DATAFLUCTは3月10日、伊藤忠食品と進めていた「受注数予測AI」の実証実験を完了したと発表した。
食品卸特有の不規則な需要パターンをAIで予測することで、発注業務の効率化と物流の最適化を目指す取り組みだ。
伊藤忠食品は、全国約4000社のメーカーと約1000社の小売業をつなぐ食品流通の中核企業で、約50万アイテムを取り扱う。
近年、物流効率化への対応を背景に、発注業務の複雑化に伴う担当者の業務負担の増大が課題となっていた。
食品卸の発注業務は、単純な需要予測だけでは対応できない。季節要因や販促、取引先ごとの出荷傾向など、さまざまな条件を考慮する必要がある。
今回の実証では、DATAFLUCTのデータ活用プラットフォーム「Airlake」を活用。出荷実績などのデータを統合し、高度な特徴量エンジニアリングを施すことで、食品卸特有の不規則な需要パターンをAIで予測する仕組みを構築した。
実証実験は5拠点の倉庫で約4500アイテムを対象に実施。AIによる受注数予測モデルを構築した結果、一部倉庫では重み付き平均誤差率28.9％を記録するなど、実務での活用を見据えた予測精度を確認したという。
今後は、この成果をもとに物流制約を組み込んだ発注ロジックの実装を進める。全国拠点への展開も視野に入れ、物流の「2024年問題」への対応と持続可能なサプライチェーンの構築を推進していくとしている。
