需要予測AIの実証実験プロジェクト｜小売データ経験者募集

相談の背景

商品の欠品と廃棄を減らすため、需要予測AIを小さく試すプロジェクトです。モデルの数字だけでなく、発注担当者が結果を理解し、判断に使えるかまで確認します。

専門用語をできるだけ避け、関係する人が同じ理解を持てる説明を心がけます。決まったことだけでなく、まだ決まっていないことも明らかにします。

具体的な内容

まず売れ方が安定した二十商品を対象にします。販売数だけでなく、値引き、欠品、天気、行事の影響を整理します。予測が外れた場合は原因を記録し、人の判断と比べます。いきなり自動発注にはせず、提案された数量を担当者が確認する形から始めます。

大切にすること

1. 小売や在庫データの分析経験
2. データの欠けと意味を現場へ確認できる方
3. 八週間で結果と次の検証案をまとめる

成果の確かめ方

実施した回数や作成した資料の量だけでは評価しません。「小売や在庫データの分析経験」が関係者に理解され、次の行動につながったかを確認します。

また、「八週間で結果と次の検証案をまとめる」が無理なく続けられるかも見ます。終了時には、できたこと、残った課題、次に判断する人と時期を一枚にまとめます。

短期の成果と、終了後も続く仕組みの両方を大切にします。

経験をお聞かせください

需要予測の精度以外に、現場で使えるかを判断する指標について意見を募集します。

短いコメントでも構いません。似た経験や気になる点を気軽にお寄せください。

絞り込み条件は「IT・デジタル ＞ データ・AI」です。関心の近い方と、立場を越えて情報交換できればうれしいです。

※この投稿はデモンストレーション用のサンプルです。