本プロジェクトの背景と課題
製造業・流通業では、需要変動・生産計画・出荷量・調達リードタイムが複雑に絡み合う中で、在庫の適正量を維持することが大きな経営課題となっている。特に、需要予測の精度が十分でない場合や、需要変動が大きいSKUを多く抱える企業では、
- 過剰在庫による保管コスト・廃棄ロスの増大
- 欠品による販売機会損失・ブランド毀損
- “在庫を抱えるか・欠品リスクを取るか”という現場判断の属人化
といった問題が発生している。
さらに、実務では単に需要を予測するだけではなく、
- 「現在の在庫がいつ減り切るのか」
- 「危険在庫ラインをいつ下回るのか」
- 「欠品リスクが高まるタイミングはどこか」
- 「どのSKUが在庫管理上のボトルネックとなっているか」
といった在庫推移の未来像が把握できなければ、具体的な生産・調達判断に結びつけることができない。
本プロジェクトは、需要予測結果だけでなく、在庫推移シミュレーションと欠品リスク評価を同時に生成するAIモデルを開発し、需給管理の意思決定を大幅に高度化することを目的としている。
技術概要とアーキテクチャ
本プロジェクトでは、販売実績、在庫量、生産計画、出荷計画、調達リードタイム、気象・販促などの外部要因データを統合し、
- SKUごとの需要量を予測（短期・中長期）
- 在庫水準が未来にどう推移するかをシミュレーション
- 欠品リスク（在庫切れ確率・タイミング）を推定
という3段階を統合した需給予測AI基盤を構築する。
需要予測には時系列モデル（LSTM, Prophet, Temporal Fusion Transformerなど）を採用し、季節性・販促・天候などの外生変数を組み込む。結果を基に、在庫方程式（在庫 = 前日在庫 + 入庫 - 出庫）を未来に向けて回すことで、在庫推移を高精度に算出する。
さらに、需要の予測誤差を確率的に扱うため「予測分布」を生成し、モンテカルロシミュレーション等により、欠品リスクや安全在庫の最適化を定量的に評価する。
UIでは、在庫推移曲線・欠品確率・危険在庫ラインとの交差ポイントなどを可視化し、サプライチェーン担当者が即座に判断できる形で提示する。
技術詳細
- データ統合と前処理
- 日別・週別の販売実績時系列データ
- 倉庫・拠点別の在庫データ（現在量・安全在庫）
- 生産計画・出荷計画データ（入庫予定・出庫予定）
- 調達リードタイム・発注履歴
- 外部データ（天候、販促、イベント、価格）
- 欠品履歴・異常値補正・欠測値補完
- 需要予測モデル（多変量時系列）
- LSTM / GRU / Transformer 系モデル
- Prophet・ARIMAの比較検証
- 外生変数（販促・気温・曜日・在庫圧迫指標）を組み込むモデル
- SKU別・倉庫別の階層型予測（Hierarchical Forecast）
- 在庫推移シミュレーション
- 在庫ダイナミクスモデル（入庫・出庫・リードタイムの再現）
- 生産/調達計画の自動読込と反映
- 不確実性を加味した複数シナリオ生成
- 未来在庫推移曲線の自動プロット
- 欠品リスク分析
- 需要予測の予測分布（平均だけでなく「ばらつき」まで推定）
- モンテカルロシミュレーションによる欠品確率算出
- 「いつ安全在庫ラインを割るか」の予測
- 欠品発生タイミングと確率の時系列出力
- 在庫最適化支援
- 標準偏差 × サービスレベルに基づく安全在庫の算出
- 過剰在庫・潜在的欠品SKUの自動抽出
- 拠点間在庫バランスの最適化（オプション）
- 生産・調達計画へのフィードバック案内
- ダッシュボード/UI
- SKUごとの在庫推移・欠品確率の可視化
- 危険在庫ラインを割るタイミングのハイライト表示
- 「優先対応すべきSKU」ランキング
- 過去の異常在庫発生要因の分析パネル
HI3の提供価値
需給予測・在庫推移・欠品リスクを一体で扱うことで、従来の「勘と経験」に頼った需給管理から脱却し、データに基づく意思決定が可能となる。
特に本プロジェクトでは、
- 欠品を未然に防ぐ
- 過剰在庫を削減しキャッシュロスを防ぐ
- SKUごとのリスクを可視化し優先順位づけを明確にする
- 生産・調達計画へ直接フィードバック可能
という実務上の大きな価値を提供できる。
また、外部要因組込み型のモデルにより、季節変動・天候・販促の影響など、人間では捉え切れない複雑な需要変動も高精度に予測できるため、SCM全体のレジリエンスを強化する基盤となる。
最終的には、在庫最適化・SCM効率化・機会損失削減を通じて、企業の利益改善に直結するAIモデルとして機能する。
