ペットフードの品切れを防いで年3000万円浮く!? 需要予測AIの実力とは

愛犬や愛猫のご飯を切らすわけにはいかないが、仕入れすぎれば賞味期限切れで廃棄の山になる――。そんなペット業界長年のジレンマをAIで解決し、年間最大3,000万円もの経済効果を叩き出すというのだから驚きだ。長年、担当者の勘と経験に頼ってきた発注管理をAIに委ねるだけで、そこまでの巨額メリットが本当に出るのだろうか。

公式発表によれば、ペット用品を手がけるカラーズが、AI CROSSの需要予測サービス「Deep Predictor」を導入した。直営店やECなど4事業部の発注管理に適用し、事前の実証実験では月約23時間の手作業削減に加え、余剰在庫の削減などにより年間約1,300万〜3,000万円もの効果が試算されたという。従来は各担当者が表計算ソフトで実績を集計していたが、AIによる自動予測へ切り替えることで業務の属人化も解消するというのだ。

ここからは編集部の推測だが、これほどの経済効果が見込める背景には、ペットフード特有の「賞味期限リスク」と「販売チャネルの多さ」が関係しているとみられる。店舗や通販など複数ルートで欠品を恐れるあまり、これまでは各現場で多めの安全在庫を抱え込んでいた可能性が高い。AIで全社的な需要を高精度に読めるようになれば、抱え落ちしていた在庫ロスが一気に圧縮され、試算通りの大きな金額につながると考えるのが自然だ。

既存商品の在庫適正化や作業時間の圧縮については、実証実験の数字からも確かな手応えがうかがえる。ただし、同社が次のステップとして見据える「販売実績のない新商品」の需要予測がどこまで的中するかは未知数だ。AIが名実ともに現場の救世主となれるのか、本格運用の行方を注視したい。