データサイエンス学部河本薫教授のコメントが下記メディアで掲載されました。
メディア
日本経済新聞
掲載日
11月3日
内容
サントリー、うつろう嗜好品予測 年6200万ケース出荷情報、70項目分析 酒500種の欠品防ぐ
サントリーホールディングスがうつろいの激しい嗜好品の欠品や過剰在庫などを抑えるため、年6200万ケース分の出荷データ、広告、季節等70項目超の分析を行い、独自のAIシステムを運用しています。飲食料品の配送は積み下ろしが多く、人手不足が深刻なため、欠品や過剰在庫を減らすことで、物流の負担を減らしています。
実際、AIの予測精度を高めることで、専門員の業務は2割減り、年6000時間近い削減になり浮いた時間を配送網の改善などに充てています。
メーカーでは、研究開発、生産、営業など部門の縦割りが強くなりがちですが、河本教授は「データは過去を示すものにすぎず、予測が外れることを前提にすべき。製造や配送といった複数部署が連携し、外れた場合の対応策を事前に用意することがカギだ。」と述べられています。
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広報課