2019年07月02日 05時00分 公開
特集/連載

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Coca-ColaやP&Gも実践 消費財メーカーの「AI」活用【後編】

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]
画像

 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

ITmedia マーケティング新着記事

news021.jpg

「運用型クリエイティブ」とは何か?
マーケティング施策としてのクリエイティブ改善に取り組むべき理由とは何か。クリエイテ...

news058.jpg

「コロナ禍が収束しても現在の生活を維持したい」 前年比5.2ポイント増加し61.5%に――博報堂調査
コロナ禍も約2年が経過し、マスク生活やテレワークなど新しい暮らしや仕事のスタイルがす...

news178.jpg

Netflixはこれからどう稼ぐつもり?
「ITmedia マーケティング」では、気になるマーケティングトレンドをeBookにまとめて不定...