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【需要予測はなぜ当たらないのか?(欠品と過剰在庫を防ぐ新たな在庫管理方法)④】

実は一般社会によくあることの環境であればなかなかに厳しいんじゃないだろうかと。

あなたの業界はどちらでしょうかと。

そういう中で過去のデータベースにして予測モデルってがあります。


予測モデルを AI がマシンラーニングして作っていくんですけど、それがアウトプットでていきます。これブラックボックスの中には実はアルゴリズムがどうなったかわかんない。

こういう所へ相関あるよとか言うのを出すんだけど、なぜこれがわかんない。どうでしょ。この数字ですって言うと神のご神託みたいな感じだってね、それはちょっと直感と違うとこれ信じられないのじゃないのって。


でも1回あるんです。言われたから外れたんですよ、どうですか。「こいつ信用ならねぇ!おかしいよな」ねえ、で、使わなくなるんです。我々人間ですからね。ブラックボックスで。人は訳が分からないものを信じたくなるって事で。


実はものすごい金額の入れたAIによる導入しても結果として誰も使ってなかったり、または鉛筆なめなめの人間が直してるとそういう実態ってすごいたくさんあるんです。ですからお気を付けいただきたいと思います。



在庫管理 需要予測 サプライチェーン


実はね、刻々と軌道が変化するミサイルは当たるんだったのはね、なぜかって言ったら実は フィードバックサイクル使ってるからです。

これあのねえ、サーモスサットですよ。あのこの温度が一定になるために、ちょっと変化したら、ちょっとやるってなりますよね。この外乱への変化の対応にフィードバックサイクルを作らない。もう70年間、実は証明されている科学的な理論ですね。

これをちょっと上手く考えてみましょう。


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