DATAFLUCT、需要予測で全日本食品の物流改善

サービス・商品データ活用サービスのDATAFLUCT（データフラクト、東京都渋谷区）は15日、スーパーマーケットのボランタリーチェーンを運営する全日本食品（全日食、同足立区）の物流業務に、機械学習による需要予測システムを導入すると発表した。ことし5月から関東・北海道エリアで導入し、2023年度中に全国展開する。3年間で7億2000万円のコスト削減を想定している。

このシステムはデータフラクトの機械学習サービス「Perswell」（パースウェル）とデータプラットフォーム「AirLake」（エアーレイク）を組み合わせたものだ。全日食の社内データから加盟店の商品需要を予測し、その結果を物流センターの配車計画と人員配置の最適化に活用する。全日食の課題だった流動的な発注による担当者の負担や配送のムダを削減し、業務を効率化する。

とくにパースウェルは、データサイエンティストがいなくても高精度の需要予測モデルを利用できるのが特徴だ。作業工数の削減や、欠品・余剰・在庫回転率・配送計画の改善ができる。

全日食チェーンは全国1600店が加盟する日本最大級の食品ボランタリー・チェーンで、その多くが地域に根差した中小規模のスーパーマーケットだ。多くの加盟店と連携することで商品の仕入れ単価を下げられる強みがある一方、エリアや店舗が独自のシステムを利用していてデータの収集や活用が難しく、オペレーションも属人的になる課題があった。同システムで、加盟店からの発注内容を予測し、配送ルートや人員配置を事前に計画できる。両社はロスの削減と、どの担当者でも最適な判断ができる体制構築を実現したい考えだ。

▲需要予測システム導入後の改善イメージ（クリックで拡大、出所：DATAFLUCT）

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LOGISTICS TODAY編集部
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