ビッグデータ分析と需要予測
第４次産業革命時代を迎えて、企業の情報システムやＩＯＴによるあらゆるデータがビッグデータとして利用可能になり、これらのビッグデータを分析し、需要予測システム（需要予測ソフトウエア）を活用してを販売計画の精度向上を図ることが可能になってきました。
これまでの過去の販売時系列データだけの分析から需要予測を行なうことに加えて、企業の保有するビッグデータの中から、販売に影響のある要因データを分析し、販売実績に影響がある因果関係のあるデータを見つけ出し、そのデータを使用して需要予測することにより、さらに予測の精度を向上することも可能になってきました。
季節性などは、販売時系列データのみで統計的手法で需要予測が可能ですが、例えば、販売促進などのイベントにより需要が増加した場合などは、販売促進などのイベント実績が販売実績に影響を与えた因果関係のあるデータとなります。このような場合には、過去に行なった販売促進などのイベントを、将来行なったと仮定した需要予測を行なうことになります。
さらに、企業の保有するビッグデータの中から、相関分析により、販売実績と相関がある要因データを見つけ出し、その因果関係のある複数の要因データを使用して予測することにより需要予測精度の向上を図ることも可能です。
因果関係データを使用した予測が可能な需要予測システム
弊社が扱っております、SmartForecasts（ｽﾏｰﾄﾌｫｰｷｬｽﾄ）は、因果関係のあるデータを使用した需要予測が可能です。
イベント需要予測
販売実績に影響のあったイベントデータを使用し、将来同様のイベントが発生した場合の需要予測が可能です。イベントの大きさをレベル化し、将来のイベントのレベルを変更して需要予測を分析することが可能です。
複数因果関係予測モデル（重回帰分析需要予測）
SmartForecasts（ｽﾏｰﾄﾌｫｰｷｬｽﾄ）のデータ分析機能を使用し、販売実績と相関のあるデータを見つけ出し、その因果関係のあるデータを使用して需要予測を行なうことが可能です。
企業の保有するデータ（ビッグデータ）の中から、販売実績に影響のあると思われるデータを選別し、そのデータが販売実績の売上げに影響があるかどうかを分析しなければなりません。
SmartForecasts（ｽﾏｰﾄﾌｫｰｷｬｽﾄ）には、販売実績と販売実績に影響のあると思われるデータとの相関分析を行なえる機能が備わっています。
相関がある複数のデータを使用して、重回帰分析予測機能により予測が行えます。
ＡＩ技術による需要予測について
ＡＩ技術を使用した需要予測については、
所詮、「時系列分析解析技術」と「複数の影響のある要因情報による回帰分析」です。
ここで重要な問題は、「影響のある要因情報の将来も予測しなければならない」と言うことです。
B to B （企業間取引）の製品で月次予測を行なう場合、複数の企業との取引環境における販売に影響のある要因を選別し蓄積しなければなりません。
さらに、その影響要因情報の将来を予測することは非常に困難です。
従って、現在確立している、
「時系列分析解析技術」と「複数の影響のある要因情報による回帰分析」による需要予測
を超えるＡＩ技術の登場は、まだまだ先だと思われます。