入出荷量をAIで予測する｜人員配置に使える粒度を決める

現場の課題を想定した導入・改善ガイドです。特定企業の導入実績や、効果を保証するものではありません。

どのような現場の課題か

同じ出荷件数でも、注文行数や大型品の比率で作業量が変わります。販促や休日の影響を学習しないと、重要なピーク日ほど予測が外れます。

業務とシステムの設計ポイント

注文数と作業量の変換を分け、まず単純な曜日平均などを比較基準にします。販促予定、受注締め、工程別の実績を加え、必要人員の幅として現場へ提示します。

導入前に揃えるデータ

小さく試すための検証方法

過去から未来へ順に区切って検証し、未来の実績が学習へ混ざらないようにします。繁忙日を含む期間で予測の外れ方を確認します。

運用で失敗を防ぐには

平均誤差が小さくてもピークの過小予測は残業につながります。過大予測と過小予測の業務影響を分けて評価します。

効果を何で測るか

ピーク時の過小予測、余剰配員時間、残業時間、サービス水準を比較します。