食品卸売業において、物流効率化の推進に伴い発注業務が煩雑化し、担当者の業務負担が増加することが深刻な課題となっている。
特に食品卸の発注業務では、季節性や店舗での販促による急激な需要変動に加え、メーカごとのリードタイム、最低発注ロット、賞味期限の管理など、物流や商習慣に基づく複雑な制約条件を考慮する必要があり、単純な需要予測モデルの適用が困難であった。
こうした中、株式会社DATAFLUCTと伊藤忠食品株式会社は共同で、発注自動化AIの構築に向けた実証実験を完了し、複雑な現場においても実務利用が可能な水準の予測精度を確認したと発表した。
同プロジェクトは、需要予測から発注の最適化までを一気通貫で自動化することを目指すものだ。
実証実験では、伊藤忠食品が保有する過去の出荷実績データに加え、DATAFLUCTのデータ活用プラットフォーム「Airlake」を通じて気象情報やイベント情報などの外部データを統合し、倉庫・商品・日別の受注数をAIで予測する仕組みを構築した。（トップ画参照）
そして、全国5拠点の倉庫において約4,500アイテムを対象に検証を行った結果、最新の深層学習アルゴリズムとツリー系モデル「LightGBM」などを組み合わせた独自のアンサンブル手法により、従来は自動化の障壁となっていた季節性や突発的な需要変動の傾向を捉えることに成功した。
なお、一部の倉庫においては、実務での活用を見据えた指標である重み付き平均誤差率（WAPE）28.9%を記録しているとのことだ。
今後は、今回の成果をベースに、特定の商品分類に特化したモデルの構築や外部データの統合、突発的な変動への対応強化などを進めていくとしている。
さらに、得られた予測結果に対し、欠品リスクを考慮した安全在庫計算や各種物流制約を自動適用する発注ロジックを伊藤忠食品側で構築し、現場担当者の判断を高度に再現した「推奨発注数」を提示する仕組みを実装する計画だ。
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