Case

わたしたちのビジネスの中で主力となる商品が調味料です。そして食生活と密接に関わる気象は、商品の動向に大きな影響をおよぼします。

そこで気象データをビジネスに反映させることができるのではないかと考え、2014年から日本気象協会の「需要予測の精度向上・共有化による省エネ物流プロジェクト」に参加し、後に事業化された商品需要予測サービスを導入するにいたりました。

現在は、季節商品である冷やし中華のつゆと鍋つゆの需要予測をしていただいています。

冷やし中華のつゆは、商品がいつごろから売れ始めて、いつごろ需要が終わるのか、またその期間に需要がどのように変化するかを予測してもらっています。一番大事なポイントはシーズンの終盤です。

冷やし中華は、だいたいお盆までがシーズンで、そこからだんだん需要が減り、9月には需要期が終わります。終盤の需要を予測して、そのための製造をします。最終の需要予測の数字がずれると、シーズンの終盤に商品が足りなくなったり、余りすぎたりします。

終盤の約１ヶ月にどれくらいの需要数があるかをしっかりと見極めなければ、余った商品の廃棄や、欠品による機会ロスにつながってしまいます。
ですから、データの主な使用目的は最終の生産調整になります。

実際に最終在庫は削減傾向にあり、成果が出てきていると実感しています。

鍋つゆは、週に一度、向こう４週間の需要量の推移を予測してもらっています。
同じ時期の前年比も４週間分出してもらっています。加えて中期の予測もお願いしています。
ただし、鍋つゆの場合、シーズンの終盤は2月ですが、その後、5月ごろまで需要があるので、
もともと廃棄はほとんど出ない商品なのです。
そのため在庫効率を上げながら、機会ロスを減らすことにデータを活用しています。

まず、需要予測の精度を上げるためには、気象のデータに加えて、われわれメーカー側と小売側との情報連携が必要だと感じています。そのうえで、将来的には需要予測に応じて生活者とのコミュニケーションを変えていければいいですよね。

例えば、鍋物は「寒さ」が大きなモチベーションですが、少し気温が緩んでくる時季には「簡便」や「健康」といった鍋物の別の魅力を実感できるようなメニューを提案することで、商品の捉え方が変わってくるかもしれません。それをメーカーと小売が協力しながら売り場でお客様に提案できれば、新しい価値を生み出せるのではないかと思います。

また広告も気象データを基に、よりニーズが高まるタイミングで出せれば、効果が上がると考えられます。

これからも気象データをベースに、情報連携によって生まれるさまざまな可能性にチャレンジしていきたいですね。