物流現場における需要予測は、長らく統計的手法や担当者の経験則に頼ってきました。しかし、市場変化のスピードが増す現代においては、スピード感・予測精度の両面を高めるために、より高度な手法を採用していくことが求められています。
近年注目されているスマートロジスティクスでは、AIを活用した需要予測の自動化・高精度化が大きなテーマになっています。とはいえ、機械学習の導入にはデータサイエンスの専門知識が必要というイメージも強く、簡単には導入できないという企業も多いはずです。
本記事では、比較的専門性が求められないアプローチである「SQLを利用して機械学習を実現するアプローチ」を中心に、スマートロジスティクスにおけるAI需要予測の手法を解説します。
スマートロジスティクスとは？
スマートロジスティクスとは、AIやIoT、ビッグデータ解析、ロボティクスといった先端テクノロジーを組み合わせ、物流プロセス全体の効率化と最適化を図る取り組みを指します。単なる自動化にとどまらず、サプライチェーン全体をデータでつなぎ、リアルタイムな意思決定を可能にするものです。
なかでも「需要予測」は、スマートロジスティクスの恩恵を大きく受けられる領域といえます。どの商品が、いつ、どこで、どれだけ必要になるかを正確に予測できれば、在庫の最適化・配送ルートの効率化・人員配置の自動化まで、物流全体を改善できます。
従来の需要予測の課題
需要予測に移動平均・指数平滑法・単回帰といった統計的手法や、長年の経験に基づく経験則を活用している企業は少なくありません。これらの手法は導入・運用が容易である一方、複雑化した現代のサプライチェーンには対応しきれない面があります。
市場変化や突発的な需要増に対して予測モデルを即座に更新するには、状況の変化に追随するための再学習の仕組みが不可欠です。しかし、従来の統計的手法ではそのようなアプローチは難しく、モデルの更新には人手による介入が必要になります。また、大量のSKU（Stock Keeping Unit）を抱える企業では、それぞれの品目に対して統計モデルを手動でチューニングし続けることは現実的ではありません。
需要の変動が大きい現代においては、より柔軟かつ自動的に精度を維持できる仕組みが求められています。
AIを活用した解決策
機械学習を需要予測に適用することで、新しいデータが入力されるたびにモデルを自動で再学習させる仕組みを構築できます。これにより、環境の変化に対してスピード感を持って対応できるようになります。
AIを活用した素早いパラメータの再設定と最新データの取り込みにより、需要予測の精度も継続的に高めやすくなります。変化の激しい現代において、スマートロジスティクスの文脈で需要予測にAIを活用する企業が増えている背景には、スピード感と精度の両面でのメリットがあるためです。
SQLで実現する機械学習
一方で、需要予測へのAI活用には大きな課題があります。機械学習の導入には、PythonやRといったプログラミング言語やデータサイエンスの専門知識が不可欠です。AIやデータ分析に精通したデータサイエンティストの確保は容易ではなく、需要予測にAIを組み込むことをためらう企業も多いのではないでしょうか。
しかし、「SQLで機械学習を動かす」というアプローチにより、この課題は解決できます。
SQLで機械学習を動かすアプローチとは
SQL（Structured Query Language）は、リレーショナルデータベースへの問い合わせに使われる標準的な言語です。一般的なIT技術者の多くがすでに習得しており、物流・サプライチェーン領域でも在庫照会・売上集計・発注処理などに日常的に利用されています。
近年では、データベースをSQLコマンドで操作することにより、モデルの学習や推論を完結させる仕組みが登場しています。この仕組みを活用すれば、通常のデータベース操作と同様の感覚で、データベース上に蓄積されたデータを用いた機械学習を実行できます。
SQLによる機械学習のメリット
SQLによる機械学習の最大のメリットは、専門知識の壁を大幅に下げられることです。PythonやRを使った機械学習の実装には、特徴量エンジニアリングやモデルのパラメータチューニングなど高度なスキルが求められます。一方、SQLベースのアプローチではこれらの処理をシステム側が担うため、SQLを扱えるエンジニアであれば深い専門知識がなくても機械学習を活用できます。
また、一般的な機械学習のワークフローでは「DBからデータを抽出」「Pythonでの前処理」「モデルの学習」、そして「結果をDBに書き戻す」という複数のステップが発生し、データエンジニアとデータサイエンティストの連携が必要になることも多くあります。SQLで機械学習を実行すれば、データベース上のデータをそのまま処理できるため、こうした煩雑なパイプライン構築は不要となります。加えて、新しいデータが蓄積されるたびに自動で再学習が走る、いわゆるAutoMLの実装も容易です。
InterSystems IntegratedMLが実現するSQLによるAI需要予測
「SQLによる機械学習」を実現するプラットフォームとして活用できるのが「InterSystems IntegratedML」です。
IntegratedMLでは、以下のようなシンプルなSQLコマンドで機械学習の各タスクを完結させられます。以下では、具体的なSQLコマンドとともに、IntegratedMLでの機械学習の実施例をご紹介します。
①モデルの構築
CREATE MODEL WillSurvive PREDICTING (Survived) FROM Titanic
といったSQLコマンドで予測対象の列とデータソースを指定することで、モデルを構築できます。
②モデルの学習
TRAIN MODEL WillSurvive FROM Titanic
の1行で学習を実行できます。
③推論
SELECT PREDICT(WillSurvive) AS Predicted FROM Titanic
を発行することで予測値が返ってきます。
このように、標準的なSQLの記法に習熟していれば、機械学習の専門知識がなくても需要予測モデルを構築・運用できます。
物流企業向けには、IntegratedMLを搭載したデータプラットフォーム「InterSystems Supply Chain Orchestrator」が利用できます。Supply Chain OrchestratorはPOS・WMS・TMS・ERP・IoTデバイスなど、規格の異なる複数のシステムからデータをリアルタイムに収集・統合できる「相互運用性」を備えています。システムにデータが投入されるたびにモデルが学習を更新し、常に最新のデータに基づいたリアルタイムの需要予測を提供します。現場の担当者が手動でモデルを調整しなくても精度を自律的に維持できる点が、大きな強みです。
まとめ
物流企業における需要予測では、従来の統計的手法から機械学習へのシフトが求められています。しかし、AIの導入にはデータサイエンスの専門知識という高いハードルがあり、多くの現場で活用が進んでいないのが現状です。SQLで機械学習を実現するアプローチは、専門的な人材の確保という壁を打破するために採用できます。
InterSystems Supply Chain OrchestratorとIntegratedMLは、そのための具体的な手段を提供するプラットフォームです。多様なシステムからのデータリアルタイム統合と、SQLベースのAI予測を組み合わせることで、専門人材の確保が難しい企業でもデータドリブンな需要予測体制を構築できます。
※InterSystemsが実現するスマートロジスティクスの詳細は以下をご参照ください。
InterSystems スマートロジスティクス
