花王

eコマースの台頭や消費者ニーズの多様化に伴い、多品種少量生産への対応が求められていた。新製品の需要予測は特に困難であり、過剰在庫や廃棄ロスが課題だった。

市場情報、広告情報、SNS情報、気象情報、製品情報などを基にマシンラーニングのアルゴリズムで販売予測を実施。化粧品では画像データと商品説明のリリース文章をAIで解析し、売れ行きの高精度予測を実現。シナリオベースでの在庫計画により過剰在庫のリスク評価も可能に。

需要予測には多様なデータソース（市場・広告・SNS・気象等）の統合が精度向上の鍵。画像データとテキストデータの組み合わせにより、定量情報だけでは捉えられない消費者の嗜好を反映できる。