アサヒ飲料のAI活用事例（飲食・食品／2024年）

企業規模大企業（1,000名〜）

地域日本

導入段階部門導入

使用ツールMOVO PSI

背景・課題

飲料業界では物流の「2024年問題」（ドライバーの時間外労働規制強化）への対応が急務だった。季節変動の大きい飲料の出荷量を平準化し、輸配送量の最適化が求められていた。

2024年3月から4月にかけて、AIで生産・販売・在庫情報を統合分析する「MOVO PSI」の実証実験を実施。需給予測に基づく出荷量の平準化と、輸配送ルートの最適化を図った。

輸送コスト約9.1%削減、在庫日数約13.2%削減

実証実験の結果、輸送コストを約9.1%、在庫日数を約13.2%削減することに成功。これらの成果を受けて本格展開が決定し、物流課題の解決に向けた取り組みを拡大している。

物流最適化においては、生産・販売・在庫の3つのデータをAIで統合分析することが重要。個別最適ではなく全体最適の視点がコスト削減効果を最大化する。