季節商品の大量返品はAIで防げるか!? アース製薬が挑む廃棄ロス削減の舞台裏

夏が来れば飛ぶように売れ、秋風が吹けばパタリと止まる。そんな天候に左右される季節商品の売れ行きを、AIがピタリと言い当てることなど本当に可能なのだろうか。売れ残りの返品や廃棄ロスはメーカー永遠の悩みだが、「AIで解決」とはいささか話がうますぎるのではないかと疑いたくもなる。

だが、アース製薬とDATAFLUCTの発表によれば、すでに実証実験を終えて本番運用へ踏み切ったというから驚きだ。対象は虫ケア用品や入浴剤、口腔衛生用品など。過去の出荷数や返品数、卸在庫、さらに気象データを掛け合わせ、商品ごとの月別出荷数を予測する。直近実績との乖離を検知して将来予測を補正する仕組みまで備え、天候による需要変動へ即座に対応できる体制を整えたというのだ。

ここからは編集部の推測だが、夏場に需要が集中する商品は、長雨や冷夏ひとつで大量の返品リスクを抱える。これまでの経験や勘に頼った需給判断から脱却し、気象データと直近トレンドを連動させた補正をかけることで、欠品を防ぎつつ過剰な出荷を極限まで絞り込む狙いがあるのではないか。

確かなのは、AIの予測結果を実際の出荷計画の判断材料として使う運用が始まったという事実だ。一方で、異常気象が頻発するなかでどれほどのロス削減につながるのか、具体的な効果のほどはこれからの検証課題といえそうだ。