AIでサプライチェーン最適化に挑む 仏カルフールが採用した実践的アプローチとは
流通業界のさまざまな活動において、需要予測を取り入れることが必要になっている。なぜなら、需要予測を活用することで、物流や店舗、本部の業務課題の解決、業務効率化、コスト削減、売上向上などが見込めるからだ。すでにグローバルに展開する小売業においては、AI（人工知能）活用の取り組みが盛んだ。フランスのカルフール（Carrefour）は、高精度需要予測に基づくサプライチェーン最適化の成果を生み出している。
需要予測を活用し、商品の廃棄や過剰在庫を削減する
カルフールはグローバルに展開する食品小売企業グループであり、30以上の国に約12,000の店舗からなるマルチフォーマット・ネットワークを展開している。全世界で1億500万人の顧客を擁しており、2017年の売上高は882億4千万ユーロに上る。
カルフールがサプライチェーンを最適化するために採用したのが、アナリティクスのリーディング・カンパニーである米国SAS Institute Inc.（以下 SAS）のデータ分析基盤「SAS Viya」だ。
カルフールはSAS Viyaを用いて店舗、倉庫、eコマースサイトのデータを収集、処理することにより、さまざまな販売チャネルにおける流通・在庫の最適化する考えだ。データを総合的に分析することで、消費者と接する川下側における需要予測や、サプライヤーと接する川上側での仕入先への発注処理が改善され、商品の廃棄や過剰在庫の削減につなげようとしているのである。
カルフールは18カ月間にわたってSAS Viyaをテスト活用し、自社の調達および補充チームが作業方法を統合したうえで、正式に導入する方針だ。SASでは、カルフールのエキスパートたちが自社のニーズを満たすために独自のアルゴリズムを開発が可能だとしている。
「SAS Viyaの導入により、当社はサプライチェーン最適化において一歩前進することができる。AIが時間を解放してくれることで、私たちのチームは、差別化された予測戦略の開発に集中し、無駄を削減しながら顧客の期待に最大限に応えることができる」と、カルフール フランスでフォアキャスティング・ディレクターを務めるフランク・ノエル・フォンタナ（Franck Noel-Fontana）氏は述べる。
カルフールも活用するSASのサプライチェーン最適化へのアプローチ手法とはどのようなものだろうか。ご関心のある方は、是非レポートをご覧いただきたい。このレポートでは、小売業における需給計画支援を例に、AIとML（機械学習）の活用によって、より大きな価値創出に向けた新たな機会を生むことを具体的な数値をもとに解説している。
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