Case 02.

効率的且つ正確に、建設機械における新車販売市場の需要予測を行いたい

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課題①属人的な新車需要予測、②未活用のデータが多数

建設機械・鉱山機械の卸事業において、過剰な在庫は売れ残りのリスクにつながり、逆に在庫不足は販売の機会損失に繋がります。適切な需給管理を行う為に、新車販売の需要予測を行う必要がありますが、お客様の場合、各ディーラーからの引き合い情報に加えて、外部の市場レポート・マクロレポートを活用した需要予測を既に行っておりました。しかし、膨大なデータを活用しきれていないことや需要予測プロセスに時間が掛かっている等の課題意識がありました。

解決策AI需要予測モデルの導入

GAILABOはそうした課題を解決する為、お客様にて収集している膨大なデータを、AIを活用して効率的に活用・分析を行い、新車需要予測の精度を向上させるべく、『AI需要予測モデル』をご提案致しました。『AI需要予測モデル』では、膨大なデータベース・マクロデータ(過去の販売台数、車両の稼働率、計画・着工済の工事件数、人口、資源価格、GDP等々)を学習し、マーケット全体の新車販売台数を約1年間先迄予測することが出来ます。予測結果のロジックのブラックボックス化を避ける為、先日リリースさせて頂きました、XAI(Explainable AI)サービス等を活用して、お客様に結果の根拠を提示しより透明性が高く、お客様のオペレーションのPDCAが回しやすいAI需要予測モデルを開発致しました。

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