カメラアクセサリー3,000点の需要予測を自動化したニコン:R&D部門が先導した柔軟な開発の舞台裏
Databricksで刷新したシステム開発プロセス。高精度な需要予測をいかにして実現したのか

カメラメーカーとして世界をリードするニコンは、約3,000点におよぶカメラアクセサリーの需要予測をAIで自動化することに成功した。人の“勘と手作業”に依存した業務フローから脱却したことで、カメラアクセサリー品目の99%をカバーする高精度な需要予測システムの構築を実現している。一筋縄ではいかなかったという同システムは、開発から実運用、改善のサイクルを同社の研究開発(R&D)部門だけで内製できているのが特徴的といえる。どのようにしてデータ基盤を整備し、自動化を実現したのか。取り組みを率いた2名のリーダーに話をうかがった。
カメラアクセサリー3,000点の需要予測に挑戦
カメラメーカーとして世界で大きなシェアを誇るニコン。映像、精機、ヘルスケア、コンポーネント、デジタルマニュファクチャリングの5つの事業を通じてソリューションを展開しており、世界各地に販売・生産拠点を構えるグローバル企業だ。
そんなニコンが、デジタル変革の一環として、カメラアクセサリーにおける需要予測の自動化に着手した。その背景には、長年にわたって人間の“勘”と“手作業”に頼っていた計画策定の課題があったという。「トータルで約3,000点におよぶカメラアクセサリーは、定期的に売れるものから1年に数回売れる程度のものまで需要は様々で、適切な在庫管理も一筋縄ではいきません。これをどう自動化プロセスに乗せるかという点は一番ハードルが高かったです」と話すのは、今回の需要予測の自動化プロジェクトを推進したニコン 先進技術開発本部 数理技術研究所の西野峰之氏だ。
同社では従来、アクセサリーの販売計画策定を各国にある販売子会社の担当者に任せていたという。担当者は過去の実績や市場の動向などを鑑みた上で、各アクセサリー品目の販売計画をExcelにて手作業で策定。そのデータをニコン側でまとめ、需要予測を管理するシステムへ連携するという流れを取っていた。
このプロセスは時間と労力を要するだけでなく、担当者個人の経験や勘に依存することで予測精度にばらつきが生じるという問題があった。結果として、過剰在庫による保管コストの増加や、品切れによる販売機会の損失を招いていたという。

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