需要計画アプリケーション
需要を成長戦略へと昇華する、高性能のAI主導アプローチ
変化の激しい市場環境において、Atlas Planningのリアルタイムかつ継続的な需要計画アプリケーションを活用することで、より精度の高い意思決定を実現し、需給の変動に迅速かつ柔軟に対応できます。
需要予測の複雑さを熟知する専門家と導入企業の声によって開発されたAtlasのAIは、市場の激動を乗り越え、次なる展開に備えるための道筋を示します。
計画への確信を取り戻す
- 現実の複雑性を加味した予測手法を適用、顧客需要への的確な対応
- 最適な予測手法を自動選択、調整し、バイアスを排除し、サービス水準を向上させつつ計画上の変動を適切に管理
予測不能な事態への備え
- 顧客行動の変化を先んじて捉え、その影響を事業全体で把握
- 複数シナリオを並行して運用し、シミュレーションによるストレステストを実施
実践的なAI駆動型の需要予測
- 因果関係や非線形な相関を捉え、需要の変動要因を明確化
- AtlasのコンポジットAI(複合型AI)を活用し、計画上の複雑な課題を解決

Start. 基礎的な需要シグナルをモデル化し、データの予測可能性を最大限に活かす。スプレッドシートやERPベースの旧来の予測システムから脱却し、計画精度を向上
Evolve. 需要モデルをより精緻化(ライフサイクル、属性ベース、回帰分析など)。需要をセグメント化し、より詳細な分析を実施
Accelerate. Atlas AIの活用により、予測の自動化と精度向上を実現。 需要を適切に調整し、リスクの抑制、サービス品質の向上、収益性の最大化を図る
Innovate.サプライチェーン全体からのデータをシームレスに統合し、部門間の連携を強化。営業、マーケティング、財務などの各部門が協調し、組織全体の信頼性を向上
Atlas導入による成果
予測精度の向上
Atlas Demand ROI
欠品の削減
サプライチェーン全体に隠れたさインサイトの発見
誰もが活用できる実践的なAI
Atlas Planning Platformでは、AIと機械学習をシームレスに統合し、すべてのユーザーが利用できる環境を提供しています。役職やスキルレベルに関係なく、誰でも直感的に操作でき、理解しやすい設計を採用。AIの価値を明確に示し、業務のさまざまな領域で実用的に活用できるよう支援します。
データから新たな関係性を発見
Atlasは、蓄積されたデータを分析し、見過ごされがちな相関関係を特定。需要の変動、顧客行動、市場全体の変化をより深く理解するための手がかりを提供
複雑な要素を考慮した意思決定
Atlas AIが事業全体のデータを統合し、複数の要素を考慮しながら迅速に分析。サプライチェーン全体を見渡し、意思決定の精度を向上
AIの継続的な適応と改善
AtlasのAIは、複数の分析モデルを組み合わせ、多角的な視点から需要を予測。シミュレーションを通じてモデルを検証し、強化学習により継続的に調整。事業環境の変化に対応しながら、予測の精度を維持
需要計画計画業務の専門知識強化
予測精度の向上と需要計画の強化に役立つ多様な情報をご提供しています。ブログ、ウェビナー、eBookなどを通じて、実践的な知見や最適な手法を学び、業務の精度を高めるためのヒントをご提供しております。
サプライチェーン計画業務の専門知識強化
多くのサプライチェーン担当者がJohn Galt Solutionsを選び、サプライチェーンの変革に取り組んでいます。その理由を、ぜひご確認ください。
S&OP
計画が統合されると...
Atlas プランニング プラットフォームは、ビジネスのさまざまな要素を 1 つの強力なプロセスに統合し、運用計画と財務計画を統合してビジネス チャンスを最大化し、リスクを最小限に抑えることで、S&OP の枠を超えます。
Atlas は、すべてのソースからの需要と供給のデータを統合し、すべての関係者に適切なレベルのサプライ チェーンの可視性を与えることから始まります。次に、共同計画、自動化されたワークフロー、リアルタイム シナリオを使用して、貴重な洞察を生み出し、財務への影響を理解し、戦略目標に基づいて実行します。
しかし、これはほんの始まりにすぎません。
需要予測と需要計画における サプライチェーン計画系ソリューションの導入ガイダンス
サプライチェーン管理における需要計画のプロセスとは何か。需要計画のDX化はどのようにサプライチェーンのパフォーマンス向上に貢献するのか。
これらの重要な疑問に答える包括的なガイドをご用意しました。需要計画の仕組みを解き明かし、その重要な要素を詳しく解説しています。
需要計画におけるサプライチェーン計画系ソリューションがサプライチェーンの高度化にどのように寄与するのかをご紹介し、最新の機能や最適な運用方法、デマンドシェイピングやデマンドセンシングといった戦略についても掘り下げています。実践的なアプローチを学び、需要計画をより効果的に進めるためのヒントとなることを願っております。