驚人的AI需求預測：從庫存控管、新品開發到找出商機，用AI精確預測提升銷售的13個方法

前言　需求預測創造未來──足以左右所有商業情境未來發展的技能

為什麼鐵路時刻表會用到需求預測

只靠數據分析無法預測消費的時代

行銷、業務與經營管理不可或缺的技術

從13個案例來看「需求預測的價值」



第1章　為什麼現在需要需求預測

──VUCA時代必備的商業技能



1-1 SCM是什麼

為什麼Amazon的商品隔天就會送達

影響供應鏈的需求預測

連結需求、供給與經營

負責需求預測的是誰

1-2 需求預測原來這麼有趣！

最具代表性的3種概念

難以掌握的「第二次商機」

預測多久以後、多長時間單位的需求？

全世界的預測水準

1-3 疫情？地震？緊急時的預測對策

疫情前的預測數據無法使用？

情境分析是處理不確定性的對策

為了敏捷地更新預測而活用AI

提高供應鏈恢復力的需求預測


第1章的重點


第2章　預測AI顛覆商場上的慣例

──人力預測的能與不能



2-1　決策占了商業需求預測的9成

春天只有反應春天心情的商品才會暢銷

預測是「用腦的活動」

「今年銷售一空」，明年的需求會增加嗎？

透過認知科學考察預測錯誤

防止預測認知偏誤的思考法

2-2　開發預測AI

AI的優勢

預測AI可以創造價值的領域

成功實現商品訂購自動化的食品超市

累積符合商業課題的數據

利用專家的默會知識設計AI學習資料

2-3　活用預測AI時的注意點

AI否定行銷？

AI模仿不來的「商業技能」是什麼

從預測評估商業風險

商業人在「AI創造的時間」該達成什麼目標

2-4　利用預測AI創造未來

克服物流危機的祕密策略

提高配車計畫的精確度，削減多餘的輸配送

更小規模、更快速度的預測

食品業界CPFR的未來預想圖──廠商之間共享資料，

彼此「合作」


第2章的重點


第3章　全球新知帶來需求預測的革新

──提高組織之間的協作力



3-1　解決業務部門與製造部門的衝突

結合彼此的智慧創造出新點子

在各個業界都能看見的組織間衝突

透過代理人理論思考的組織課題

解決道德危險的2個切入點

3-2　驗證！利用比利時模型診斷預測力

提高預測精確度的驅動力

缺乏中長期視野的「日本企業預測力」

不同組織類型的預測改革

引領改革的專業見解

3-3　超越數據的直覺

為什麼明明蒐集許多數據卻預測失準

直覺超越數據的情況

重點在於重現性高的流程

需求預測的直覺


第3章的重點


第4章　利用需求預測勾勒出未來的商業模式

──創造超越預測的需求



4-1　控制供需的模型

從重視效率轉變為重視持續性的庫存管理

有計畫的庫存──理想的庫存計畫模型

實際產生的「應設想庫存」

設計控制供需的行動

4-2　預測對象從商品到顧客

隨感測結果改變的需求預測

統計的觀點能提高預測精確度

從個數預測到機率預測

提高ROMI的AI預測

4-3　創造「未來消費」的需求預測

預測改變未來

與其磨練數據分析不如動起來！

超越分析的敏捷性

是否能敘述有說服力的故事


第4章的重點


結語　Forecasting ERRA的黎明

注釋

山口雄大Yamaguchi Yudai
NEC AI．分析事業總部需求預測技術傳教士。於青山學院大學擔任兼職講師（Supply Chain Management）。YCP Solidiance需求預測顧問。
畢業於東京工業大學社會理工學研究科，早稻田大學經營管理研究科。在資生堂股份有限公司負責各種化妝品品牌的需求預測，曾擔任S&OP團隊經理，現任職於NEC。日本物流系統協會「將SCM與行銷結合！需求預測的基礎」講師。在《Journal of Business Forecasting》（Institute of Business Forecasting & Planning）等刊物發表需求預測的論文。
其他著作包括《新版 一本就搞懂　需求預測的基礎》（暫譯，日本實業出版社）《需求預測的戰略與活用》（暫譯，日本評論社）《全圖解　製造商的工作》（暫譯，合著，Diamond社）等。