需要予測システム活用の目的は、在庫の適正化を図るためのものです。
需要予測システム活用の目的は、在庫の適正化を図るためのものです。
需要を確実に当てることは不可能です。当たらないことを前提にして、「比較的はずれない」、必要な在庫量を予測します。
つまり、当たらない量が安全在庫量ということになります。
したがって、不良在庫の削減や販売機会損失を無くすための欠品の防止など、在庫の適正化を実現するために使用されます。
ＳＣＭ（サプライチェーンマネジメント）の目的を再確認する
1990年代後半に盛んに取り組まれていたSCM（サプライチェーンマネジメント）というキーワードが最近ではあまり聞かれなくなりました。しかし、業種によって違いはあるが、SCMの目的である、
「市場・顧客と製造などの供給元との連鎖活動であるチェーン上での調達・供給のスピードアップを図る」、
「販売機会損失や不良在庫を無くすという在庫の適正化を実現し、キャッシュフロー効率を向上させる」
というテーマは、あらゆる企業において継続的な課題であることには変わはありません。
SCMにおいて重要なPSI計画マネジメントを理解する
PSIとは、P：Production（製造）あるいはPurchase（仕入れ）、S：Sales（販売）、I：Inventory（在庫）を表し、生（生産）販（販売）在（在庫）の計画のことを言います。
PSI計画マネジメントとは、販売計画（月次販売計画や週次販売計画など）を立て、その計画を達成させるために在庫量の計画を立案し、その在庫量の計画に合うように生産量あるいは仕入れ量の計画を行い、実行することです。
PSI計画マネジメントにおける販売計画と需要予測
将来の販売計画の立案は容易ではありません。しかし販売計画が、過剰在庫や欠品を生み出す要因となることを考えれば、容易ではないけれども計画を立案しないわけにはいきません。しかしながら、この販売計画立案業務が重要であるにもかかわらず、いまだに経験と勘に頼っている企業が多いことが実情です。変動が激しい時期こそ計画的な経営が必要であり、論理的な販売計画立案のプロセスが必要です。
需要予測システムの有効性
需要予測をいかに効果的に行うかということは企業にとって非常に重要な問題です。需要に応じた最適生産計画や最適在庫量の決定は、経営工学においてオペレーションズ・リサーチ（OR：Operations Research）という分野で古くから議論されてきたテーマでもあります。
直近の需要予測は過去から現在に至るまでの現象が将来も継続して発生するであろうという前提に立ち、過去のデータをいかに解析し、それにより得られる情報をいかに上手く使いこなして、客観的に、誰に対しても説得力のある方法で将来の需要を予測するという時系列分析は、企業の意思決定業務を効率化する重要な機能です。
最近では、時系列分析手法による需要予測機能は、需要予測システムとして製品化され、ＩＴ技術の進歩により、ＰＣ（パーソナルコンピューター）で手軽に利用できるようになってきました。個々の時系列分析手法についての知識がなくても、需要予測システムが自動的に最適な時系列分析手法を選択して需要予測のデータを得ることが可能です。
統計予測がＡＩ予測よりも優位である理由
「統計予測がＡＩ予測よりも優位である理由」について、生成ＡＩに質問してみました。
以下、生成ＡＩからの回答です。
AI予測は「複雑なパターンの認識（画像・音声・大規模な行動ログ）」に優れていますが、ビジネスの現場では「シンプルで説明がつく統計予測」の方が実用性と信頼性において優位に立つ。
1．「なぜその予測になったか」を説明できる（高い解釈性）
2．少ないデータでも正しく動く（データ効率性）
3．計算コストが低く、導入が容易（低コスト・高速）
4．データの「外」にある異常値に強い（強健性）
5．確率的な「不確実性」を評価できる（信頼区間の明示）
上記の詳細の説明は、「統計予測がＡＩ予測よりも優位である理由」ページをご参照ください。