人とAIが協働した予測精度が約20％上昇

　これまで人が担っていた需要予測を、人とAIが協働することで在庫を最適化し、顧客ニーズに対し、より迅速に柔軟に応えることができるサプライチェーンの構築につなげる。
　2022年10月からデータ分析・試験モデル作成に着手し、23年3月までビールやRTDの限定品などを中心に、約40アイテムでAIの機能検証をしてきた。
　検証開始当初は人の予測精度に敵わなかったAIも、学習を重ねることで、検証終了時点には人だけの予測精度よりも、人とAIが協働した予測精度は約20％上昇したため、本格運用の開始を決めた。
　この取り組みは、AIに需要予測を任せるのではなく、AIを育成・運用することで、これまでの予測ノウハウを組織知として蓄積・継承しながら業務をより高度化させることを狙っている。

在庫やコスト構造の最適化にも貢献

　需給管理業務の高度化は、サプライチェーン全体の計画・実行業務の高度化、データ主導型の意思決定、在庫やコスト構造の最適化に大きく寄与する。
　今後も、DX・IT人財育成プログラムや日鉄ソリューションズからのスキルトランスファーを通して、AIによるアウトプットを理解・活用したDX人財の育成とAIとの協働の実現をめざす。
　同社は、データ・デジタル技術の活用を通じた業務変革によって、サプライチェーンをスマート化し、持続可能な社会の実現と事業の収益力向上の両立をめざす考えを示している。

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