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AIとの“程良い”付き合い方とは?──サントリーが需給予測AI実装で乗り越えた「3つの壁」から見る

「やりきるための熱意と信念が鍵を握る」

 サントリーでは現在、DX施策の一環として様々な業務にAIを適用して成果を上げつつある。その一つが、AIを使った需要予測だ。ウイスキーや缶チューハイなど各種スピリッツ(蒸留酒)商品を対象にAIを使った需要予測を導入したところ、「年間6,000時間の業務削減」を達成したという。この取り組みの背景や経緯、成果などについて、キーマンに話を聞いた。

ベテラン社員の経験と勘に頼ってきた需要予測業務

 サントリーは2021年秋より、同社のスピリッツ商品の需要予測にAIを活用している。この取り組み自体が始まったのは2018年のことだったが、きっかけは社内でスピリッツ事業を担うスピリッツカンパニーのロジスティクス部門において、とある業務課題が顕在化してきたことだった。

 「当時缶チューハイ商品の人気が急速に高まって、商品の品目も一気に増えたのですが、工場の生産能力には限界があるので、市場環境の変化に応じた細かな生産調整や在庫調整が必要となりました」

 こう語るのは、今回のAI導入プロジェクトにおいて中心的な役割を担ったサントリーシステムテクノロジー グローバルシステム部 先端技術グループの坂本健后氏。当時、市場環境の急激な変化に即応してロジスティクスを細かく調整する必要に迫られていたものの、実際には以前から行ってきた需要予測や供給計画の策定に多くの人手が割かれており、なかなか変化に対して俊敏に対応できなかったという。

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サントリーシステムテクノロジー グローバルシステム部 先端技術グループ 坂本健后氏

 そこで白羽の矢が立ったのが「AIの活用」だった。需要予測にAIを活用できれば人手を減らすことができ、その分変化への対応業務により多くのリソースを投入できるのではないかと考えたのだ。またAIを新たに導入することで、それまでは担当者ごとに様々な情報を駆使して行っていた需要予測業務に新たな気付きをもたらし、結果的により精度の高い予測が可能になるのではないかとの狙いもあった。

 早速、需要予測AIモデルの開発プロジェクトが立ち上がった。予測対象の商品は、約750品目あるスピリッツ商品のうち、発売から3年以上経っておりAIに学習させるためのデータが十分蓄積されている約450品目に絞り込んだ。これらの商品の過去3年分の「卸店への出荷実績」をメインに、その他需給に関連すると思われる様々な関連データをAIに学習させ、各品目の6ヵ月先の需要量を予測できるモデルの開発を目指した。

次のページ
なぜAIモデルを内製したのか?

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この記事の著者

吉村 哲樹(ヨシムラ テツキ)

早稲田大学政治経済学部卒業後、メーカー系システムインテグレーターにてソフトウェア開発に従事。その後、外資系ソフトウェアベンダーでコンサルタント、IT系Webメディアで編集者を務めた後、現在はフリーライターとして活動中。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

小山 奨太(編集部)(コヤマ ショウタ)

EnterpriseZine編集部所属。製造小売業の情報システム部門で運用保守、DX推進などを経験。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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