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POSデータをAIで解析し、粗利が最大化される最適発注量を自動計算
大手アミューズメント事業者 様
売上規模：約600億円
従業員数：約1,000名
✓キリンビバレッジ株式会社 様
「生茶」の環境訴求が店頭での購買の後押しに繋がったことを立証
✓井村屋株式会社 様
「あずきバー」過去最高売上更新の仮説を検証
- これまで担当者が定性的に決めていた発注量を機械学習で予測
- 粗利が最大化される様に、機会ロスと在庫廃棄量のバランスを考慮した最適な発注量を算出
- 店舗条件や商材による細かな売れ方の違いも考慮
Go Insight導入の概要/導入の結果
1機会ロスと在庫廃棄量を
考慮した最適な発注量を算出
それまでは過去データや勘と経験で発注量を決めていたことにより、想定よりも早く売れてしまい大きな機会ロスになってしまったり、逆に大量の在庫を抱え廃棄を行うことになったりという課題がありました。
そこで、コニカミノルタ独自開発のAIを用いて売上を予測し、更に「機会ロスと在庫廃棄量を考慮した最適な発注量」を算出することができるようになりました。
2発注量を検討する際の
工数削減
2つ目の課題として、発注担当者の発注量決定作業に多くの時間がかかっているという点がありました。予測対象のSKU数が多いことに加えて、それぞれの商品に対して、マクロデータや市場のトレンドなど様々なデータを加味しながら発注量を決定していくという作業は業務量が多く疲弊している状態でした。
しかし、コニカミノルタ開発の簡易アプリを利用することで、特定条件下における売上の予測を行い、発注量の合計が自動算出できる様になり、発注現場担当者の負荷軽減に繋がりました。
ご担当者様の感想・コメント
- 発注現場は常に過剰在庫と機会損失のプレッシャーとの戦いで、担当者は大変苦労していました。データを活用することにより、予測精度を上げ、業務負荷軽減や収益向上を図りたいと考え、今回のプロジェクトに取り組みました。
- 開発頂いた予測モデルは主要な製品で高い精度が保たれた為、今後更にブラッシュアップを行うことで、予測精度が高くなると期待しています。また、簡易アプリという形で提供頂いた為、現場での実運用まで具体的にイメージすることが出来ました。
- 今後は簡易アプリを元に担当部署で検証を開始する予定です。予測精度を上げる為に収集すべきデータの提案も頂いたので、社内のデータ活用を更に進めていきたいと考えています。
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