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在庫最適化のためのＡＩ開発入門研修～在庫予測モデルの作成編（３日間）

在庫最適化のためのＡＩ開発入門研修～在庫予測モデルの作成編（３日間）

余剰在庫によるキャッシュフローの悪化や在庫不足による機会損失を防ぐために

研修No.B PRG606-8200-5479

対象者

  • 全階層

・在庫管理や物流に関する業務を担当している方
・経験やセンスに頼らず在庫を最適化したい方

よくあるお悩み・ニーズ

  • さまざまな要因で必要な在庫数が変わるため、適切な数量を発注することが難しい
  • 在庫管理を気にするあまり、１回の発注業務に時間がかかってしまう

研修内容・特徴outline・feature

ＡＩによって在庫予測のモデルを作成し、その最適化を目指す研修です。予測をたてずに発注すると在庫の過不足が発生する可能性があるため、需要を予測しながら管理・発注することが重要です。本研修では、ＡＩの開発で最も使用されているPythonを用いて、予測モデルを作成します。実際の業務ですぐに応用できるよう、研修の中で取り組むワークについても在庫管理に関するものを用意しています。

＊この研修ではＰＣを使用します＊

研修のゴールgoal

  • ①データを活用して在庫を管理する必要性を理解する
  • ②Pythonを使って予測モデルが作れる
  • ③誰が担当しても、自社内の在庫を最適化できる

研修プログラム例program
内容
手法
  • １.在庫予測
    （１）在庫最適化を目指すうえで予測が必要な理由
    （２）在庫予測を行う方法
    ①過去の実績を用いた統計的予測　②担当者や専門家の情報
    ③意見による予測　④市場調査による予測　⑤ＡＩによる予測
    （３）ＡＩで在庫予測を行う理由
    ①勘や経験に頼らず、予測を行うことができる
    ②さまざまな要素を含めて予測ができる
    ③予測モデルを調整し、精度を上げることができる
講義
  • ２. ＡＩで在庫予測を行う方法
    （１）ＡＩで在庫予測を行う方法
    ①Excel（予測シートなど）　②予測分析システムやプラットフォーム
    ③プログラミング言語（Python・R・C++など）
    （２）Pythonで在庫予測を行う理由
    ①習得しやすい　②ＡＩ開発が容易に行える　③挫折しにくい
講義
  • ３. Pythonの基本文法
    ※実際にＰＣを操作しながら学びます
    例）画面に文字を表示する、数値の計算、変数、データ型、リスト、辞書、条件分岐、繰り返し処理、エラー発生時の対応、関数、メソッド、ライブラリ、など
講義
ワーク
  • ４. ＡＩを用いて在庫予測を行う手順
    （１）データの収集
    （２）データの前処理
    （３）予測モデルの準備
    （４）予測モデルの構築
    （５）予測モデルの学習
    （６）作成したモデルによる予測
    （７）モデルの精度評価
    （８）学習済みモデルの微調整（チューニング ）
    （９）予測結果をもとに仮説を立てる
講義
  • ５. データの前処理
    ※実際にＰＣを操作しながら学びます
    （１）前処理を行う理由、目的
    （２）前処理を行う方法
    ①欠損値の確認　②データの削除　③欠損値の補完
    ④列の追加　⑤データの結合
講義
ワーク
  • ６. 予測モデルの準備
    【ワーク】予測モデルの定義づけを行う
ワーク
  • ７. 予測モデルの構築
    （１）色々な予測モデルの紹介
    ①単回帰分析　②重回帰分析　③移動平均法　④加重移動平均法
    ⑤指数平滑法　⑥時系列分析法
    （２）予測モデルの構築
    【ワーク】単回帰分析モデルを構築する
    【ワーク】重回帰分析モデルを構築する
講義
ワーク
  • ８. 予測モデルの学習
    ※実際にＰＣを操作しながら学びます
    （１）目的変数と説明変数
    （２）データを分割し目的変数と説明変数を設定する
    （３）用意したデータを予測モデルに学習させる
講義
ワーク
  • ９. 作成したモデルによる予測
    【ワーク】作成したモデルを使って在庫予測を行う
ワーク
  • 10. モデルの精度評価
    ※実際にＰＣを操作しながら学びます
    （１）モデルの精度をＣＳＶに出力する
    （２）モデルの精度を確認する
講義
ワーク
  • 11. 学習済みモデルの微調整（ファインチューニング）
    ※実際にＰＣを操作しながら学びます
    （１）モデルの精度評価から 、どの要素が精度を下げる要因かを探る
    （２）新しく影響を与えている要素を探す
講義
ワーク
  • 12. 予測結果と予測モデルの運用
    ※実際にＰＣを操作しながら学びます
    （１）最初に作成したモデルと２回目に作成したモデルで精度の変化を確認する
    （２）運用するモデルを決める
講義
ワーク
  • 13. 実際の業務に活用するには
    【ワーク】自身の業務にどのように活用できそうかを考える
ワーク

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カスタマイズ事例～ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメントcomment

適切な在庫数は、時期や天候などさまざまな要素によって変化します。経験や勘、センスで発注できるようになることも大切ですが、ＡＩを使って予測モデルを作成することができれば人を選ばず誰でも在庫を最適化できるようになります。本研修では、ＡＩ開発でよく使用されるPythonを使用します。Pythonはプログラミング言語の中では比較的易しく習得しやすいといわれていますので、普段ＡＩやプログラミングを使う機会が少ない方でも安心して学ぶことができます。

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