Case
導入事例株式会社バローホールディングス様
株式会社バローホールディングス様
スーパーマーケットを中核に、ホームセンター、ドラッグストア、
スポーツクラブなど、多様な事業を展開。
1286店舗（2021年12月31日現在）を有しています。
お話をうかがった人
流通技術本部 システム部 次長／
中部薬品株式会社 流通戦略本部
情報システム部 部長
近藤 貴志さん
流通技術本部 システム部
開発課 課長
芳尾 聡一郎さん
経験や勘に基づいた発注から脱却し、販売数予測の精度向上を目指す
Q.需要予測サービス「サキミル」の実証実験に参加した経緯を教えてください。
芳尾さん バローホールディングスの各グループ企業では、さまざまなAI需要予測サービスを継続的に利用し、商品の自動発注のしくみに活用してきました。それ以前は、発注は長年勤務した社員の経験や勘に基づいて、店舗ごとに行なわれていたのですが、それでは人が変わるとうまく機能しなくなってしまいます。その問題を解消することが、最初の命題だったのだと思います。
近藤さん 日本気象協会とは数年前からデータ解析の取り組みがあり、その際の情報交換を経て、今回の実証実験の参加につながりました。バローホールディングスのグループ企業である中部薬品では、すでに他社の自動発注のシステムを使っているのですが、「サキミル」の来店客数予測のデータを組み込むことで、販売数予測の精度を上げることができるのではないか、と考えたのです。
来店客数の平均予測精度は93%※1
Q.実証実験の成果について、どのように感じましたか？
近藤さん 実験の結果、グループ企業の中部薬品では、来店客数の平均予測精度が93%※１と高い有効性を示しています。AIサービスの導入にはそれなりの資金がかかりますが、この予測によって生み出された利益を、さらによいシステムを構築するための投資に当てることができます。今後、予測がより確かになることで、自動発注の精度もいっそう上がってくるでしょう。
人流統計データ※2と気象情報を取り入れることで来店客数予測が向上
Q.「サキミル」のどのような点に魅力を感じていますか？
芳尾さん 今回は、気象情報が加わったことが、一番の違いだと思っています。社内では、天気の情報を取り入れて需要予測ができるのではないか、というアイデア自体はずっと前からあったんです。しかし、これまでは店舗ごとに誰かがインターネットで天気予報を見て、客数の変動を判断し、発注を行っていました。個人の感覚に頼るしかなかったんですね。
近藤さん 以前は、台風や大雪があった場合に、誰かがそれを手帳に控えておいて、「去年のこの時期の売り上げは、大型の台風の影響だ」と話をするくらいのレベルでした。気象情報が活用できるだろうということは感じていましたが、どういう情報をどう使えば効果的なのかはわからなかったんです。
Q.気象情報を取り入れることによって、具体的にどのような変化があったのでしょうか。
近藤さん 店舗が地域ごとの気象情報を取り入れることで、来店客数予測の精度がより上がったのだと思います。実際に実証実験を行ってみて、天気によって来店客数が大きく左右されている事があらためて分かりました。
また、中部薬品の店舗では、水曜日と土曜日にポイント３倍デーや５倍デーを設けているのですが、雨が降ると通常の日以上に客数が一気に落ち込むことが明確になりました。ポイントデーだからと単純に発注量を多くしてしまうと、雨が降った時にその分がロスになってしまいます。さらに雨の日に減った客数がどこで戻るのか、という予測もしっかりされていました。
バローホールディングス全体でロスの削減を目指す
Q.今後、どのように活用の幅を広げていきたいと考えていますか？
芳尾さん 惣菜やベーカリーの開発・製造で、生産計画に活用できるのではないかと考えています。その他にも食品製造に携わるグループ企業があるので、話を進めていきたいですね。
近藤さん 「サキミル」を取り入れた自動発注のしくみを製造・加工企業につなげて生産計画に活用できれば、工場で製造するロス、店舗への輸送のロス、店舗での廃棄ロスと、バローホールディングス全体でロスを削減するしくみができるのではないかと思います。
芳尾さん 「サキミル」のデータは、バローホールディングスとして管理し、それを各グループ企業に使っていただくことになります。当面は、中部薬品が自動発注に活用していきますが、今後どう使っていくかは、それぞれの企業と検討しながら進めていきます。
Q.「サキミル」への課題や要望があれば教えてください。
近藤さん 販促の効果のデータ化をしてみたいです。広告のサイズやデザイン、出稿する時期や場所によってどの程度の効果があったのか。販促の効果が明確になれば、それが商品の需要予測にもつながっていくはずです。
こちらには人流統計データが有効になって来るのではと思っております。
芳尾さん 当社と取引先企業の情報交換を密にすることで、気象情報を含めたより魅力のある需要予測データができるといいですね。そのデータを共有することで、よりよい商談に結びつくのではないかと期待しています。
※1 平均予測精度は、「1－MAPE（平均絶対誤差率）」で算出しています。中部薬品株式会社で実施した事前検証結果から算出したものであり、全ての企業で同じ精度が出るものではありません。
※検証時期：2021年3月、対象店舗数：10
※2 人流統計データは、個人のプライバシーに最大限配慮し、個人を特定されないように匿名化および推計処理、統計加工したデータです。個人を容易に特定される可能性がある少人数のデータは含みません
Ｆ－ＬＩＮＥ株式会社様
Ｆ－ＬＩＮＥ出資メーカーをはじめとする荷主の食品・飲料商品の物流。
常温・冷凍・冷蔵などさまざまな温度帯や商品ごとの物流特性、さらに環境負荷低減にも考慮した効率的な物流ネットワークを構築しています。