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- 貴社業務にマッチする専用AIを開発し、高精度な予測を可能に
- 機会損失、廃棄ロスを削減し、サステナブルなビジネスを実現
- 導入後も蓄積データを連動させ、予測精度を日々向上
「Liaro需要予測AI」は深層学習(Deep Learning)や機械学習を用いた高精度な需要予測AIです。欠品による機会損失を最小化し、SDGs/ESGを考慮したサステナブルなビジネスを実現します。
2024年07月31日 最終更新
製品概要
| 対象従業員規模 | 全ての規模に対応 | 対象売上規模 | 全ての規模に対応 |
|---|---|---|---|
| 提供形態 | サービス | ||
| 参考価格 | 別途お問い合わせ | ||
製品詳細
生産量/仕入れ、ディストリビューション、棚割りなどの最適化を支援！
Liaro需要予測AIとは
機械学習や深層学習(Deep Learning)を使用した需要予測AIを、
「貴社のデータ」×「Liaroの需要予測技術」×「外部のマクロデータ・人流データ」を用いて、
貴社の商品特性・業務特性に最適な形で構築します。
いつ・何を・どれだけ必要かを一緒に考えてくれる、現場で使えるパートナー需要予測AIを提供します。
需要予測AIにより、発注精度を向上させ、欠品による機会損失の最小化と
フードロスや衣服ロスなどの廃棄ロスの削減を実現し、
SDGs/ESGに基づく環境問題への対応や、サステナブルな事業の実現を支援します。
また、AIが算出した数値に基づき発注することにより人の手間を極力なくします。
Liaro需要予測AIで解決できる課題
各社様専用に調整したアルゴリズムを用いて、高精度な予測を実現します。
アパレルや医薬品や食品などジャンルを問わない幅広いソリューションを提供しております。
■発注・ディストリビューションAI
【課題】
多数の商品と、シーズンごとの商品の入れ替えで、小売業では発注業務の負担が大きく、精緻な発注が困難です。
この状況が欠品による機会損失や、過剰在庫で廃棄ロスという問題を生む原因となっています。
【解決】
過去の販売、商品データと現在のマクロデータを合わせて、需要予測AIにより商品ごとの需要を予測し、
発注計画を強力にサポートします。
欠品による機会損失の最小化と、衣料ロスやフードロスといった廃棄ロスを削減します。
発注回数や店舗移動も含めた物流コストを最小限にします。
■プライシングAI
【課題】
廃棄や残在庫の回避のため、日々の値下げやシーズン後半でのセールが必要です。
しかし大量のSKUに対して適切なタイミング、適切な値引き率の見極めは困難で、
過度な値引きは利益を損ない、慎重すぎる値引きでは過剰在庫や廃棄となり利益を圧迫します。
【解決】
売価別に販売量を予測し、大量の商品や店舗ごとの最適な値引き率とタイミングを特定します。
それにより利益率の最大化をサポートするとともに、業務の生産性の向上を実現します。
■棚割りAI
【課題】
購入率や集客率の向上には、お客様にとって魅力的な売場にする必要があります。
しかし、そのための棚割りのノウハウは属人的であり、また棚割り案の作成業務は小売だけに限らず、
メーカーや卸業においても大変な業務となります。
【解決】
高精度な需要予測AIを元に、過去の販売実績や棚割り/VMD情報を加えた詳細な分析で、
集客力や購入率を向上させる棚割り/VMDを提案します。
さらに、今までの販売実績と商圏マクロ情報を分析することで、AIが複数の棚割り案を自動生成し、
担当者の作業効率と生産性の向上を実現します。
Liaro需要予測AIの強み
■拡張性
拡張性が高い「Liaro需要予測AI」は、生産量/仕入れ量の最適化だけの用途に留まらず、
プライシングの最適化やディストリビューション最適化、来客要因の分析など、生産から販売まで
幅広い場面で活用することができます。
■カスタマイズ性
無数に存在する機械学習アルゴリズムは、既製品ではビジネスモデルやデータにマッチしません。
弊社は、各社様専用のAIを開発し、ポジションやカテゴリなどの商品特性に合ったデータ整形し、
精度の高い予測を実現します。
■継続的改善
パッケージ品をただ組み合わせたものや、需要予測に特化していないベンダーでは、
PoC時点から需要予測AIの精度が向上しません。
弊社では、本番稼働後に蓄積されるデータをAI用のデータ構築システムへ連動し、
日々の精度向上を可能にしました。
仕様・動作環境
| 補足スペック | |
|---|---|
| 対応デバイス | - |
| API連携可否 | 不可 |
| 導入企業カスタム有無 | 不可 |
導入効果
需要予測AIで発注作業、欠品、店舗の残在庫、在庫移動などを低減
アパレルA社では「Liaro需要予測AI」での【ディストリビューション最適化】の実証実験を行いました。
「Liaro需要予測AI」を導入した結果、欠品リスクを大幅に削減できました。
店頭在庫が最適化され、店舗間移動コスト、オペレーション負担の軽減が確認されました。
A社では他社AIソリューションも検討していましたが、
「Liaro需要予測AI」が最もマッチしていたことから、本格導入を決定されました。
他ブランドでも「Liaro需要予測AI」を本格導入し、効率化を実現しました。
Liaro需要予測AIで廃棄を9割以上削減
K薬局では発注業務の課題を解決するために、「Liaro需要予測AI」を導入しました。
実証実験を行ったところ、多くの品目で高精度で発注が行われ、実際にお使いいただいた薬局の方からも効率的な発注ができているとコメントをいただいております。
シミュレーションでは廃棄が9割削減される品目もあり、また同時に欠品が改善されたことで、欠品時の急配業務なども軽減しました。
K薬局は本格的な導入に向けた試験運用を開始、今後も導入店舗を増やしていく計画です。
企業情報
| 会社名 | 株式会社Liaro |
|---|---|
| 住所 | 〒113-0033 東京都文京区本郷2-40-14 山崎ビル402 |
| 設立年月 | 2014年10月22日 |
| 事業内容 | アプリケーションサービス開発、人工知能開発及び研究 |
| 代表者名 | 花田 賢人 |
需要予測システム
需要予測システムとは？
需要予測とは、その名の通り需要を予測することであり、需要予測システムは、それまでの実績や市場の動向、さらにはその日の天候など、利用可能なあらゆるデータを用いて需要を予測します。需要や販売数を予測することで、製造や仕入の量を最適化し、余剰在庫や在庫不足による機会損失を削減することができます。また、精度の高い事業計画や予算計画を作ることもできるようになります。個々の事業に合わせた予測モデルを作成して、精度の高い予測を行うことができます。
比較表つきの解説記事はこちら需要予測システムおすすめ14選を比較！自社に適した選び方も解説
『Liaro需要予測AI』とよく比較されている需要予測システム
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