難波 孝次 氏　Managing Director

　前回のお話が販売予測をおこなう為の外的要因ということで、気温や湿度の変化といった自然現象、地震や洪水といった天災、また為替変動や国内外の政治経済の動向といった、あまり社内の努力で改善できるようなレベルの内容では無かったのですが、今回はもう少し身近なお話をさせていただけますでしょうか。

生産計画のシミュレート機能

　先ずは会社の販売金額を大きく左右する要因といたしまして、製造業さんですと当たり前ではございますが生産量というものが挙げられまして、単純に考えますと月の生産量の増減イコールその月の販売金額の増減という、まあ若干のタイムラグはありますのでそのまま使える訳ではないのですが、そういったロジックが導き出されます。それで、この生産量については、ERPシステム内に生産計画立案モジュールが含まれておりましたら、同モジュールよりデータを取得することは可能でございまして、同数量に販売単価を掛けたものをそのまま翌月以降の販売予測金額として求める形でも、かなり実情に近い結果が得られるのではないでしょうか。

　生産計画立案モジュールといえば、通常様々な条件によりシミュレートがおこなえる機能がついておりまして、例えば製作機械の台数ですとか、オペレーターさんの人数、それから機械単位の作業時間や作業日数等の生産に直結する様々なパラメータを調整することにより、その状況に応じた生産計画を立案することが可能となります。このシミュレート機能についてはそのまま販売予測にも転用できますので、販売に関連する内容となりますと就業日数や就業時間、それからセールスマンの人数といった内容、あとは商品の研究開発費用や広告費用といった要素をチューニングしてやることにより該当月の販売金額を予測するというロジックが考えられます。

　この社内の販売に関わる様々な要素をチューニングすることにより販売予測をおこなう機能については、最終目的としてはその名の通り今後の販売予測の推移を予測することなのですが、そのチューニング過程にも大きな意味があります。例えばセールスマンの増員人数としての適性値はいくらなのか、また広告費をどれだけ増やせば結果が出るのか、それから広告費についてはテレビやラジオといった放送媒体、新聞やフリーペーパーといった紙媒体、ウェブページによる電子媒体といったいずれの媒体が最も効果的なのかという細部にいたるまでの分析が可能となるとすれば、社内のマネージメント業務において、かなり大きな武器になるのではないでしょうか。

　もちろんこういったシミュレートをおこなうには、その根拠となるデータベースが必要となるのですが、それは以前より様々な形で説明させていただいている過去の実績を蓄積していくといった方式がもっともオーソドックスではあります。それで、前回のお話でそういった過去の実績データを元にして、販売予測をおこなうという記述をさせていただいたところ、それについて色々とご質問をいただきまして、具体的にはそのやり方ですと、過去のデータをかなり長い間積み重ねていないとそれなりの結果は出ないのではないか、あとは今までに無いケースをシミュレートする場合には、あまり信憑性のない数字が出てしまうのではないかという内容でございます。

　この問題はAIを活用する際には常について回るものでございまして、要はAIの特徴として学習機能というものがありますが、学習させるものが漢字の予測変換のような予測対象が限られた選択肢であれば過去に使用された変換データを元に優先順位を付けてやるといった方法でも、それほど時間を掛けることなく効果を上げることは出来ます。ところが販売予測となりますと、世の中の森羅万象すべての事象、と言うと少しオーバーではありますが、関連事項にリミットを設けることが出来ないという意味では、それほど的を外した表現では無い訳で、そういった無限に存在する要因を元にシミュレートをおこなうことが果たして可能なのかという疑問は必ず出てまいります。

　そこでそういった問題に対して、では具体的にどのような手法でもってAIを活用した予測処理をおこなうかについては、また次回に説明させていただけますでしょうか。

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