ホーユー、約6万品を対象にAI需要予測サービスの本番稼働を開始　PwCコンサルティングが支援

　2026年7月2日、PwCコンサルティングは、ホーユーに対し、AI需要予測ソリューション「Multidimensional Demand Forecasting（以下、MDF）」を導入し、同年5月より本番稼働を開始したと発表。ホーユーは、PoCの開始から6ヵ月で本番導入を完了したという。

　今回の導入範囲は、日本国内市場の定番品約60,000予測対象（品目、エリアなど）に及ぶとのことだ。MDFは、月次で全モデルを最新データに基づき再学習し、3ヵ月先の精度向上に重点を置きつつ、最大18ヵ月先までの需要予測値を算出。欠品リスクの回避や在庫・廃棄の削減を目指し、サプライチェーン全体の高度化に資する取り組みだとしている。

　ホーユーでは製品廃棄や欠品の増加、属人的な需要予測手法による精度のばらつき、SKU数の増加に加え、予測対象を細かくしたことによる分析負荷の高まりなど、サプライチェーン全体の最適化が課題となっていた。また、中長期的な需要見通しが継続的に算出されていなかったため、生産ラインごとに個別で数量を算出するなど、需給計画全体の負荷も大きくなっていたという。

　今回の導入において、MDFは以下のような働きをしているとのことだ。

• 商流×チャネル別最適化：一般消費者向け・プロ用の商流特性を踏まえ、納入先ごとの個別最適モデルを自動選定
• トレンド追随対応：需要のトレンド（上昇・下降）をタイムリーに検知し、予測へ反映。予測乖離を防ぎ、廃棄・機会損失を最小化
• イベント・季節性への対応：主要イベントやファッションシーズンの需要影響を個別にモデル学習し、年次変動に自動適応
• リニューアル品対応：旧品・新品の需要カーブをモデル化し、多対多の色番組替えにも対応。廃棄・機会損失リスクを低減
• 価格改定対応：価格改定に伴う駆け込み需要と反動減というイレギュラーな動きに対応
• 組数単位の自動検出：出荷実績から組数単位を自動検出し、組数ベースで予測。需要の発生パターンをより明瞭に把握
• 毎月の全モデル再学習：最新の実績データで全モデルを毎月再学習し、常に最適な状態に更新された予測モデルを維持。経時的な予測精度の劣化を未然に防ぎ、継続的・安定的な運用を実現

　今後は、月次の需給調整会議において、MDFが算出する需要予測値を基に、需要と生産能力を計画レベルで調整し、欠品や過剰在庫を最小限に抑える運用体制の確立を目指すとしている。

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