ものづくり製造業のための
お役立ちマガジン
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製造業にとって「需要予測」は、生産管理における大きな課題のひとつです。特定の人材が、経験を生かして対応している企業も多いでしょう。
その需要予測には、AIシステムを導入するという方法もあります。
本記事では、需要予測にAIシステムを使うメリット・デメリットや、方法などをまとめました。課題解決のヒントとして、ぜひ記事の内容を参考にしてください。
そもそも需要予測とは、需要分析・市場調査などから、自社の製品・サービスがどのくらい売れるかを予測するものです。需要予測の方法には、算術平均法・回帰分析法など、さまざまな種類があります。
製造業においても、需要予測は欠かせません。需要予測の判断を誤ってしまうと、販売機会の損失につながる可能性があります。また在庫不足や過剰在庫を招いてしまう場合もあるでしょう。
企業の利益を最大化し、無駄を省くためにも、精度の高い需要予測が求められます。
製造業でも、さまざまな目的でAIを導入する企業が増えています。これまで人間が行っていた作業を自動化できるのがAIです。需要予測でのAI活用では、次のようなメリットがもたらされます。
特に大きな3つのメリットについて、内容をそれぞれ確認してみましょう。
需要予測にAIを活用すると、在庫の最適化につながるのが大きなメリットです。
AIをうまく活用できた場合、高度な需要予測が実現します。その結果として、部品や材料の欠品・過剰在庫を防ぐことが可能です。過剰在庫を減らせると、保管場所の削減にもつなげられるでしょう。
業務の効率化になるのも、需要予測にAIを活用するメリットです。経験や勘をもとに需要予測を行っている、現状では多い傾向にあります。
需要予測において、これまでに培った担当者の経験が役に立つのは事実です。AIでは予測しきれない部分については、今後も人の力が求められるでしょう。
しかしAIが活用できれば、今まで需要予測に使っていた時間を、ほかの業務に使えるようになります。
需要予測にAIを活用すると、労働時間を短縮できるのも大きなメリットです。少子高齢化によって、日本では労働人口が大幅に減少しています。15～64歳の「生産年齢人口」は、今後さらに減少していくと見込まれています。
少子高齢化の進行により、我が国の生産年齢人口（15～64歳）は1995年をピークに減少しており、2050年には5,275万人（2021年から29.2％減）に減少すると見込まれている（図表2-1-1-1）。生産年齢人口の減少により、労働力の不足、国内需要の減少による経済規模の縮小など様々な社会的・経済的課題の深刻化が懸念される。
（引用：総務省｜令和4年版 情報通信白書｜生産年齢人口の減少）
製造業に限らず、すでに人手不足に陥っている企業も多いのが現実です。そんな企業にとって、従業員の労働時間の短縮は大きなメリットになるでしょう。
在庫の最適化や業務効率化に役立つAIの需要予測ですが、デメリットもあります。導入にあたっては、どのようなデメリットがあるかも考慮しておきましょう。
AIを活用するうえで考えられる代表的なデメリットは次の2つです。
2つのデメリットについてもそれぞれ解説します。
需要予測にAIを使うには、一定数以上の学習用データが必要です。
AIを導入したからといって、すぐに高い予測結果が得られるわけではありません。また、AIの学習に使うデータの内容も、予測の精度に大きく影響します。
導入にあたっては業者と相談のうえで、必要と思われるデータを用意しましょう。
AIには、想定外の事態への対応が困難だというデメリットもあります。精度の高い需要予測が実現するのは、AIがデータをもとに学習を行っているためです。しかし、そのデータからは予測できないような事態が起こる可能性も否定できません。
人間と違って、イレギュラーな状況への対応には弱いのがAIです。
現状では、経験のある人材がAIによる需要予測を確認し、適切な判断を行う必要もあります。
製造業の需要予測をAIシステムで解決する方法は、以下のとおりです。
どこまでAIを導入するのか範囲を決めたら、業者に依頼して見積もりを取ってみましょう。またAIに学習させるためには、「どのデータがどのくらい必要なのか」の確認も必要です。
必要なデータが判明したら収集を行って、モデルを構築します。実際の導入・運用のまえには、検証作業も行わなくてはなりません。
需要予測の結果が適切か、コストは見合っているかなどをチェックしましょう。
「AIでの需要予測に興味はあるものの費用面で厳しい」
そう考えているのなら、ものづくり補助金の活用を考えてみましょう。製造業での働き方改革や、生産性の向上などに役立てられるのが、ものづくり補助金です。
ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金は、中小企業・小規模事業者等が今後複数年にわたり相次いで直面する制度変更(働き方改革や被用者保険の適用拡大、賃上げ、インボイス導入等)等に対応するため、中小企業・小規模事業者等が取り組む革新的サービス開発・試作品開発・生産プロセスの改善を行うための設備投資等を支援するものです。
（引用：トップページ｜ものづくり補助事業公式ホームページ ものづくり補助金総合サイト）
AIを使った需要予測なら、上記のうち「生産プロセスの改善」に該当するでしょう。
今後訪れるさらなる労働者不足への備えとしてもAIは役立ちます。また生産プロセスが改善できれば、労働者の働き方改革につなげることも可能です。
ものづくり補助金を活用したAIシステムの導入を、ぜひ検討してみてください。
AI導入にも役立てられる「ものづくり補助金」ですが、申請しても採択されなければ補助は受けられません。
そこで申請にあたっては、補助金申請の支援を行っている専門家に相談するのがおすすめの方法です。
補助金は受けられる額が大きいものの、採択率は低い傾向にあります。ものづくり補助金も、その例外ではありません。令和5年6月23日に採択が発表された14次のものづくり補助金では、申請者4,865件に対し、採択数は2,470件と約半数でした。せっかく申請しても、不採択となってしまう事業も多数あります。
ものづくり補助金は公募要領が複雑で量も多いため、読むだけでも大変な作業です。
自社では、その判断が難しいと感じる担当者も多いでしょう。しかし補助金・助成金の申請の支援を行っている専門家なら、客観的に見てどうしたらよいかをアドバイスできます。
補助金を活用してAIを使った需要予測を導入したいと考えているのなら、ぜひ専門家への相談も検討してみましょう。
また、補助金を活用できるかどうか不安な場合は、以下のページから診断できます。
最短15分で診断結果レポートを提供いたしますので、ぜひご活用ください。
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