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【講座の趣旨】
需要変動や供給制約が高まる中、企業には安定供給を維持しながら、在庫の適正化や生産計画の精度向上を両立することが求められています。
本講座では、安定供給を支える需要予測をテーマに、予測対象に応じたモデルの設計アプローチについて解説します。
あわせて、予測精度の向上だけでなく、現場の意思決定につなげるための実践的なポイントを共有し、自社での活用イメージを深めます。
◆習得できる知識◆
□安定供給を支えるAI需要予測の考え方
□予測対象に応じたモデル設計のポイント
□予測精度の評価・改善の進め方
□現場の意思決定(販売・在庫・生産計画)につなげる実践的な活用方法
□AI導入後に差がつく業務デザイン
【講座内容】
１．安定供給を支えるAI需要予測の考え方
・需要予測の役割と、安定供給との関係
・なぜ今、需給業務にAI需要予測が求められるのか
・在庫最適化・生産計画と予測のつながり
・予測を"判断につながる情報"として活かす視点
２．予測対象に応じたモデル設計のポイント
・品目・顧客・拠点など予測対象による設計の違い
・季節性・市場動向・外部環境など需要変動要因の捉え方
・業務データと外部データの活用ポイント
・現場の経験則・暗黙知をAIに組み込む考え方
３．予測精度の評価・改善の進め方
・精度評価で押さえるべき指標と見方
・精度が出る領域／出にくい領域の見極め方
・誤差から改善ポイントを見つける進め方
・継続的に精度を高める運用サイクル
４．現場の意思決定（販売・在庫・生産計画）につなげる実践的な活用方法
・予測結果を販売・在庫・生産計画へつなげる考え方
・「なぜその予測か」AI予測を根拠ある判断に変えるポイント
・現場の判断とAIを組み合わせる運用のポイント
・判断スピードと対応力を高める実践例
５．導入後に差がつく業務デザイン
・AI予測を業務に組み込む設計
・現場の気づきを予測改善へつなげる仕組み
・シミュレーションを活用した需給判断の高度化
・継続的な改善と成果につなげる業務デザイン
【質疑応答】
略歴
ビジネスエンジニアリングに入社後、SAP ERPの管理会計、生産管理を中心に基盤システム導入業務に携わったのち、データ利活用プロジェクトでのPM、分析チームリーダーに従事している。
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