トランスコスモス、AIで商品の売れ行きを予測し在庫調整や出荷まで一括支援

トランスコスモスは、サプライチェーンにおける需給調整や計画業務を支援するサービス「trans-scManager」の機能を拡充した。新たにAIを活用した需要予測や補充計画の立案、在庫配置最適化の機能を追加し、従来の在庫の可視化や分析にとどまらず、予測から計画、出荷指示などの実行までを一括で支援する。

これまで同サービスでは、企業が保有する調達・生産、販売、在庫などの情報をもとに、在庫状況の可視化や入出庫分析、補充支援などを提供してきた。しかし近年は、EC市場の拡大や商品サイクルの短期化、物流コストの上昇や人手不足などにより需給業務の環境が変化している。販売実績や販促、天候などの情報が部門やシステムごとに分散し、担当者の経験に依存した計画立案が行われている現場も多く、欠品による販売機会の損失や過剰在庫が課題となっていた。

今回の機能拡充では、AIが販売・出荷実績や販促情報、天候といった外部要因を取り込み、商品ごとに適した予測モデルを選択して需要を予測する。製品リニューアル時に生じる販売実績データの分断には名寄せ処理を行ってデータの連続性を保つ。さらに予測結果と現在庫やリードタイムをもとに補充数量を算出する。データの収集や予測案作成はAIが担い、判断や承認、例外対応、関係各所との連携は同社が培ったBPOの知見を組み合わせることで、業務の精度向上と現場負荷の軽減を図る。