aiforce solutions/物流管理部門スタッフがAIでECの出荷量予測

2021年10月18日 

aiforce solutionsは10月18日、ナノ・ユニバースなど多くのアパレル事業を展開するTSIホールディングスの現場でのビジネスAI活用を支援しており、 最初の取り組みとして物流管理部門におけるEC出荷量予測(SANEI bd)を行うAIモデル構築が完了したため、 その取り組みを発表した。

<AIを活用したECの出荷量を予測>
20211018aiforce 520x292 - aiforce solutions/物流管理部門スタッフがAIでECの出荷量予測

TSI社の「AIを活用した現場主導のDX」に向けた取り組みをaiforceが支援。 まずは物流管理を担う部門にてAI活用の第一歩を支援するオールインワンパッケージ「AMATERAS DXサクセス」を導入してこの取り組みを実施。

まず、実践型AIトレーニング「AMATERAS EDU」でAIをビジネスに適用するための基礎知識を習得。ノーコードで使えるAIツール「AMATERAS RAY」を活用し、 AI未経験者でもモデル構築を実践。そして、実際の現場課題を解決するAIテーマを1つ選定し、 プロのデータサイエンティストの支援を受けながら実際にAIモデルを構築。

次に、新型コロナの影響で手作業では予測が困難となっていたECの出荷量に着目しAIテーマに選定、 第一の対象ブランドをSANEI bdに決定。プロとのディスカッションを通じて現場課題を明確化し、 解決に向けたAIアプローチを策定。AIモデル構築の過程を一緒に体験することで、 3か月でプロと同等の予測モデル構築が可能になった。

この取り組みで構築した予測モデルにより実際の出荷量と予測値の誤差率は16.8%となり、 従来の手作業による予測誤差42.0%から25.2ポイント改善した。また、予測精度が改善したことで倉庫における人員配置の最適化を実現、 さらに日々の予測をAIで自動化することで手作業での予測に費やしていた工数を80%削減できる見込みとなった。

今回構築した予測モデルを参考に、 今後は別ブランド・別倉庫でも手作業の予測をAIで置き換える取り組みを現場スタッフ自身で実施していく予定だ。

この記事をシェアする

最新ニュース

物流用語集