需要パターンを先取りし、首脳陣が判断を下す前に答えを出せるようになりました。 分析部門副部長 Donald Anderson氏
アメリカ空軍航空機動軍団は、これまで航空機の需要予測を手作業で行っていましたが、Coupa Demand Modelingを導入してから2週間で、需要予測の精度と信頼性が大幅に向上し、1年先までの予測を行うことができるようになりました。
Coupa導入効果・実績
2週間
高精度な需要予測をわずか2週間で実現
42件
Coupaの支援により精度が向上した予測数42件
課題Issue
手作業で非効率的な予測方法を運用していた。
航空機の需要予測の精度低下が進み、迅速な対応力が欠如していた。
貨物需要のニーズに関する判断が困難だった。
効果的でない予測により、時間とリソースを損失していた。
不正確な予測により、多くの遅延や不足が発生し、職員の不満が募っていた。
航空機の需要予測の精度低下が進み、迅速な対応力が欠如していた。
貨物需要のニーズに関する判断が困難だった。
効果的でない予測により、時間とリソースを損失していた。
不正確な予測により、多くの遅延や不足が発生し、職員の不満が募っていた。
ソリューションSolution
成果Result
10年分のデータ（需要、配備、世界的な軍事動向）を即座に分析できるようになりました。
Coupaのアルゴリズム（LLamasoft搭載）により、需要要因を特定し、将来の需要をより正確に予測することが可能になりました。
導入後2週間で精度が飛躍的に向上しました。
需要に影響を与える要因の理解が深まりました。
データに基づく迅速なシナリオ分析により、わずか数分で答えが得られるようになりました。
長期的な需要に対応するため、瞬時に俊敏な意思決定を下せるようになりました。
Coupaのアルゴリズム（LLamasoft搭載）により、需要要因を特定し、将来の需要をより正確に予測することが可能になりました。
導入後2週間で精度が飛躍的に向上しました。
需要に影響を与える要因の理解が深まりました。
データに基づく迅速なシナリオ分析により、わずか数分で答えが得られるようになりました。
長期的な需要に対応するため、瞬時に俊敏な意思決定を下せるようになりました。