需要と供給の計画は、何十年もの間、科学であると同時に芸術的な要素も持ち合わせていました。このプロセスは人間の直感、勘、経験によって導かれ、電卓やスプレッドシートなどのツールによって補助されていました。これらすべてを組み合わせて作成された予測は、良くても推測であり、最悪の場合は非常に変動の大きいものでした。ソフトウェアは予測精度を向上させ、変動という観点から山の高さと谷の深さを減少させました。しかし、改善にもかかわらず、人的エラーや欠損データといった一般的な問題を除いても、需要と供給の予測は、得られた洞察の人間による分析と手動データ入力に依存していたため、依然として大きなバイアスがかかっていました。高度なソフトウェアの台頭により、残りの人的入力を排除するためのツールが導入されました。自動化されたデータと、他のプラットフォームとの統合により開かれたシステムにより、データサイロが解消されました。そして現在、高度な機械学習(ML)アルゴリズムを搭載したプラットフォームが、バイアスのかかった予測に対処しています。
機械学習とは?
機械学習は、トレンドを利用し、入ってくるデータを解釈して、コンピュータの予測を磨き、改善します。複雑なアルゴリズムを用いて、コンピュータは入ってくるデータ入力の価値を学習し、それを関連性のある方法でユーザに返すように「教えられ」ます。重要なデータポイントの流量が多いほど、機械はより正確になります。
機械学習と人工知能の関連性
機械学習は人工知能のサブセットと見なされることが多いですが、人工知能なしでも高度なソフトウェアプラットフォームで高い価値を提供できます。MLと人工知能の最も一般的な関連性は、リアルタイムのデータまたはほぼリアルタイムのデータを活用し、即座に実用的な洞察を提供する点です。MLは常に人工知能の一種と見なされますが、すべての人工知能アプリケーションが機械学習の結果であるわけではなく、MLシステムはソフトウェアのスタンドアロン機能として高い価値を提供できます。
予測バイアスの種類
予測バイアスを計算することで、予測が実際の需要に対してどれだけ正確かを明らかにできます。バイアスは需要予測に対してプラスになることもあれば、マイナスになって過小予測になることもあります。結局のところ、バイアスは常にレビュー中のデータの分析に影響を与えます。予測バイアスには多くの種類があります。
- モデリングバイアスモデリングバイアスは、バイアスのかかった一連の仮定を用いてモデルを構築する際に発生します。一例として、現在の状態を再現するモデルがあります。需要の現在の状態が安定しているか予測可能であるため、モデルには混乱の影響を考慮する余地がほとんどない場合があります。機械学習はトレンドを識別し、学習してモデルを調整できます。
- 複雑性バイアスこのバイアスは、いくつかの入力が良ければ、より多くのより複雑な入力がより良いと仮定します。しかし、すべての入ってくるデータが正確な予測を作成するのに関連しているわけではありません。機械学習は最も重要なデータを識別し、無関係なものをフィルタリングできます。
- 確証バイアス人間が複雑なデータセットを分析する際、しばしば自分が好む指標に注目しがちです。特定の変数を探すことに慣れている場合、「お気に入り」を優先して他のシグナルを見逃す可能性があります。機械学習はこれらの先入観を排除します。
- イノベーションバイアス 企業は競争力を維持するために継続的に新製品を開発しており、これらの製品にはそれぞれ独自の需要曲線があります。人間の分析では、観察者がバイアスのかかった需要変数をもたらす可能性のある仮定を用いるリスクがあります。機械学習は各製品の変数を処理し、材料要件の複雑な組み合わせや重複も管理します。
- アンカーバイアス 誰もが、マネージャーが特定の成長率を断固として述べる会議に出席した経験があるでしょう。問題は、人間のプランナーがその数値の近くに集まるように入力を管理するバイアスを持ってしまう可能性があることです。機械学習による予測は、これらの入力の関連性を管理し、実際の成長や減少を示します。
正確な予測のための機械学習の活用
Plex Supply Chain Planningは、需要予測の精度を向上させ、プランナーがデータをより効率的に解釈できるようにする新しい機械学習機能強化をリリースしました。Plex Supply Chain Planningの機械学習機能は、より正確なデータ駆動型の予測知見を引き出し、混乱に対処し、需要と供給の計画を自動化するのに役立ちます。お問い合わせいただき、当社の機械学習機能と、それがどのように貴社に貢献できるかについてご確認ください。
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