AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「在庫管理にAIを入れよう」と言われまして、特に『ニュースベンダー問題』に深層学習を使う論文があると聞きました。正直、私、需要予測の話になると頭が痛くて。ざっくり要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。要点は三つです。第一に、需要の確率分布を推定してから発注量を決める従来手法をやめ、第二に、データの特徴量から直接発注量を出すモデルを作ること、第三に、需要予測と在庫最適化を一体化して学習することです。これならデータが少なくても荒い推定に引きずられにくくできるんです。
なるほど。つまり従来は「まず需要分布を作る→次にその分布で最適発注を計算する」でしたね。で、それを一体化するって、これって要するに「予測と発注の工程を同時に学ばせる」ということですか？
その通りです！端的に言えば要するにそういうことですよ。少し身近な比喩を使うと、従来法は地図を描いてから目的地に行く計画を立てるやり方で、提案手法は地図を描く訓練と目的地への最短ルートを同時に学ぶドライビングスクールのようなものです。結果として短期的に舵取りが効きやすくなるのです。
それは面白い。ですが現場ではデータが少なくて変動も激しいんです。データのばらつきが大きいと深層学習って逆に当てにならないのではと心配です。
いい疑問ですね。論文の結果では、需要の変動（ボラティリティ）が高いケースで特に効果を発揮すると示されています。理由は、従来の二段階手法が需要分布の推定誤差に弱いのに対して、一体化した損失関数で直接コスト（欠品コストと在庫保管コスト）を最小化するからです。つまり、現場の変動を直接学習目標に取り込めるのです。
実装にかかるコストが心配です。これって既存のERPや発注フローにどれくらい侵襲するものなんでしょうか。人手や運用コストが増えるなら却下です。
大丈夫です。ここでの要点三つを押さえましょう。一つ、モデルは既存データ（販売実績やプロモ情報など）を入力に取れるためデータ連携で済むこと。二つ、学習はクラウドかオンプレで一括して行い、予測結果だけをAPIで受け取る運用が可能なこと。三つ、最初は限定SKUや拠点で試験導入してROI（投資対効果）を測ること。段階的導入で投資を抑えられるのです。
先生、それなら現場にも説明しやすい。ところで実際に成果はどの程度出るものですか。欠品や過剰在庫がどれくらい減る見込みでしょう。
論文の実験では、データのボラティリティが高い条件で既存手法よりも総コストを有意に下げるケースが多く報告されています。具体的な数値は業種やSKUによりますから一概には言えませんが、指標としては欠品コストと保管コストの和を評価する観点が重要です。まずは費用構造を整理して比較するべきです。
わかりました。最後に私が会議で言えそうな短い要約を教えてください。私、自分の言葉で説明して締めたいんです。
いいですね、その意気です。短く言うとこうです。「この手法は需要分布を無理に推定せず、需要の特徴量から直接発注量を学習してコストを抑えるもので、特に需要の変動が激しい品目で効果を出しやすい。まずは限定した品目で試験を行い、実際の欠品・在庫コストで効果検証を行いましょう」。これを元に話してみてください。
ありがとうございます。では私の言葉で整理します。要は「予測と発注を一緒に学習させる新しい仕組みで、特に変動の大きい商品で欠品や余剰を減らせる可能性がある。まずは一部品目で試して投資対効果を確認する」ということですね。
