開催概要
対象
・SCM（サプライチェーンマネジメント）担当者
・ロジスティクス・在庫管理担当者
・データ分析担当者
・AIやデータサイエンスに関心のあるマネージャーやリーダー
・ビジネス戦略・企画部門のメンバー
ねらい
・AI技術を活用した需要予測と在庫最適化の理解を深める。
・AI技術の利点と具体的な活用方法を理解する。
・AIを用いた在庫管理の最新トレンドや事例を学ぶ。
・データ駆動型の意思決定についての理解を深める。
・AIを活用した在庫最適化の導入に向けたアクションプランを検討する。
ポイント
・AIとデータ分析の基礎：AIとは何か、どのようにデータ分析に活用できるのかを理解するための基礎知識を学ぶ。
・需要予測の重要性：正確な需要予測がビジネスにどのように影響するのか、そしてAIがどのようにその精度を高めるのかについて理解する。
・AIを用いた在庫最適化：AIがどのように在庫管理を最適化し、ビジネスの効率化と利益増大に貢献するかを学ぶ。
・実例と事例研究：AIを活用した需要予測と在庫最適化の成功事例を学び、具体的な応用方法を理解する。
・導入の検討：AI技術を自社の在庫管理に導入するための具体的なステップと、その際に注意すべきポイントを理解する。
このような方におすすめ
・在庫管理や供給計画の効率化に関心がある。
・AIとデータ分析をビジネスに活用したいと考えている。
・需要予測の精度を向上させたい。
・在庫に関連する課題を抱えている。
・経営者やマネージャーの方で、ビジネスの競争力を強化したいと考えている。
プログラム
・大量生産・大量販売が行われる物品の需要予測方法・在庫最適化手順を座学理解する。
・AIベースで、上記手順を演習で体験する中で、より深く理解する。
・ワークショップの中では、実務を想定した需要予測・在庫最適化テーマに対して、どのような分析、データ、システム、組織等が必要かを想起するワークショップを行う中で、自社内での実務に落とし込む方法を考えてもらう。
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項目 |
内容 |
1日
9:45～16:45 |
イントロダクション |
1. 自己、会社紹介
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需要予測と在庫最適化 活用事例 |
1.需要予測と在庫最適化の歴史
2.需要予測と在庫最適化のプロセス・考え方の理解
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データ分析座学＆個人演習 |
1.需要予測のデータ活用の具体手順（複数事例）
2.需要予測のAIを活用した実践（手順通りの操作の実行）
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データ分析座学＆個人演習 |
1.在庫最適化のデータ活用の具体手順（複数事例）
2.在庫最適化のAIを活用した実践（手順通りの操作の実行）
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ワークショップ内容・ チーム分けの紹介 |
1.ワークショップ内容の紹介
2.チーム分け発表
3.自己紹介
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ワークショップ |
1.与えられた課題に応じた必要な分析イメージの想起
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ワークショップ |
1.実行するためのデータ、システム、アルゴリズムなどの課題や解決策
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各チームの発表⇒講評 |
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クロージング |
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※内容は、変更される場合があります。また、進行の都合により時間割が変わる場合がございます。
あらかじめご了承ください。
ご案内
講師紹介（敬称略）
アポロ株式会社 講師陣
守屋 文雄
富士通に入社後、UNIX OSやC/C++コンパイラ等の開発に従事。
その後、ベンチャーにて携帯電話網の基礎研究を経て、自然言語処理や画像処理、音声認識の研究開発やソリューション開発に携わる。
これらに加えて数理最適解や需要予測、在庫管理、大規模言語モデルのソリューション開発に携わっている。
鈴木 悠司
複数のコンサルティングファームにおいてデータアナリティクス/AI部門に所属した後に、アポロ株式会社に参画。
業種業態を問わず、数多くのデータアナリティクス/AIのビジネス活用プロジェクトに関わる。
企業や大学などで、データサイエンティストの育成研修や講義を多数経験。
定員
20名（参加人数が最少催行人数に達しない場合は、延期もしくは中止にさせていただく場合がございます。）
