2019年07月02日 05時00分 公開
特集/連載

Coca-ColaやP&Gも実践 消費財メーカーの「AI」活用【後編】巡回ロボットで店舗在庫を最適化 「AI」で物流はどう変わるのか

消費財メーカーでは、商品の需要に合わせた在庫の最適化が常に課題となっている。AI技術やロボットを使った物流の最適化について、事例を基に説明する。

[Kathleen Walch,TechTarget]
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 消費財メーカーは、適切な量の在庫を保持し、適切な場所に供給しなければならない。在庫切れは、顧客の信頼とブランドの知名度を失う原因の一つになる。こうした問題を回避して、需要に合わせて適切な供給量を確保するために、消費財メーカーは予測分析と在庫管理戦略に投資している。

 機械学習をはじめとする人工知能(AI)技術は、従来の予測分析アプローチでは見つからないパターンや異常を検出できる。小売り大手Walmartは機械学習によるパターン分析を利用して、消費者がハリケーンの前にKelloggの菓子「Pop-Tarts」(ポップタルト)のストロベリー味を購入することを発見した。人間の行動パターンを観察すると、こうした珍しい相関関係が見つかることがある。これが売上の増加へとつながる。本稿では前編「「Alexa、油汚れの落とし方を教えて」を実現 P&Gも挑む“顧客とつながるAI”」に引き続き、AI技術を利用する消費財メーカーの取り組みについて説明する。

在庫管理をAIで最適化

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