カウネットに聞く、AI需要予測の取り組み–経験ゼロから内製開発への道のり – ZDNET Japan

カウネットがAIを用いた需要予測に取り組むことで、過去の経験に依存せず、データドリブンな意思決定が可能になりました。
この取り組みは、欠品や在庫過剰のリスクを軽減し、顧客満足度向上に寄与することが期待されます。
AIの導入が企業のサプライチェーンに与える影響は大きく、今後の業界の変革を象徴しています。

記事の概要

カウネットは、2022年からAIを活用した需要予測に取り組んでいます。
これまで全くAIの経験がなかった同社は、Pythonを用いた内製開発にまで進化しました。
特に、季節商品の需要予測に課題を抱えており、過去の販売実績を基にした従来の手法では限界がありました。
2021年末にAmazon Forecastの導入を決定し、2022年には実際のデータを使って予測を行いました。
予測は必ずしも完璧ではないものの、AIの再現性や有用性を確認できました。
さらに、2023年からは顧客体験を重視した経営指標を設定し、全体のバリューチェーンでデータとAIを活用した最適化を目指しています。
また、デジタル人材育成プログラムも発足し、AI需要予測の強化に寄与しています。

記事のポイント

1. AI需要予測の導入： カウネットはAIを用いた需要予測に取り組むことで、変動の大きい商品の発注を最適化しています。
2. 内製開発の進展： 経験ゼロからスタートし、Pythonによる内製開発を進めたことが同社の技術力向上に寄与しています。
3. 顧客体験の向上： 欠品率や遅延率の削減により、顧客満足度を向上させることを目指している点が注目されます。

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カウネットに聞く、AI需要予測の取り組み--経験ゼロから内製開発への道のり

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