アサヒ飲料（本社：東京都墨田区）は、AIを活用した新商品の需要予測システムの検証を実施した。売上機会の損失や在庫保管費・物流費などのコスト削減を目的に2023年6月～10月にかけて検証を行い、年間3億円の削減効果を試算している。システムの構築を支援したNECが同年12月20日に発表した。
アサヒ飲料は、AIを活用した新商品の需要予測システムの検証を実施した。売上機会の損失や在庫保管費・物流費などのコスト削減を目的に2023年6月～10月にかけて検証を行い、年間3億円の削減効果を試算している。
「一般に、需要予測はデマンドプランナーの属人的な知見やノウハウに基づいている。しかし、新商品の需要予測は既存商品と比べて誤差が大きく、欠品や過剰在庫が発生しやすい。予測根拠の透明性、再現性の低さ、トレンドの変化や季節性を考慮した中長期的な需要予測の難しさといった課題があった」（同社）
図1：アサヒ飲料が実施した、新商品の需要予測システムの概要。ベンチマーク商品の選定や類似品との差異分析などにAIを活用した（出典：NEC）拡大画像表示
そこで、NECの支援を得て、NECのAI技術と需要予測領域の知見から、新商品の需要予測システムを構築した。システムの下で、発売前時点での需要予測のカギとなる「類似性判断（ベンチマーク商品の選定）」と「類似品との差異分析による需要予測」を実施した（図1）。
類似性判断では、既存商品について商品マスターや過去実績、マーケティング施策などから分析し、ベンチマーク商品を選定。AIが出力した類似度ランキングトップ10は、担当者が選択した商品の7割程度を再現し、判断材料やノウハウなど属人的で未データ化の要素も明らかにした。ノウハウの少ないデマンドプランナーでも一定レベルの類似ベンチマーク商品の選択が可能になるという。
また、既存商品の実績やマーケティング施策、当時の天候情報などから、AIが新商品ごとに需要の因果関係を推定し、販売開始から一定期間の需要を予測。結果、発売5週間前時点で3～4割、発売翌日時点で4割の商品が、AIの予測が現行オペレーションの予測精度を上回った。「分析と推測を継続することで、現行と同等以上の予測精度と新商品の需要予測のスピード向上が期待できる」（同社）としている。
アサヒ飲料は、検証を通じて、需要予測のオペレーションのための仕組みを構想・整備している。現行の予測精度管理指標をベースに業務プロセスを整理し、ダッシュボードイメージを構築。出荷量、購買データなどを基にした需要変動アラートを作成し、アサヒ飲料のデマンドプランナーが評価を行っている。需要変動アラートにより、早期に市場の変化を捉えて需要予測を修正し、必要に応じて需要予測ロジックを見直せるようになったという。
