AIsmiley編集部が作成したAI・人工知能トレンドマガジン

業態業種別-AIの導入活用事例-

2019/4/15

機械学習の導入でますます精度が向上する需要予測システム【アサヒビールの導入事例】

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機械学習の導入でますます精度が向上する需要予測システム【アサヒビールの導入事例】|AI・人工知能製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるメディア

製造業・小売業の現場では、複雑化するカスタマーのニーズに対応するため、これまでの経験による積み重ねや販売目標を軸とした在庫管理・生産管理から、データに基づいた需要予測システムを導入する動きが増しています。とくに近年は、機械学習を取り入れることでますます精度が向上するケースが増えているようです。今回は、そんな需要予測システムの最新動向をまとめました。

 

■需要予測はベテランでも難しい

需要予測とは、「いつ」「どんな商品が」「どれくらい」売れるのかといったことを予想して、生産計画や小売りの販売計画に反映させることです。長年、製造業の生産管理や小売業の発注業務に携わってきた人であれば、過去の経験に基づいてある程度の販売サイクルは把握しているでしょう。

ただ、大規模なキャンペーンやイベントといったイレギュラーな出来事の発生で、過去の経験が覆されることもあります。また、昨今は消費者ニーズが多様化しており、さまざまな商品で小ロット・多品種展開が求められるようになっています。もともとマージンが薄いため、過剰在庫を抱えると即利益率に響いてしまうのです。

特に食品・飲料分野は、消費期限が短い上にイベントや気象条件といったさまざまな要因が売り上げを左右します。ベテランでも難しいこの需要予測を、AIによる機械学習を活用して行うというのが需要予測システムです。

 

■AIによる需要予測にベテランの勘と経験をプラス:アサヒビール

■AIによる需要予測にベテランの勘と経験をプラス:アサヒビール|AI・人工知能製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるメディア

ビールメーカー大手のアサヒビールは、NECの需要予測システムを導入しています。同社の需要予測は従来ベテラン社員の経験に依存しており、人材育成に時間がかかるという難点がありました。また、商品を切らせたくない営業サイドと余計な在庫を抱えたくない物流サイドで利害が衝突することもあったといいます。現在では、物流部門とデジタル戦略部、IT部門が連携し、AIによる需要予測システムを構築しています。システム化することで、判断基準を定量的に明確化かつ標準化することができ、質の高い意思決定と適切な在庫の調整が可能になりました。

ビールの売り上げは、気候やイベント、日取りといった要素に左右されます。アサヒビールでは、NECの異種混合学習エンジンを活用し、カレンダー(季節、祝日・休日など)、出荷情報、気象情報、競合動向といった各種データを複合的に分析し、新商品の需要分析をしています。異種混合学習とは、ビッグデータを複数のグループに分けて多数の規則性を発見すること。これまで試行錯誤を重ねた結果、予測値と実績値の誤差が10%程度にまで縮まったそうです。

人の経験による需要予測は大当たりを引くこともある一方で、常に安定した結果を出し続けることは決して簡単ではありません。その点、AIであればデータに基づいてコンスタントに結果を出し続けることができます。ただ、すべてをAIに任せるのではなく、イレギュラーな出来事にも対応するため、AIによる予測結果に人の経験をプラスするという形でカバーし、精度を高めているといいます。

また同社では、社内のみではなく販売業態への提案ツールとしても、こうした需要予測システムを活用しています。

(参照:日本電気株式会社 安定と高精度で需要予測の進化を牽引するAIバリューチェーンと社会の課題解決に貢献)

 

■需要予測の精度向上で小売業の現場からも「品切れ」や「廃棄」がなくなる?!

需要予測の精度向上で小売業の現場からも「品切れ」や「廃棄」がなくなる?!|AI・人工知能製品・サービス・ソリューション・プロダクト・ツールの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるメディア

機械学習を取り入れた需要予測は、製造業だけでなくコンビニや大型スーパーなど小売業の現場からも導入の動きが広まっています。小売業の利益を左右する発注業務はベテランでも難しく、発注不足で品切れが起きたり、逆に発注過多で在庫が発生したりといったことがありえます。

AIによる需要予測を取り入れることで、こうした発注の見込み違いはなくなり、販売機会の損失や廃棄といった概念もなくなるのかもしれません。

 

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