東大とTOPPAN、SC管理研究の社会連携講座を開設

荷主東京大学とTOPPANホールディングスは1日、AIによる需要予測などを活用してサプライチェーン（SC）の最適化を図る手法を開発するため、社会連携講座「サプライチェーンの全体最適の科学と実践」を開設したと発表した。東大と同HDは社会連携講座を共同で開設し、高精度な需給予測を可能にするAI技術を核とした新たな手法を開発するとともに、社会実装を目指す。

▲講座を通じて最適化、効率化されたSCのあり方を探る。（クリックで拡大、出所：TOPPANホールディングス）

流通小売業界では、フードロスや配送の無駄をなくし、CO2の排出量を削減するために、AIや統計的手法を使って需要を予測し、製品の供給過剰や不足を減らす手法が試みられているが、予測精度の低さが課題となっている。また、製品の製造から消費、廃棄・リサイクルまでの一連の流れ全体を通して、製品価値や環境負荷を正確に可視化することも難しい。

社会連携講座は、人工知能やウェブマイニング、深層学習を専門分野とする松尾豊教授が講座長を務め、開設期間は今年10月から3年間。これまでの研究成果と、同HDが持つ流通小売り向けの販促支援やマーケティングのノウハウを融合して、SC最適化につながる手法の確立を目指す。

具体的には、企業の販売実績のほか、広告・プロモーション、製品情報、顧客情報、物流情報などの販促データや、天候データ、経済指標、社会的要因などのマクロデータを活用し、高い精度で需給を予測できる技術構築に取り組む。また、自然言語処理などを用いて、公開されている企業活動や世の中の動向のテキストデータからサプライチェーン上の需給変動の要因を探索する技術の構築も図る。このほか、生活者が消費するまでの総合的な環境負荷を明らかにし、環境負荷低減のための行動変容を促す施策につながる研究を進める。

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LOGISTICS TODAY編集部
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