DATAFLUCTは、アース製薬において、返品・廃棄ロスの削減に向けて開発したAI需要予測モデルの本番運用を開始したと発表した。虫ケア用品、入浴剤、口腔衛生用品を対象に、SKU（在庫管理上の最小単位）別・月別の一次出荷数をAIで予測し、その結果を出荷計画の判断材料として活用する。PoC（実証実験）で精度を検証したうえで、実業務で予測結果を使う段階へ移行した。

　虫ケア用品などの季節性商品は、天候や気温、市場環境によって需要が大きく変動する。とくに虫ケア用品は需要が春から夏に集中し、需要期が終わると取引先からの返品が発生する。そのため、欠品による販売機会の損失を防ぎつつ、過剰な出荷や返品を抑える需給判断が求められていた。

　PoCでは、過去の一次出荷数、返品数、卸在庫などの社内データに加え、市場の販売動向や気象データを用いてAIモデルを構築した。また、最新の実績データを取り込んだ再学習に加え、予測値と直近の実績値の乖離を捉えて将来予測に反映する「外部補正」の仕組みを開発した。SKUごとに継続的な上振れ・下振れを検知して補正係数を算出し、直近の需要トレンドへの追随性を高めている。

　今後は、商品カテゴリーや季節ごとの需要特性をより細かく捉えることで、予測の精度と安定性をさらに高めるとしている。

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