サプライチェーン需要予測とは？課題と対策・製品を解説

IT業界では、AIが「答え」を出す時代において、自ら問いを立て、判断し、組織を動かす経営力が求められています。特に開発効率の向上は、競争優位性を保つ上で重要な課題です。しかし、変化の速いIT業界において、的確な経営判断を下し、組織を改革へと導くことは容易ではありません。当研究会は、経営トップ経験者との対話を通じて、これらの課題解決を支援します。 【活用シーン】 ・IT企業の経営者、後継者、役員、部門責任者、次世代幹部 ・AI時代における組織の意思決定プロセス改善 ・開発チームの生産性向上に向けた経営戦略の策定 【導入の効果】 ・AI時代に対応できる経営判断力の向上 ・自社課題に基づいた具体的な改革構想の策定 ・異業種経営層とのネットワーク構築による新たな視点の獲得

半導体業界では、変化の激しい時代に対応できる人材育成が求められます。特に、AI時代においては、自ら問いを立て、判断し、組織を動かす経営力が重要視されています。生産性向上や競争力強化のためには、実践的な経営判断力の育成や、組織全体の改革が不可欠です。従来の教育手法だけでは、これらの課題に対応することが難しい場合があります。当研究会は、こうした課題に対し、実践的な学びと対話を通じて、経営人材の育成を支援します。 【活用シーン】 ・経営者、後継者、役員、部門責任者、次世代幹部の育成 ・自社の経営課題に関する個別学習 ・異業種の経営層との対話を通じた学び ・組織改革の構想策定 【導入の効果】 ・経営判断力の向上 ・自社課題への具体的なアプローチ発見 ・組織改革に向けた実践的な構想策定 ・社外の壁打ち相手との対話による気づき

食品・飲料業界では、生成AIの普及により、需要予測の精度向上や、新たな商品開発といった業務が変化しています。AIが高度な回答を提示できる時代だからこそ、「何が本質的な課題か」「AIに何を問うべきか」「どの選択肢を選ぶべきか」を自ら考え、判断できる人材の育成が重要となります。当サービスは、AIツールの操作方法だけでなく、貴社の実際の経営・業務課題を題材に、課題発見から問いの設定、対話、判断、実践までを経験する人材育成を支援します。 【活用シーン】 ・AIを活用した需要予測精度の向上 ・新商品開発におけるDX推進 ・技術革新に伴う戦略立案 ・変化の速い市場への対応 【導入の効果】 ・AIを効果的に活用できる人材の育成 ・本質的な課題を発見し、解決策を導き出す能力の向上 ・変化に対応できる柔軟な組織づくり ・自律的に考え行動できる人材の輩出

小売業界では、市場の変動や消費者のニーズを正確に捉え、適切な在庫管理や販売戦略を立案することが求められます。特に、需要予測の精度向上は、機会損失の削減や過剰在庫の防止に不可欠です。不確かな情報に基づいた判断は、売上機会の損失やコスト増加につながる可能性があります。当サービスは、AI時代に求められる経営判断力を高め、経営者・次世代幹部が自らの「判断の物差し」を持てるよう支援します。 【活用シーン】 ・市場動向や競合の動きを踏まえた需要予測の精度向上 ・過去の販売データと最新情報を組み合わせた戦略立案 ・AIを活用した多角的なシナリオ分析 ・変化に対応できる柔軟な在庫管理・販売計画の策定 【導入の効果】 ・需要予測の精度向上による機会損失の削減 ・在庫管理の最適化によるコスト削減 ・データに基づいた迅速かつ的確な意思決定 ・変化に強い経営体制の構築

飲食業界では、メニュー開発、顧客ニーズへの対応、店舗運営管理など、多岐にわたる業務において、的確な判断が求められます。特に、市場のトレンドを捉え、顧客に響くメニューを開発するためには、店長や料理長が自らの「判断の物差し」を持つことが重要です。AIによる情報収集が容易になった今、店舗の状況を踏まえた意思決定能力が、競争力のあるメニュー開発につながります。 【活用シーン】 ・市場トレンドと顧客ニーズに基づいた新メニュー開発の検討 ・既存メニューの改善点と新たな提供方法の検討 ・競合店の動向を踏まえた価格設定やプロモーション戦略の検討 ・食材の仕入れ状況や季節感を考慮したメニュー構成の最適化 ・次世代リーダーのメニュー開発における判断力強化 【導入の効果】 ・迅速かつ的確な意思決定によるメニュー開発の質の向上 ・食材ロス削減や仕入れコストの精度向上 ・変化に対応できる柔軟なメニュー展開体制の構築 ・次世代リーダーの早期育成と円滑な引き継ぎ ・AIを活用した客観的な視点での戦略立案

製造業界では、生産効率の向上と変化への対応が求められます。特に、AI技術の進化により、市場や競合の情報、新たな事業アイデア、複数の戦略案などを短時間で入手できるようになりましたが、その一方で、「自社として何を選択し、実行するのか」という経営判断の重要性が増しています。生産現場の最適化や将来の事業展開において、的確な判断を下すための「判断の物差し」を持つことが不可欠です。当サービスは、AI時代においても揺るぎない経営判断力を養い、経営者や次世代幹部が自社の理念や強みを踏まえた独自の「判断の物差し」を構築できるよう支援します。 【活用シーン】 ・生産ラインの効率化における戦略立案 ・新技術導入時の意思決定 ・市場変化への迅速な対応 ・競合との差別化戦略の策定 ・後継者育成における判断力強化 【導入の効果】 ・AIを活用した情報収集・分析能力の向上 ・自社の状況に合わせた最適な戦略選択 ・リスクを考慮した意思決定の精度向上 ・変化に強い経営体制の構築 ・次世代幹部の育成促進

オープンイノベーションが成功しない理由は大きく下記3つが要因です。 1.相手側との信頼関係が薄い為、ぶっちゃけトークで深層に辿り着けない 2.個別企業の特定テーマの売り込みは、接点が作りずらい 3.担当者の予算や決裁権が弱く、社内ネゴできない からやぶり道場は、既成概念のからやぶり(ブレイクスルー)により、 イノベーションや新事業を創出する、 企業所属イノベーター1,900人の事業協創プラットフォームです。 当プラットフォームの特長として、相手側との信頼関係が有る、協創ハブ との連携や、相手側は、予算や決裁権が有る役員幹部クラスがアテンドなどが ございます。 【特長】 ■相手側との信頼関係が有る、協創ハブとの連携 ■相手側と、当社顧客との俯瞰的な丸ごとマッチングで協創確率アップ ■相手側は、予算や決裁権が有る役員幹部クラスがアテンド ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、「イプロスを見た」とお問い合わせください。

●「AI画像検査システム」：Deep Inspection 人間では判断できるが、従来の機械・画像判定システムではうまく判別できない。そんな対象に力を発揮するのがDeep Inspection。 経験を積むほど判定精度を高め、極めて高いパフォーマンスの高速均一化を実現します。 ●世界最高クラスの「データ分析」：Deep Analytics 「Kaggle（カグル）」での上位成績者で構成するAIのプロフェッショナルがオーダーメイドでシステムを開発。 お客様との二人三脚で、製造現場の課題解決や生産性向上を実現します。 ●「AI＋Robotics」開発・実装：Deep Robotics 立体製品の360度外観検査や移動・動作を伴う難易度の高い検査にも柔軟に対応する高度なロボット制御と、製造業に特化した独自AIの開発から現場導入までワンストップでご提供します。 ●「3Dデータ解析」：Deep Mesh 独自のニューラルネットワークを利用して、画像・映像から点群データに変換して対象を認識。ドローンカメラやレーザーレーダーを利用し、肌感覚で対象の的確な把握・分析が可能になります。

アメリカの工業用アルミニウム会社へ、「o9デジタルブレイン」を 導入した事例についてご紹介いたします。 同企業では、生産工程は多段階のプロセスで、社内と外部の オペレーションが含まれており、稼働時間を最大にするために 順序付けが必要で、従来はExcelで計画していました。 導入後は、プロセスを可視化することにより、需要充足率を改善し、 パフォーマンスに影響を与える異変などの解決策をプロアクティブに 特定できるようになりました。 【事例概要】 ■課題 ・既存のIT環境は複雑で、計画業務はすべてExcel上で実施されていた ■結果 ・計画プロセスをオープンなクラウドネイティブプラットフォームに 　統合することで、社内外の業務間でよりスムーズで、統合された 　データ連携を実現することができた ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

『Polymerize Labs』は、材料開発のプロフェッショナルによって設計された シームレスなデータ管理とプログラミング知識不要なAI活用を可能にする、 オールインワン・マテリアルズ・インフォマティクスプラットフォームです。 様々な材料開発データの整理・AI活用に特化したデータ管理基盤と、 多種多様な機械学習アルゴリズムを備えた柔軟性の高いAIエンジンを ベースに、様々な材料分野においてデータドリブンな開発プロセスを提供。 様々な研究開発部門が直面するリソース不足、高コスト体質や、環境規制対応、 サプライチェーンのボトルネック解消、そして市場変化への迅速な対応と、 企業競争力の向上に寄与し、AI時代の新たな研究開発プロセスのスタンダードを 構築します。 【特長】 ■実験・材料データの一元管理 ■ノーコードAIで重要な特徴量・変数を抽出 ■追加学習に向けたデータ拡充・AI予測に基づく実験計画 ■AIによる特性・推奨実験条件の予測 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

「AIの全体像」について、ご紹介いたします。 AIの土台には、物体認識や画像解析、危険予知など、蓄積した多くの データからパターンを学習し、その学習結果を基にして予測や判断を行う 「機械学習(ディープラーニング)」があります。 また、文章を生成、動画を生成など、人が話す言葉を理解する 「生成AI≓ChatGPT」があります。 【AIの全体像の概要】 ■機械学習(ディープラーニング) ・売上予測、物体追跡、認証、物体認識、画像解析、危険予知、故障予知 ■生成AI≓ChatGPT ・文章を生成、動画を生成、画像を生成 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。