ＤＸの現状_2024、優秀賞：DATAFLUCT！

  

プレゼン当日の発表内容の抜粋：

今日、ご紹介するのは、このビッグデータ需要予測っていうものですけども、これは様々なビッグデータを集めてきて、そして、最新AIを使って、様々な業務変革を行っていくというものです。で、えっと、解決として考えるのは、サプライチェーンマネジメントです。サプライチェーンマネジメント、この工場の生産在庫、店舗、様々のものがあるんですけども、共通するのは需要予測っていうデータを使うんですよね。ここに課題があるという風に考えてます。で、これが食品業界にどんな影響を与えていくのかを説明すると、やっぱり、こう店頭で、今、欲しいけど在庫がないって、このギャップありますよね。ギャップがどう生まれてくるかっていうと、こういう、なんかリレー形式でですね、リードタイムがどんどん、どんどん生まれてくわけです。なんで、先が遠くなりすぎて、え、どんどん、どんどん予測が難しいってなってくわけなんですね。だから、難しいんですよ。で、みんな頑張って、需要予測入れてます。様々なシュミレーションとか色々やってんですけども、問題がありますと、大体、皆さんですね、経験と勘でやってて、科学的な方法って全然、標準化とか、全然2回言ましたけど、ほぼ、浸透してないですよね。1番左からのとこです。で。統計的なものでやってもいいんですけども、私、やっぱビッグデータ活用することによって、すごいインパクトがあるってことに気づきまして、これをやりましょうと、ことをずっと言い続けてます。

どういうことかと聞くと、予測精度がいいっていう。どういうことか、まず、誤差が少ないわけですね。え、ていうのは、もう1つは意味があるってのはすごく重要なポイントですと。意味があるっていうのは品切れをなくすことのために重要なだけじゃなくて、この廃棄が少ないとこですよ。これがサスティナブルのアルゴリズムなんじゃないかなと思いまして、これをやろうという風に言ってます。で、いろんな会社に、ま、自動発注やってるんですよって言うんですけど、も、いやいや予測精度に皆さん投資してしまったと予測精度に投資すると、普通にインパクト変ってきますよってことを、色々、いろんな会社に言い続けております。で、予測精度って 何ですかって話なんですけども、予測モデルって過去のトレンドから見ていったり、周期性だったり、イベントだったり、ノイズのデータをこう処理しまくってですね、えっと、標準後の予測をしないといけないんですよ。でも、ところが、みんなですね、こう経験と勘で何となく商品やってて、で、最近こう統計とか、流行ってきたんで統計とかも使ってんですけども、でも、今って、AIとか活用できる時代なんですよ。データ、こんなにたくさんあるんです。もっと、高精度にしませんかってところで、 AIの需要予測をやりたいわけです。

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