common株式会社がAI販売予測機能を開発、自動車販売在庫管理SaaS『Nigoori』の機能拡充へ
PR TIMES より
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記事の要約
- common株式会社がAI販売予測機能を開発
- 自動車販売在庫管理SaaS『Nigoori』にAI実装
- 販売予測やダッシュボード自動生成機能を提供
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common株式会社のAI搭載自動車販売在庫管理SaaS『Nigoori』
common株式会社は、自動車販売在庫管理のSaaS『Nigoori』に実装する目的で、AIによる販売予測機能を開発した。この開発はAWS上で行われ、様々な制約条件設定での販売予測が可能となっている。『Nigoori』は自動車販売会社のDX(デジタルトランスフォーメーション)を促進するSaaS型ビジネスアプリケーションとして、国内外の顧客に提供されているのだ。[1]
『Nigoori』の主な機能は、自動車販売会社が使用する荷繰り表(ランダウン・カーフロー)をベースに、管理現場の生産性を大幅に向上させることにある。同時に、データ経営の基盤となるデータベース構築も支援している。従来のエクセルとメール添付による管理と比較して、作業効率が格段に向上し、データの蓄積・分析が容易になったのである。
AI実装による『Nigoori』の進化は、車両販売在庫データベースを活用した販売予測機能の提供にとどまらない。GDP成長や競合動向の情報も予測計算に組み込むことが可能であり、経営判断を強力に支援する。さらに、経営判断に利用する情報を一覧できるダッシュボードの自動生成や、在庫状況に応じた値引き率の提案など、顧客のニーズに応える機能を順次開発・提供している。
販売予測機能 | ダッシュボード自動生成 | 値引き率提案 | |
---|---|---|---|
主な特徴 | 様々な制約条件設定可能 | 経営判断情報の一覧化 | 在庫状況に応じた提案 |
活用データ | 車両販売在庫データ | 経営関連データ | 在庫データ |
期待効果 | 精度の高い販売予測 | 迅速な経営判断 | 適切な価格戦略 |
SaaSについて
SaaSとは、Software as a Serviceの略称であり、ソフトウェアをインターネット経由でサービスとして提供する形態のことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。
- クラウド上でソフトウェアを提供し、ユーザーはブラウザ経由でアクセス
- 初期投資が少なく、利用量に応じた従量課金制が一般的
- 提供元による継続的なアップデートとメンテナンスが行われる
SaaSモデルは、ユーザー企業にとってシステム導入の障壁を大きく下げる効果がある。ハードウェアの調達やソフトウェアのインストール、サーバーの管理などが不要となり、迅速なサービス導入が可能となるのだ。また、提供元による継続的な機能改善やセキュリティ対策により、常に最新の状態でサービスを利用できる点も大きな利点である。
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AIを活用した自動車販売在庫管理に関する考察
AIを活用した自動車販売在庫管理システムの導入により、販売予測の精度向上や在庫最適化が期待できるが、同時に新たな課題も浮上する可能性がある。例えば、AIモデルの学習データに偏りがある場合、予測結果にバイアスが生じる恐れがある。また、AIの判断に過度に依存することで、人間の経験や直感に基づく判断力が低下する可能性も考えられるだろう。
今後、AIを活用した自動車販売在庫管理システムにおいて追加が期待される機能としては、リアルタイムの市場動向分析や顧客嗜好の予測が挙げられる。SNSデータやニュース記事などの非構造化データを取り込み、消費者の購買意欲や特定モデルの人気度を予測する機能があれば、より戦略的な在庫管理が可能になるだろう。さらに、他業界のデータとの連携により、経済指標や業界動向が自動車販売に与える影響を多角的に分析できるようになれば、中長期的な経営戦略立案にも大きく貢献するはずだ。
AIを活用した自動車販売在庫管理の未来には、単なる効率化だけでなく、ビジネスモデルの変革をもたらす可能性がある。例えば、予測精度の向上により、オンデマンド生産や柔軟な価格設定が可能になれば、在庫リスクの大幅な削減や利益率の向上が見込めるだろう。また、AIによる需要予測と連動した自動発注システムの実現により、サプライチェーン全体の最適化が進むことも期待できる。このような技術革新が、自動車販売業界全体のデジタルトランスフォーメーションを加速させる原動力となるかもしれない。
参考サイト
- ^ PR TIMES. 「common株式会社がAIによる自動車販売予測機能を開発 | common株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000005.000070006.html, (参照 24-08-02).
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