国内外のリーダー企業が選ぶ、需要予測・計画

【過去の実績と勘頼みの予測】過去の出荷実績と担当者の勘に依存しており、市場の急激な変化を捉えきれず、欠品や過剰在庫が発生。新製品の予測も、根拠の薄い希望的観測で決定されている。

【様々なドライバーの活用と貴社独自モデルの組み込み】気象データ、競合価格、人流など、需要に影響を与えるドライバーをAIが分析。また、標準搭載された予測モデルの利用だけでなく、貴社がPythonやRで開発した予測モデルをo9 デジタルブレインに組み込み活用することも可能です。新製品についても、製品属性に基づき類似品の過去データを参照に需要やカニバリゼーションを精緻に予測します。

【短期的な需要変動への対応遅れ】月次の計画サイクルでは、直近の急激な需要変化に対して反応が間に合わず、機会損失や突発的な在庫過多が発生している。

【デマンドセンシング（需要検知）】日次のPOSデータや天候などの短期シグナルを用い、直近数週間の超短期需要を高精度に予測。即座に計画へ反映し、機動的な供給調整を可能にします。

【エクセルのバケツリレーとマニュアル作業】データの集計や加工に計画業務の大半が圧迫されているほか、属人化した作業とデータが乱立し、メンテナンスは限界に達している。

【タッチレス予測】データ集計から予測作成までを自動化。プランナーはAIがアラートを出した例外の対応や、戦略的な意思決定にのみ集中する高付加価値なタッチレスプランニングを実現します。

【組織間のサイロ化による不整合】営業、マーケティング、生産、財務がそれぞれ異なるデータ・粒度で計画しており、目標と実態が乖離するなど、合意形成に多大な時間を要している。

【単一プラットフォームでのコンセンサス形成】全ステークホルダーがo9 デジタルブレインを「信頼できる唯一の情報源」として活用。営業見込み、販促計画、統計予測を統合し、全員が同じ数字を見ながら、会社全体の利益を最大化する計画へ導きます。