予測は長い間、有効需要運用の基盤となってきました。しかし、ルールは変わりました。
過去のデータと人間の直感に基づいて構築された従来のモデルは、今日の不安定な状況に対処するにはもはや不十分です。
顧客の需要は現在、天候、社会感情、市場動向によってリアルタイムで変化しています。サプライチェーンは大陸をまたいで広がっており、簡単に混乱する可能性があります。
影響はすぐに現れ、倉庫は過剰在庫で溢れ、棚にはベストセラーの商品がなくなる。どちらも同じ問題、つまり、もはや現実を反映していない予測プロセスを指摘しています。
予測の仕組みを再考する時期が来ています。
従来の需要予測の限界
ほとんどの予測方法は、未来が過去を反映すると想定しています。しかし、市場が一夜にして変化すると、そうした想定は崩れてしまいます。
多くの組織では、営業、マーケティング、サプライ チェーンの各チームがそれぞれ独自のデータと優先順位に依存しています。これらの問題により、計画がサイロ化され、統一された合意に基づく予測で協力するのではなく、各部門が独自の KPI を優先することになります。
この断片化により意思決定が遅くなり、精度が低下します。チームが矛盾するデータに基づいて作業する場合、計画は戦略的ではなく事後対応的なものになります。
断片化から統合へ：データ駆動型予測の力
AI と機械学習(AI/ML) アプリケーションにより、小売業者は販売やプロモーションから市場シグナル、競合他社の動向、さらには天気予報に至るまで、さまざまな機能にわたってデータを接続できるようになりました。
これらのシステムは継続的に学習し、適応します。予測は静的なレポートではなく生きた洞察となり、状況の変化に応じて精度が向上します。
同様に重要なのは、AI によってプロセスが透明化されることです。「誰の数字が正しいか」を議論する代わりに、チームは 1 つの真実のバージョンに一致して、実行に集中します。かつては部門横断的な議論に何週間もかかっていたものが、今では数日、あるいは数時間で完了します。
統合されたデータ駆動型の予測により、組織はより迅速に計画を立て、自信を持って行動し、混乱に直面しても回復力を維持できるようになります。
