Step 1
アセスメント＆設計支援
目的・利用シーン・保有データをヒアリングし、簡易分析でゴールイメージを揃える。
- できる／難しい領域の明確化
- 開発プロセスと期待精度の共有
- 内製化を見据えた体制案
Fibyの伴走型AIソリューションで実現する
現場に定着し、利益を創出する
需要予測・販売計画システム
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御社データの特性に合わせたAI設計で精度を底上げ
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現場が直感的に使える出力設計とダッシュボード
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3ヵ月で「実装の可否」と次の一手まで伴走
なぜ、需要予測AIの導入は
うまくいかないのか？
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汎用ツールの限界
既製の予測ツールは標準項目しか扱えず、自社データの強みを活かせません。データ加工や整形の負荷が壁になります。
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ビジネス特性の取りこぼし
一般的なロジックでは現場固有の判断軸を再現できず、業務フローに定着しません。
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活用しづらいアウトプット
予測値が汎用的で、現場KPIに紐づいていないため、意思決定の材料になりません。
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不要機能の負担
複雑な操作や機能が多いと教育・運用コストが膨らみ、導入が止まります。
需要予測プロジェクトでつまずく4つの落とし穴
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データ仕様が噛み合わない
汎用ソリューションが求める項目と自社データの粒度がズレ、強みが活かせない。
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ビジネス特性の抽象化不足
AIモデル構造に業務ロジックが反映されず、成果に直結する示唆が得られない。
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汎用的すぎる予測値
活用シーンや部門KPIに合わせた出力方式がなく、意思決定に活かせない。
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運用しづらい複雑さ
不要機能と複雑な操作が教育コストを押し上げ、「使われないAI」になる。
Fibyがそんな課題を解決
需要予測AI伴走プログラム
データ分析プロフェッショナルが「目標設定」から「モデル検証」「運用定着」までを一気通貫で伴走。
汎用ソリューションでは実現できなかった、高精度で“使われる”AIモデルを短期間で構築します。
Fibyの伴走プログラムが
選ばれる理由
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選ばれる理由１
データに最適化された設計
ヒアリングと簡易分析で、 保有データと課題に合わせたアルゴリズム・技術を厳選。
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選ばれる理由２
“効く”特徴量を発掘
探索的にデータを事前分析することで 需要変動を左右する要素を洗い出し、 外部要因も含めた特徴量開発を高速で実施。
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選ばれる理由３
直感的に理解できる出力
- 現場KPIに即した指標設計
- シンプルなダッシュボード構成
- 意思決定に直結する補足コメント
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選ばれる理由４
必要十分な機能だけを実装
過剰な機能を排し、内製化・継続運用を見据えた コスパの良いAIモデル運用を設計。
サービス全体像
Step 2
PoCによるモデル構築
特徴量設計とアルゴリズム選定を短サイクルで回し、学習〜精度検証まで実施。
- 課題に沿ったモデル選定
- 可視化による気づき共有
- 高速な特徴量開発サイクル
Step 3
モデル評価＆改善
「モデル評価レポート」で精度・寄与度・改善余地を可視化し、次の打ち手を合意形成。
- 現場目線の評価指標
- 分析結果と仮説検証の共有
- 改善プランの優先度整理
Step 4
運用定着化・システム構築
周辺システム統合、画面開発、教育、内製化支援までワンストップで伴走。
導入プロセス
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0ヶ月目
現状分析・目標設定
現状課題の棚卸し、データ確認、KPIと期待精度を定義。
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1ヶ月目
データ準備・特徴量設計
クレンジング、EDA、特徴量設計。AIモデル候補と仮説を整理。
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2ヶ月目
学習・精度検証
学習・評価・再チューニングを繰り返し、得意／不得意を共有。
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3ヶ月目
レポート・次フェーズ提案
成果の見える化、運用設計、次フェーズ（内製化／実装）を提案。
実績イメージ
メーカーA社のケース
課題
- 生産計画と実発注にギャップがあり在庫リスクが発生
- ベテラン担当者の暗黙知に依存し、属人化と高齢化リスクが増大
- PoCを試したが業務に定着する道筋が描けなかった
アプローチ
生産計画と外部データを掛け合わせて特徴量を開発。担当者予測をベンチマークにPoCで精度検証し、改善サイクルを高速で回しました。
成果
- 担当者予測を上回るアルゴリズムを構築
- 予測プロセスをシステム化し、属人性を排除
- 担当者不在でも継続的に予測できる体制を整備
無料の簡易分析を
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「御社データでAI需要予測の可能性を無料診断」 Fibyの専門家が現状データをもとに簡易分析とフィードバックをご提供します。
- 課題と状況のヒアリング
- データ確認と簡易分析
- レポート共有と次のアクション提案