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2024年

アサヒ飲料(AI新商品需要予測)

AIを活用した新商品の需要予測システムを検証し、年間3億円の削減効果を試算。発売5週間前で3〜4割、発売翌日で4割の商品でAI予測が既存手法を上回る精度を達成。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階実証実験(PoC)
使用ツールAI需要予測システム(自社開発)

背景・課題

新商品は過去の販売データがなく需要予測が困難で、過剰生産や欠品が発生していた。

取り組み内容

2023年6月〜10月に新商品の需要予測AIシステムを検証。複数の変数を組み合わせた機械学習モデルで、発売前から精度の高い需要予測を実現。

成果・効果

年間3億円の削減効果を試算、発売前段階でAI予測が既存手法を上回る精度

発売5週間前で3〜4割、発売翌日で4割の商品がAI予測が既存手法を上回る精度を達成。年間3億円の削減効果を試算。

教訓・ポイント

新商品の需要予測でもAIは人間の予測を部分的に上回れる。段階的に精度が向上する設計が重要。

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