ユースケース
需要計画
正確な需要計画により、サービスレベルを改善し、在庫コストを削減します。Alteryxは内部データと市場シグナルを組み合わせることで、予測精度、透明性、シナリオ・プランニングを向上させ、チームがより迅速に連携し、需要の変化に容易に適応できるようにします。
正確な需要計画により、サービスレベルを改善し、在庫コストを削減します。Alteryxは内部データと市場シグナルを組み合わせることで、予測精度、透明性、シナリオ・プランニングを向上させ、チームがより迅速に連携し、需要の変化に容易に適応できるようにします。
AIを活用した予測では誤差を 20–50% 減らすことができます（McKinsey, 2024）。しかし、企業は、設定が難しく適応に時間がかかる表計算ソフトや硬直的な需要計画ソフトに陥っている可能性があります。ビジネスユーザーは、ITやデータサイエンスのサポートなしに仮定を調整するのに苦労し、予測は硬直化して説明が難しくなります。断片的なデータは、変化の背景にある要因を見えにくくし、限られたシナリオ分析はS&OPを遅らせます。その結果、在庫が増え、収益機会を逃し、コンセンサスを得るのではなく数字のすり合わせに時間を費やすサイクルが長くなります。
プランナーは脆弱な表計算ソフトや硬直したシステムに直面し、自ら予測を調整する代わりに専門家に頼らざるを得なくなります。
チームはERP、CRM、POS、外部インプットの統合に苦慮し、予測ドライバーへの信頼を低下させています。
プランナーは反復的なデータ準備とレポーティングに過剰な時間を費やし、予測サイクルと意思決定を遅らせています。
文脈に沿ったガバナンスの効いたインプットがなければ、プランナーは不透明でぶれやすく、意思決定に生かしにくい予測を受け取ることになります。
分断されたチームはコンセンサスを得る代わりに数字について議論し、S&OPサイクルと意思決定を遅らせます。
Alteryx OneはERP、CRM、POS、外部データを統合し、信頼できる需要の一元ビューを作成します。予測モデルは技術的な障壁なしに作成・比較することができ、シナリオテストによって上振れ・下振れリスクを可視化し、より迅速な議論を可能にします。ワークフローの自動化により、予測は常に更新され、承認は監査可能な状態に保たれます。その結果、迅速な合意形成、透明性の向上、変更が難しいソフトウェアに頼ることなく、プロモーションやボラティリティ、市場の混乱に適応するレジリエントなプランが実現します。
統合されたデータアクセス
ERP、CRM、POS、外部ドライバーを統合
自動化されたワークフロー
予測を更新し、モデルを再トレーニングし、シナリオをテスト
高度な分析とAI
需要シグナルを捉え、予測を比較し、要因を説明
ガバナンス
すべての予測にリネージ、承認、説明可能性を組み込む
在庫切れの減少、過剰在庫コストの削減
より迅速な合意形成によるプランニングサイクルの短縮
在庫バッファに拘束される運転資本の減少
プロモーションやボラティリティに適応するスケーラブルな予測プロセス
レポート作成の内製化で、大幅なコスト削減を実現
「以前は5年予測のレポート作成に1年かかっていましたが、今では3,300件の品目番号を3分足らずで処理できるようになりました。このレポートだけでも、時間の削減効果は圧倒的です。」
需要計画・予測マネージャー、Byron Waugh氏
Sasktel社
デプロイされたワークフロー
「Alteryxの導入前は、直感で判断を下しているような状況でしたが、今はより科学的なアプローチで進められるようになりました。」
自動化およびデータ可視化マネージャー、Meghan Gohil氏
Fender社
在庫の最適化によるコスト削減額
「Alteryxで構築したモデルで、製品データから原材料の供給状況まで、数千の変数をもとに継続的に予測を行っています。得られたデータは正確で、調達チームや製造チームの知識と組み合わさったときに威力を発揮します。」
調達・倉庫管理・分析担当ディレクター Jeff Gordon 氏
Armor Express 社
過去のデータ、フォワードルッキングデータ、下流データを予測モデルと融合させ、正確な予測を作成し、誤差を減らし、製品や地域をまたいだ計画への信頼性を高めます。
予測頻度を高め、複数のバージョンを比較してコンセンサスを得たうえで、承認されたアウトプットをBIプラットフォーム、LLM（大規模言語モデル）アプリケーション、またはERPシステムに直接発行して実行します。
顧客心理、市場データ、社会的活動などの外部シグナルを捕捉し、変化を早期に察知することで、ルールベースの手法を超えて消費者市場の変化に迅速に適応します。
A/Bテスト手法とセンチメント分析により、プロモーション、価格設定、製品発売のテストと検証を行い、過剰在庫と品切れを減らしながら収益性を高める需要戦略を構築します。
予測は、ロジックとリネージが組み込まれた、コンテキストを踏まえた監査可能なAI対応データに基づいて構築し、ドリフトや幻覚を抑えつつ、結果が説明可能で信頼され続けるようにします。
