINESSビ ジ ネ ス
July 15, 2017 No.218 - UJP 32th Anniversary Special : PART 1
Microsoft DynamicsERP/Office 365を活用した
経の営 見える化促 進 法
５ 需要予測
● 需要予測は不正確だと割り切りが大切● 計画対象期間を設定し、機械学習やAI
などで精度向上をめざす
需要プロセスには大きく分けて３つのプロセス（需要計画、需要予測、需要管理）があり、各プロセス毎に内容が異なります。（以下図１参照）今回は需要予測（Demand Forecasting）の中でも、営業 / 生産計画について解説します。 需要予測のアプローチとして、主観的方法（Subjective）と客観的方法（Objective）の２種類があります。主観性重視の場合、デルファイ法や客先アンケートなどが有名ですし、社内に在籍する専門家か
らの情報を基に予測値を決定することもあるでしょう。客観性重視の場合は、過去の売上データからトレンドや季節変動などの要素を数値化し、実績と比較することで最適な予想モデルを決定します。実際の運用では客観的方法を実施した上で、最後は責任者の勘でエイヤ！で決定している会社も多いのではと想像します。 客観的な需要予測を行う場合、最も重要な情報は過去の売上データです。情報の一元化が可能なERP などの利用により、製品・単価・数量など詳細の過去データを包括的に分析し、需要予測に役立てることができます。時系列分析や因果関係分析もERP に蓄積された情報を基にしますが、過度に適合させようとすると
Overfitting ( 過剰適合 ) となり需要予測の精度が下がります。また、担当者が手間と時間をかけて需要予測を行うよりも、予測は不正確だと割り切った上で業種別や社内の慣例上利用されている予測モデルを利用するのも一案です。 Microsoft Dynamics ERP・Dynamics 365 では、需要予測機能としてデータベースサーバーが搭載しているARTXP やARIMA と い っ た 自 己 回 帰 ア
ルゴリズムを利用する場合と、Microsoft社のクラウドサービス上で展開する機械学習（Machine Learning）の機能を利用する場合があります。データベースサーバーの機能を利用する場合、CPU やハードディスクなどの物理的な制限の為データを有効に活用できない可能性がありますが、すでに方法論が確立しているため比較的導入しやすいでしょう。 一方、機械学習機能を利用する場合、コンピューターが最適なアルゴリズムを探し当ててくれる反面、機械学習に関する基礎知識やクラウド環境の設定知識が必須となるため、導入の際には外部の専門家のサポートを得ながら進めるべきです。巷を賑わしているAI（人工知能）やビックデータなどと併せて、近い将来、機械学習が様々な予測に対して重要な役割を果たすことは間違いありません。会社の業務内容に合わせて計画対象期間を適切に設定し、機械学習をいかに有効に活用できるかが需要予測の鍵になります。 第六回は意思決定ツールについてお話し致します。
山浦 守SYSCOM(USA)INC. ビジネスソリューション事業部長上智大学卒国際経営学専攻連絡先：[email protected]
Dynamic 365for
Operations
MicrosoftMachineLearning
Dynamic 365for
Operations
Dynamic 365for
Operations
● Gather transactionalhistorical datafrom thedatabase
● Use machinelearning to generate forecast based on historical demand
● View and make changes to forecast
● Authorizeforecast
《図１》３つの需要プロセス
機械学習を利用した需要予測のフロー
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