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需要予測（AI需要予測・需要カレンダー）

AIが過去の販売データから将来の需要を予測し、ECセールなどのイベント影響も加味して生産計画に活用する仕組みを解説します。

5分

需要予測

概要

需要予測は、過去の販売データ と AIの統計モデル（Prophet） を使って、「来週・再来週、各品目がどれくらい売れるか」を予測し、生産計画に活用する仕組みです。ProphetはMeta社（Facebook）が開発・公開した時系列予測ライブラリで、売上や需要のような季節性のあるデータの予測で世界中の企業に採用されています。

「勘と経験」に頼っていた生産量の見積もりを、AI + 社長の経験 のハイブリッドで精度高く行えるようにします。

📌 このページのポイント
  • AIが販売データから自動で需要予測 — 過去の実績を基に、来週の各品目の売行きを自動で算出します
  • ECセールの影響を自動で加味 — 楽天スーパーSALEなどのイベントを自動検知し、増産サジェストを表示
  • 使うほどAIが賢くなる — 予測と実績のズレを自動で学習し、次回の予測精度が向上します

画面URL: /app/demand-calendar, /app/forecast-adjustment

需要カレンダー 全体画面

需要予測が解決する3つの課題

今まで（勘と経験）→これから（AI + 経験）
「先週と同じ量作っておく」→ セール期間に欠品→楽天スーパーSALE前に +35% 増産 の提案が自動で出る
「お歳暮は多めに作ろう…」（感覚の数字）→過去3年のデータからAIが 具体的な数量 を算出
楽天のSALEに気づかず対応遅れ→ECイベントを 自動スクレイピング して事前に検知
予測が外れても振り返りなし→予測精度を 自動計測 し、AIが内部パラメータを再調整

全体の流れ

需要予測から生産指示までの業務フローです。AIが叩き台を出し、社長の経験で仕上げます。

📊 過去の販売データ → 🤖 AI予測（Prophet） → 📝 社長が微調整 → 🏭 生産提案に自動反映
       ↑                                         ↓
🔍 ECイベント自動収集 ←──── 📈 予測精度フィードバック ←── 実績との比較
ステップやること所要時間
イベント確認需要カレンダーで今月のECセール・イベントを確認1分
AI予測を確認内示予測ダッシュボードでAIの予測数量を確認1分
数量の微調整セール期間は +10%、落ち着く週は -5% など一括調整2分
生産提案に活用予測数量は生産提案ダッシュボードに 自動で活用（操作不要）自動

シーン1: 需要カレンダーで月間の全体像を俯瞰する

需要カレンダーは、1つの画面で5つの視点 から月間の状況を俯瞰できるダッシュボードです。毎週最初に開いて、今月の全体像を確認します。

画面URL: /app/demand-calendar

5つのタブ

タブ何が見えるか
🔥 需要イベント楽天SALE・お歳暮・マラソンなどのECイベントがカレンダー上に色付きバーで表示。影響度（+35% など）と増産サジェスト付き
🏭 生産日ごとの生産量をヒートマップで表示。忙しい日・品目ランキングを一目で把握
📦 売上・受注受注件数・金額のトレンド。ECチャネル別（楽天 / Amazon / Yahoo!）の内訳
💰 会計入出金の支払いのタイミングをカレンダー上に表示。資金繰りの予定を確認
📋 仕入れ・在庫発注品の在庫ステータスと発注タイミング。賞味期限アラート

需要カレンダー 5タブ切替

🏭 生産タブ — 日ごとの生産量をヒートマップで表示。品目別ランキング付き:

需要カレンダー 生産タブ

📦 売上・受注タブ — ECチャネル別の受注内訳と実績先ランキング:

需要カレンダー 売上・受注タブ

やること

  1. 需要カレンダーを開く
  2. 🔥 需要イベント タブで今月のイベントバーを確認
  3. 右側の 📋 今月のサジェスト パネルで品目グループ別の増産率を確認
  4. 他のタブ（生産・売上・会計・仕入れ）もざっと確認して全体像を俯瞰

Before / After

BeforeAfter
楽天・Amazon・Yahoo! を別々の管理画面で確認1画面5タブ で全チャネルの状況を横断表示
セール情報を各サイトで手動チェックカレンダーにイベントが 自動で表示 される

シーン2: ECイベントを自動で収集する

ECイベント自動収集 — インターネット上のセール情報をクローラーが自動収集

楽天スーパーSALEやお歳暮・マラソンなどのECイベントは、ICSハブ を通じて自動で収集されます。突然アナウンスされたセールもLLMスクレイピングやWeb Search APIで検知してカレンダーに活用します。

イベント収集の3つの方法

方法説明
ICSハブ自動同期外部のICSカレンダーフィードからイベント情報を自動取込。LLMスクレイピング / Web Search API で突然のセール情報も検索
年間定例イベント自動生成「年間定例イベント生成」ボタンで、楽天スーパーSALE（年4回）・お歳暮・マラソン（毎月）等を 1年分まとめて自動登録
手動追加「＋ イベント追加」ボタンから、自社イベントや地域イベントを手動で登録

イベント追加ダイアログ

イベント追加の手順

  1. 需要カレンダーの右上 「＋ イベント追加」 ボタンをクリック
  2. ダイアログで以下を入力:
    • イベント名: 例「楽天スーパーSALE」
    • イベントタイプ: ECセール / 国民イベント / 自社イベント
    • プラットフォーム: Rakuten / Amazon / Yahoo! 等（ECセールの場合）
    • 開始日・終了日
    • デフォルト調整率（%）: 影響度（例: 35 と入れると +35%）
  3. 「追加」 ボタンで登録。カレンダーに色付きバーで表示される

影響度（調整率）の目安

イベント登録時の「調整率」は、通常の生産量に対して何%やすかを表しています。

レベル調整率意味具体例
🔥 大幅増産+30% 以上通常の1.3倍以上楽天スーパーSALE、お歳暮シーズン
📈 増産+15〜29%通常の1.15〜1.29倍お歳暮・マラソン、お中元
📊 やや増産+5〜14%通常の1.05〜1.14倍自社キャンペーン、ポイント倍付けデー
📉 通常0〜4%ほぼ通常通り通常営業日
⚠️ この目安もAIが自動で改善します

上記の影響度はあくまで初期値です。シーン4 で解説する「予測精度フィードバック」の仕組みにより、イベントごとの予測と実績のズレをAIが自動で学習し、次回以降の推奨影響度をより正確な数値に自動更新 していきます。使い続けるほど、御社の品目特性・イベント傾向に最適化された目安に進化します。

Before / After

BeforeAfter
各ECサイトのセール情報を手動で30分かけてチェックICSハブが 自動同期。突然のセールも検知
年間のセール日程を1つずつ手入力ワンクリックで1年分 を自動生成

シーン3: AI予測を確認して微調整する

内示予測ダッシュボードでは、AIが算出した 品目×日の予測数量 をマトリクス形式で確認・編集できます。EDI（スーパー・量販店向け）とEC（ネットショップ向け）の2つの予測エンジンを搭載しています。

画面URL: /app/forecast-adjustment

内示予測ダッシュボード

2つの予測エンジン

エンジン予測対象予測期間学習データ
🏭 EDI予測スーパー・量販店の内示注文8週間先過去の内示データ（品目×顧客×日）
🛒 EC予測楽天・Amazon・Yahoo! の注文2週間先過去90日のEC受注データ

どちらのエンジンもMeta社製の時系列予測ライブラリ Prophet を使用し、ECセールイベント（Demand Event）を祝日パラメータとして注入することで、セール期間の需要急増を予測に活用します。

やること

  1. 内示予測ダッシュボードを開く
  2. 上部のタブで 「🏭 EDI予測」 または 「🛒 EC予測」 を選択
  3. マトリクスで品目×日の予測数量を確認
  4. セール期間に合わせて 一括調整ボタン で全品目を調整:
    • 📈 +5%, 📈 +10%, 📈 +20%: セール前の増産
    • 📉 -5%, 📉 -10%, 📉 -20%: セール後の調整
    • 🎯 カスタム%: 任意の割合で調整
  5. 個別品目の数量はセルをダブルクリックして直接編集も可能

サマリーHUD

画面上部のサマリーバーでは、以下の集計値が常に表示されます。

項目内容
期間表示中の日付範囲
品目数予測対象の品目数
合計数量全品目の予測数量合計
合計金額予測売上金額合計
🏭 EDI予測 / 🛒 EC予測 / ✅ 確定ソース別の件数

Before / After

BeforeAfter
Excelで先週の実績をコピーして手計算、1時間AIの予測値を確認して 一括±% 調整するだけ、5分
品目ごとに個別で数量を入力全品目まとめて +10% → 必要な品目だけ個別補正

シーン4: 予測精度をフィードバックして改善する

このシステムの最大の特長は、使えば使うほどAIの精度が上がる 自己学習の仕組みです。予測と実績を自動で比較し、Prophetのパラメータを自動で再調整します。

精度パネル

需要カレンダーの需要イベントタブには 「🏭 予測精度」パネル があり、イベント×品目グループごとの予測精度を確認できます。

予測精度パネル

列内容
イベント対象のECイベント名
品目グループ品目グループ名
予測イベント期間中の予測増産率（%）
実績実際の販売増加率（%）
差異予測と実績のズレ。±5%以内なら🟢、±15%以内なら🟡、それ以上なら🔴
精度精度スコア（100点満点）

生産サジェストチャート

「🏭 生産サジェスト」チャート では、品目グループ別に ✅ 手動設定値 と 🏭 AI学習値 を横棒グラフで並べて比較できます。AI がイベント実績から学習した推奨影響度を参考に、次回の手動設定値を改善できます。

生産サジェストチャート

自動パラメータ調整（AutoTuner）

精度が閾値を下回ると、AIがProphetのパラメータ（changepoint_prior_scale / seasonality_prior_scale / holidays_prior_scale）を 自動で再調整 します。手動での操作は不要です。

項目仕組み
精度計測予測と実績のずれ度合い（MAPE: 平均絶対誤差率）を自動計測
自動チューニング精度が低い場合、AIが内部パラメータを探索的に調整して最適値を探索
実行タイミングEDI予測: 週次 / EC予測: 日次 で自動実行（スケジューラー）

やること（月1回の振り返り）

  1. 需要カレンダーの 「🏭 予測精度」パネル を確認
  2. 差異が🔴の品目グループ に注目
  3. 生産サジェストチャートで 🏭 AI学習値 と ✅ 手動値 を比較
  4. 次月のイベント登録時に、学習値を参考に調整率を更新

Before / After

BeforeAfter
予測が外れても改善の仕組みがないMAPE で 自動計測。差異を🔴🟡🟢で可視化
Prophetのパラメータは固定精度低下時に 自動でパラメータ再調整
同じ失敗を繰り返すAI学習値を参考に 次回の調整率を改善

Tips

  • AIは叩き台: AI の予測は「たたき台」です。社長の経験を加味して、最終的な数量は自由に調整できます。「AIに任せきり」ではなく「AI + 経験」で精度を上げていきます
  • セール前は早めに確認: ECイベントの影響は開始日の数日前から発注準備に影響します。1週間前にはカレンダーを確認しましょう
  • 影響度は後から変更可能: イベント一覧テーブルの行をクリックすれば、いつでも影響度（調整率）を補正できます
  • 年間定例イベント: 年初に「年間定例イベント生成」を1回実行しておくと、主要なECセールが自動で登録されます
  • 生産提案との連携: 予測数量は 生産提案ダッシュボード に自動反映されます。別途操作は必要ありません

🗺 この記事のまとめ

  • 需要予測は、AI + 社長の経験 のハイブリッドで、勘に頼らない生産計画を実現します
  • 需要カレンダーで ECセールや生産実績を1画面で俯瞰、5つのタブで全体像が分かります
  • 予測精度は 自動で改善 され、使い続けるほど御社に最適化されます

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