ARISE analytics、位置・IoTデータ活用で商品やサービスなどの需要を予測する「Intelligent Demand Forecast」開発

近年、食品廃棄ロス低減などをはじめとする生産・供給量管理の重要性の高まりや、人手不足/働き方改革に伴う需要に対する供給業務量の削減・平準化ニーズの拡大により、これまで以上に需要を正確に把握することが求められる。一方で、通信・デバイスの低価格化によりエッジ機器への通信モジュールが普及し、現場での最新データの収集・活用が可能となってきた。

そこで、KDDI株式会社とアクセンチュア株式会社の合弁企業である株式会社ARISE analyticsは、IoTの普及により設備に敷設された通信モジュール経由で得られるデータ(例えばスマートメーター経由でのガス残量など)やKDDIの位置情報サービスの移動滞在データなどを含む外部データ、そして販売実績などの企業データを組み合わせて、需要を予測する「Intelligent Demand Forecast」を開発した。

「Intelligent Demand Forecast」の特長は以下の通り。

  • KDDIの移動滞在データ・通信モジュール経由でのIoTデータの活用
    顧客の販売実績データだけではなく、天気や学校・会社等の場所、ライブ・スポーツのイベント等のデータと、KDDIが持つ数千万以上の顧客基盤をベースとした位置情報サービスの移動滞在データおよび通信モジュール経由でのIoTデータを活用して、実際の顧客の動きや最新の販売・利用実績に基づいて需要を予測できる。
  • 需要予測の変動幅(上振れ・下振れの確率)を考慮し販売機会損失や在庫リスクを最小化
    供給過多や供給不足などビジネスとして避けたいケースを踏まえ、その発生リスク(需要予測に対する上振れ・下振れの確率)を把握し、備えることができる。例えば、販売数予測のインプットデータとして天候データを活用し、天候の急変リスクが高い場合は、急変した場合の需要の振れ幅とその発生確率を把握し、最終的な判断に反映することが可能だ。
  • 需要予測に基づく配送業務を含めた業務コスト削減の実現
    KDDIが「KDDI Open Innovation Fund 3号」を通して出資した株式会社オプティマインドが保有する配送ルート最適化モデルと組み合わせ、需要予測だけでなく、それに付帯する配送・補充業務を含め、包括的な業務コストの削減を図ることができる。

IoTデータの活用では、飲料メーカーでの自動販売機から得られる販売実績データと外部データを組み合わせた需要予測を行うことで、自動販売機への飲料配送員の補充業務の効率化を図る。また、位置情報データの活用では、人流データを活用した飲食店利用者の需要予測を行うことで、飲食店の食品廃棄ロス低減等への貢献する。

今後は、アクセンチュアが提供するサプライチェーン管理「AI-Powered SCM」などの業務支援ソリューションとも連携させ、バリューチェーン全体の最適化、高速化や在庫の最小化など、より付加価値の高いモデルへと改良を重ねる予定とした。

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