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需要予測の考え方を変える!伝説のトヨタマンが教える「予測を100%当てる方法」とは

予想が当たらないことは科学的に立証されている

 AIを活用した最先端の需要予測システムを導入し、目覚ましい成果が出たとマスメディアで華々しく紹介された会社から「実は思ったような成果が出ていない」という相談を受けることが、ここ2~3年で日本のみならず世界中で急激に増えている。場合によっては数億円を超えるIT投資が無駄になっているケースもある。

 聞けば、目覚ましい成果としてマスメディアで掲載された事例は実証実験レベルにとどまり、全店舗、全SKUに広げると思ったような結果が出ないのがほとんどである。問題をなんとかしようと、高いお金を払って優秀なデータサイエンティストなどをプロジェクトに投入するが、カイゼンは誤差レベルにとどまり思ったような成果が出ないという。なぜこんなことが起きるのだろうか?

実は、需要予想が当たらないことは、科学的に証明されている(i-stock/whyframestudio)

 実は、需要予想が当たらないことは、科学的に証明されている。

 「カオス理論」という言葉を聞いたことがあるかもしれない。

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