結論
Super Hosokawa の事例は、需要予測を現場の発注と共有することで、食品ロスと欠品の両方を抑えにいく という考え方を示しています。
農産品でも加工食品でも、売れそうかどうかの判断が遅れると、余剰と欠品の両方が起きやすくなります。予測を先に置いて、人が確認しながら発注する方が、無理のない改善につながります。
公開事例の要点
Microsoft Customer Stories では、Super Hosokawa が Oita と Fukuoka での実証を通じて、供給網全体で需要予測を共有したことが紹介されています。
ID-POS データをもとに、二日前の予測を使って stock order を試し、人手の発注と組み合わせる構成でした。公開情報では、予測精度の向上、食品ロスの削減、潜在需要を取り込んだ売上向上が示されています。
この事例は、需要予測を単なる分析ではなく、発注の会話をそろえる共通言語 として使っている点が重要です。
まねしやすい順番
- 売上だけでなく、欠品、廃棄、発注リードタイムを記録します。
- 予測対象は、まずロスが大きい商品や欠品が痛い商品に絞ります。
- 予測値は発注候補として提示し、最終確定は担当者が行います。
注意点
需要予測は、急な天候変化や販促、イベントの影響をすべて読めるわけではありません。予測が外れた時に、どの条件を見直すかを決めておかないと、現場で使いにくくなります。
また、予測の精度だけでなく、実際に食品ロスや欠品が減ったかを別で確認する方がよいです。
参考にした公開事例
次に読む記事
需要予測と供給網のつながりを広く見るなら、AGRISTの収穫予測AI事例｜作付けと販売見通しを先に整える と Trellisの農食サプライチェーン予測事例｜天候変動と需要変化に備える が参考になります。
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参考情報
この記事の制作・確認時に参照した情報です。制度、セキュリティ、個人情報、医療、法務、会計、採用など更新性や判断責任が高いテーマでは、公式情報・一次情報を優先します。
- Microsoft Customer Stories: Super Hosokawa demand forecast
Microsoft Customer Storiesが公開した、Super Hosokawaの需要予測共有による食品ロス削減事例。
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よくある質問
需要予測AIは在庫を任せられますか？
自動化より、まずは担当者の発注判断を予測値で補う運用の方が定着しやすいです。
食品ロス削減には何が効きますか？
売れ筋、季節変動、天候、ID-POS、発注リードタイムをそろえて見ることが効きやすいです。
農業側にも応用できますか？
できます。出荷量の見通しを持てると、加工や流通の段取りを前倒ししやすくなります。