トライエッティング、需要予測AIで化粧品メーカーのサプライチェーン最適化の実証実験

名古屋大学発AIベンチャーのトライエッティングは4月24日、化粧品製造のネイチャーズウェイと、AI（人工知能）技術を活用した需要予測に基づくサプライチェーン業務効率化の共同実証実験を開始したと発表した。

ネイチャーズウェイは、1974年の創業以来、自然素材にこだわった化粧品を提供する企業。実証では、トライエッティングのノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT（ウムベルト）」の需要予測アルゴリズムと、ネイチャーズウェイが持つ、様々な流通段階のデータを掛け合わせることで、同社のサプライチェーン業務効率化の有効性を検証する。

「UMWELT」は、「データ収集・前処理」で、データクレンジングなど非常に手間のかかる前処理部分を自動処理するアルゴリズム、「AIモデリング・解析」では、機械学習や需要予測などの計算、解析に必要なアルゴリズムを装備。また、「実装・システム結合」で、現場で利用するExcelなどのファイルに解析結果を結合し、BI表示するなどの導入が行える。

ネイチャーズウェイは、過去の実績と担当者の経験と勘によって製品の需要を予測しながら生産を行ってきた。しかし、市場の様々な要因で、受注数量の増減が発生し、商品の在庫に過不足が発生してしまう場合があった。そこで、予測精度向上と予測時間短縮の可能性を探るべく、今回、実証実験を実施することにしたという。