サッポロビール、NSSOLと開発したAI需要予測システムの本格運用を開始

今回は「サッポロビール、NSSOLと開発したAI需要予測システムの本格運用を開始」についてご紹介します。

関連ワード (ソフトウェア等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 サッポロビールは6月29日、日鉄ソリューションズ(NSSOL)と開発したビールや「Ready to Drink」(RTD=開封してすぐに飲める缶アルコール飲料)の製造出荷における「AI需要予測システム」を7月1日から本格運用すると発表した。商品発売の約16週間前から需要予測を行い、在庫の最適化と顧客ニーズへの迅速で柔軟な対応を実現させていくという。

 サッポロビールは、中期経営計画とサステナビリティー(持続可能性)方針、DX方針において、データやデジタル技術を活用した「スマートサプライチェーン」の実現を掲げ、需要予測業務の高度化を重要施策に位置づけている。

 同社によると、需要予測業務では、サプライチェーン担当者が例年の実績や直近の出荷実績、販促施策の状況などさまざまな要素を基に、約4カ月先を予測している。しかし、担当者の経験に依存することが多く、属人化が発生しやすいことや、担当者の固定化、技能伝承に課題を抱えていた。

 NSSOLは、同社が多くの提供実績を持つDataRobotの機械学習プラットフォームを利用して、需要予測モデル開発に必要なデータの前処理や、特徴量の生成ノウハウ、アセットを活用しながら、2022年10月にデータ分析、試験モデルの作成に着手した。ビールやRTDの限定品などを中心に約40アイテムでAIの機能を検証し、2023年3月までの6カ月間で今回のシステムを立ち上げた。サッポロビールによれば、検証開始当初は、AIの予測精度が担当者にかなわなかったとのこと。しかし学習を重ねることで、検証終了時点では担当者のみよりも担当者とAIが協働した予測精度が約20%上昇し、本格運用を決定した。

 今回のシステムについて両社は、AIと人が協働で需要予測を行う点に特徴があると説明する。

 サッポロビールは、「AIを育成、運用することで、これまでの予測ノウハウを組織知として蓄積、継承しながら業務をより高度化させることを狙っている。需給管理業務の高度化は、サプライチェーン全体の計画、実行業務の高度化、データ主導型の意思決定、在庫やコスト構造の最適化に大きく寄与する。今後も『DX・IT人財育成プログラム』やNSSOLからのスキルトランスファーを通して、AIによるアウトプットを理解、活用した『DX人財』の育成とAIとの協働を実現させる」とコメントしている。

 NSSOLは、「サッポロビールが目指す日々変化する顧客のニーズに対してより迅速かつ柔軟な対応ができるサプライチェーンの実現を後押しする。今後はプロセスの自動化を一層推進し、戦略的な業務課題解決へ人的リソースを集中させることを目指す」と述べている。

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