予測モデルを連携し、DXの全体最適モデルを推進

物流デジタルツインとは、ECや物流での倉庫設備や人、商品などが実際に動くフィジカル空間の情報を、IoTを活用してほぼリアルタイムでサイバー空間（インターネット）上に再現することをいい、フィジカル空間のモニタリングやシミュレーションなどを行うことができる。個々の予測モデルを連携したシミュレーションを実現し、DXの全体最適モデルを推進する。

アスクルでは、DX強化に向けたデジタル設計の基本コンセプトとして、3層からなるデータ・エコシステム「ASKUL EARTH」に取り組んでいる。「データレイク（湖）」に貯まっていく既存システムからのデータを、「モデル（土地）」で構造的に整理して、個別業務を最適化する予測モデルを構築する。しかし、各モデルは最適化する指標が異なるため、「ASKUL EARTH」の最上層「可視化・シミュレーション（森林）」に位置する『アスクル・シミュレータ』によって、複数の予測モデルを連携した全体最適化を図ることになる。

『アスクル・シュミレータ』でサプライチェーン全体を最適化へ

運用を開始したBtoBサービスにおける非在庫商品から在庫品への切り替えによる売上改善予測モデルでは、過去に在庫化した商品の実績値を使い、在庫化前後の出荷数量の変化を予測するモデルを構築。予測結果に基づき在庫化した商品データを蓄積し、再学習を繰り返すことで予測モデルの性能の向上が進む。

アスクルは、今後も『アスクル・シミュレータ』の活用を推進し、IoTでサイバー空間にフィジカル空間の環境を再現することで、物流デジタルツインの実現、およびサプライチェーン全体の最適化をめざすとしている。