AIが幅を広げる「需要予測」の可能性 - ZDNet Japan

　人工知能（AI）の質が高まるにつれて、企業にとって重要な業務である需要予測の手法に幅が出てきた。売り上げや仕入れの過去データなど、いわゆる構造化データだけでなく、天気などを含めた非構造化データを勘案して、より正確な需要予測を実施する動きが出てきている。

　日本の製造業という意味では、パナソニックコネクトが2021年9月にサプライチェーン管理（SCM）ソフトウェアのBlue Yonderを買収したことが大きなニュースだった。かつてのi2 Technologiesなどサプライチェーンの予測系エンジンを持つ企業を傘下に収めたJDA Software Groupが前身であり、世界の多くの大企業が需要予測に利用しているソフトウェアだからだ。

　CCCは約7000万人の会員データ、約800店舗、約450万タイトルが組み合わさった大量データを保管しており、それをデジタル空間に再現し、人・商品・店舗の関係性を抽出。そのデータからAIが店舗ごとに売れ行きを予測し、適正部数と品ぞろえを導き出すというシステムを実装した。AIによって、従来の枠組みを超えた需要予測が可能になっていることについて、紹介する記事を集めた。

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