
株式会社DATAFLUCT(本社:東京都渋谷区、代表取締役CEO:久米村 隼人、以下「DATAFLUCT」)は、アース製薬株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役社長CEO:川端 克宜、以下「アース製薬」)において、返品・廃棄ロスの削減に向けて開発したAI需要予測モデルの本番運用を開始しました。
本取り組みでは、虫ケア用品、入浴剤、口腔衛生用品などを対象に、過去の出荷・返品・在庫のデータや気象などの外部データを使い、SKU(在庫管理上の最小単位)別・月別の一次出荷数をAIで予測します。
これまでのPoC(実証実験)で精度を検証したうえで、今回、検証用途にとどまらず、実際の業務で予測結果を使う本番運用へ移行しました。予測結果を出荷計画の判断材料とすることで、需要に応じた適正な出荷量を支援し、返品とそれに伴う廃棄ロスの削減を目指します。
背景:季節性の高い商品における需要と出荷量の適正化
アース製薬が取り扱う虫ケア用品などの季節性商品は、天候や気温、市場環境によって需要が大きく変動します。
とくに虫ケア用品は需要が春から夏に集中する一方、需要期が終わるとお取引先様からの返品が発生します。そのため、欠品による販売機会の損失を防ぎながら、過剰な出荷や返品を抑える高度な需給判断が求められていました。
DATAFLUCTとアース製薬は、こうした課題の解決に向け、AIで商品ごとの適正な出荷量を予測する取り組みを進めてきました。
PoCを経て、AI需要予測を実業務での利用へ
PoCでは、虫ケア用品、入浴剤、口腔衛生用品を対象に、過去の一次出荷数、返品数、卸在庫などの社内データに加え、市場の販売動向や気象データも使い、SKU別・月別の一次出荷数を予測するAIモデルを構築しました。
また、最新の実績データを取り込んだモデルの再学習に加え、AIモデルによる予測値と直近の実績値の乖離を捉え、その傾向を将来予測に反映する「外部補正」の仕組みを開発しました。SKUごとに継続的な上振れ・下振れを検知し、補正係数を算出することで、直近の需要トレンドへの追随性を高めています。
これらの改善と検証を経て、AIによる予測結果を実際の業務における出荷判断の参考情報として活用する本番運用へ移行しました。
今後の展望
今後は、商品カテゴリーや季節ごとの需要特性をより細かく捉えることで、AI需要予測の精度と安定性をさらに高めます。これにより、アース製薬における意思決定の質と精度を向上させ、返品・廃棄ロスを削減することで、社会課題及び事業課題の解決に取り組んで参ります。




