AIを活用した需要予測は、過去のデータをもとにした最新の予測モデルや解析手法で、食品ロスの削減や現場の人員配置の効率化に革新をもたらしています。AIの技術を活用することで、現場の課題改善や基礎力の向上が期待できるでしょう。しかし、AIをパートナーにするためには克服すべき課題もあります。技術だけでない、人間とAIの調和における重要な要素を探ります。

現場の心理的負荷が課題
AI需要予測ツールの現在地

需要予測におけるAIシステムは、現場の課題をどう解消するのか、教えてください。

私たちは、AIの導入によって、現場の課題解決と効率的な業務運営が実現されることを期待しています。現在、現場が持つ課題として挙げられるのは大きく2つです。

まず、1つ目は長時間労働。特に小売業などの一部業種では、人手不足や人材の定着化の問題から、従業員が長時間労働を強いられる状況が発生しています。労働環境の改善とともに、業務効率化による作業時間の削減が求められている状況です。

2つ目に、ロスの削減です。特に食品小売業界では、AIの導入によって需要予測の課題解決に対しての効果が見えてきています。実際に、過去の売上データなどをもとに最適な生産量や仕入れ量を決定することで、食品廃棄ロスを削減する取り組みが行われています。

これまで、製造計画の段階においては、責任者が経験に基づいて生産量を決めていましたが、AIの導入によって、より実績に基づいた判断が可能になりました。また、個人の感覚や経験に依存していた重要な役割である仕入れの判断も、属人化からの脱却が見込めます。こうした取り組みによって、最適な生産量や仕入れ量を実現し、食品ロスの削減が進んでいるのです。

AIは、前述したこれらの課題解決につながると考えています。

例えば、「AIsee」などのAIを活用した需要予測システムは、過去のデータや消費者の傾向を分析し、販売数と在庫、さらには店舗への来場者数を予測することができるようになりました。これにより、発注量の最適化や生産量のバランス調整ができ、これまで属人化していた業務の効率化に繋がるのです。