在庫削減と欠品対策を同時に最適化
AIを活用した配車サービスを手掛けるスタートアップのAzitは9月3日、生成AIを活用した需給予測システム「ForecastX」（フォーキャストエックス）の提供を同日開始したと発表した。
低価格に抑え、最短1カ月で導入可能にしている。全国規模で展開する大手メーカーや国内有数の特化型EC事業者と行った実証テストでは、主要商品群で予測誤差（CVRMSE）を「非常に良好」とされる水準の5%以下に抑え、余剰在庫削減と欠品防止を両立することができたという。
従来の需要予測システムは導入費用が数千万円規模に達したり、開発期間に半年以上を要したりするケースもあるなど、導入のハードルが高い上、現場で定着するまで支援し続ける負担が大きかったり、専門知識が求められたりといった課題も抱えていた。
ForecastXはそうした問題を解決するために、各工程にAIを用いて、需要予測モデル開発のコストを大幅に削減し、サービス提供の低コスト化・高速化を達成した。これまで活用が難しかった需要予測データの現場での活用をより活性化できるプロダクトも併せて提供する。
売上・在庫データに加え、天候・SNS・販促情報・スポット需要など多数の外部データを取り込み、高精度な需要予測モデルを開発する。
また、AIを用いたデータサイエンスチームの構築により、需要予測モデルを数百万規模・1カ月単位で開発できる体制を整備した。
需要予測モデルの開発後は、現場での活用を推進するため「生成AIによる需要予測モデルの予測要因の解説」や「生成AIとの対話によるモデルの改善」をプロダクト上で実現する。
AIアナリスト機能
AIチューニングアシスタント機能
今後はForecastXをサプライチェーン改革の中核に据え、需要予測データを既存の受発注システムや在庫管理システムなどと連携させることで、供給の最適化まで一気通貫で実行できるSCMの総合プラットフォームへ発展させていくことを目指す。
また、同社が手掛けているAI配車プラットフォーム「DeliveryX」（デリバリーエックス）と組み合わせることにおり、在庫過不足と輸送ロスを同時に削減し、企業の利益率と顧客満足度を最大化することにもつなげていきたい考えだ。
（藤原秀行）※いずれもAzit提供
