酒類・食品卸業の国分グループへの導入が決定
データサイエンスで企業と社会の課題を解決する株式会社DATAFLUCT（本社所在地：東京都渋谷区、代表取締役：久米村 隼人）は、機械学習と外部データを組み合わせた高精度の自動需要予測により、最適な仕入れ・生産を実現するサプライチェーンマネジメント（SCM）※1サービス『Perswell※2] 』の提供を2022年2月3日より開始します。
また、酒類・食品卸業の国分グループ本社株式会社との資本業務提携の正式締結に伴い、『Perswell』の導入が正式決定しました。
従来の統計予測ツールを超える予測精度を提供する本サービスにより、担当者の勘や経験に頼らず、商品別に最適な発注が可能となり、より多くのお客様の利益を最大化すると同時に、商品ロスの削減に伴うサステナブルな社会を実現してまいります。
※1 原材料の調達から商品が消費者に渡るまでの生産・流通フローを管理し、プロセス全体の効率化と最適化を実現するための経営管理手法。
※2 特許出願中（特願2021-178416）。
■ 手動予測や古典統計による予測では精度が不十分
数百から数千種類の商品の販売予測をエクセルで行う場合、作業工数は膨大になる上、全商品の精緻な予測は困難を極めます。また、SCMサービスを導入している場合でも、古典統計による需要予測となるため、天候データや新型コロナウイルス感染症の陽性者数等のリアルタイムな外部データを活用できていないほか、最新の機械学習アルゴリズムを導入できていないケースが多く見受けられます。上記のような要因で予測精度が不十分な環境では、欠品による機会損失や過剰在庫による保管・廃棄コスト、在庫回転率の悪化といった問題が生じています。
■ 高精度の自動需要予測で業務効率および欠品・余剰・在庫回転率を改善
誰もがデータから未来を見通し（perspective）、SCMにおいてよりよい（well）結果を得られることを目指して開発した『Perswell』は、当社の掲げる「マルチモーダルデータプラットフォーム構想※3」における需要予測サービスです。
本サービスでは、販売・仕入の過去データとビジネス特性に応じた外部データ（天気、新型コロナウイルス感染症の陽性者数など）を組み合わせ、機械学習によって大量の商品の販売数および適正在庫量を自動で予測します。需要予測の自動化によって作業工数を大きく削減できるほか、予測精度の改善によって欠品・余剰・在庫回転率および配送計画を改善できます。
※3 構造化・非構造化を問わずビッグデータをカタログ化し、ノーコード、エンドツーエンドで活用できる環境を提供する構想。詳細はプレスリリースをご参照ください（https://datafluct.com/release/1718/）。
■『Perswell』の特長
1．自社にデータサイエンティストがいなくても、需要予測モデルを利用可能
弊社のデータサイエンティストがモデル構築を行うため、自社にデータサイエンティストがいなくても機械学習による需要予測モデルを利用できます。機械学習ツールを導入してみたものの、自社で適切なモデルを構築できずにツールを活用しきれなかった経験のある方も安心してご利用いただけます。
2．古典統計ではなく「機械学習による予測」
需要予測の手法として、古典統計による予測は広く使われています。これは過去の需要実績データのみを活用して予測を行う手法であり、それ以外の外部要因を組み合わせて予測を行うことは困難です。
『Perswell』では、様々な外部データを活用できる最新の機械学習アルゴリズムを手法に採用することで、従来を超える高い予測精度を実現できます。
例）LightGBM※4のアルゴリズム
※4 マイクロソフト社が開発した、勾配ブースティング（複数の決定木を組み合わせたもの）に基づいた機械学習手法。
3．モデル開発にかかる工期工数の削減と高い予測精度を実現
すでに他のタスクで学習された知識を別のタスクに転用する「転移学習」、既存の学習済みモデルの一部と新たに追加したモデルを合わせて全体を微調整する「ファインチューニング」など、既存のアルゴリズムをベースに機械学習の様々な手法を活用してモデルを設計することで、初期導入時や対象商品拡大時の工期工数を圧縮しつつ、高い予測精度を実現します。
4．各種システムとのAPI連携
WMS（在庫管理システム：Warehouse Management System）やTMS（配車管理システム：Transport Management System）などとAPI連携することで、導き出された適正在庫量や適正配車数などの数値を自動で入力・更新し業務効率を改善します。
また、既存の在庫管理システムとの連携により、これまでの操作画面のまま在庫を管理できます。※システムによって連携できない場合もございます。
5．実務に最適化された需要予測UI
日常業務に最適化された商品やカテゴリ毎の予測・在庫管理画面を、商材に応じて日次・週次・カレンダー表示等でわかりやすくビジュアライズします。また、様々な業界の需要予測に対応できるよう、業界固有の特長を反映したテンプレートをご用意するなど、個別のカスタマイズも可能です。※2022年中に提供開始予定。
■ 国分グループが『Perswell』を導入
当社は2021年10月に、酒類・食品卸業の国分グループ本社株式会社（本社所在地：東京都中央区、代表取締役会長兼CEO：國分 勘兵衛、以下「国分グループ」）と資本業務提携に関する基本合意を締結し、本日正式に資本業務提携を締結しました※5。『Perswell』の導入が決定し、2月中旬の本番運用へ向けて準備を重ねております。
国分グループは、国内外の約10,000の仕入先から約60万もの商品を仕入れ、296カ所の物流センターによって国内全域をカバーする物流ネットワークを形成しています。卸売業という流通での立ち位置を生かし、サプライチェーンの最適化に向けた取り組みを続けている同社に『Perswell』で貢献します。
※5 詳細は、2022年2月3日に発表した『国分グループとの資本業務提携』に関するプレスリリースをご参照ください（https://datafluct.com/news/1819/）。
■「マルチモーダルデータプラットフォーム構想」４サービスがラインアップ
本サービスの提供開始により、マルチモーダルデータプラットフォーム構想を構成するすべてのサービスが出揃いました。非構造化データを構造化するデータレイク/データウェアハウス『AirLake※6』、AutoML/MLOpsサービス『Comler※7』、ノーコード対話型BIプラットフォーム『Thryving※8』、そして『Perswell』を組み合わせることで、組織のデータドリブン経営を推進するソリューションを当社が一括して提供できるようになりました。今後も各サービスの改善に努め、データの収集から適切な形式への加工・蓄積、分析・活用までの工程を専門知識や技術の有無にかかわらず可能にする、創業以来当社が目指してきた「データ活用の民主化」の実現を推進してまいります。
※6 詳細は『AirLake』に関するプレスリリースをご参照ください（https://datafluct.com/release/1722/）。特許出願中（特願2021-178414）。
※7 詳細は『Comler』に関するプレスリリースをご参照ください（https://datafluct.com/release/1748/）。特許出願中（特願2021-192392）。
※8 詳細は『Thryving』に関するプレスリリースをご参照ください（https://datafluct.com/release/1736/）。特許出願中（特願2021-178417）。
■ ウェビナーに関する情報
『Perswell』のリリースに合わせ、天気や気温、新型コロナウイルスの感染者動向などの外部要因データと機械学習を利用し、商品の欠品・余剰・在庫回転率を改善させるサプライチェーンマネジメントについて解説するウェビナーを開催します。※当社の大型オンラインカンファレンス「Data Cross Conference」内のプログラムとして開催。
【開催概要】
タイトル：最適な仕入額や生産数を機械学習であぶりだす、サステナブル時代のサプライチェーンマネジメント最適解
日時：2022年2月10日（木） 16:00～16:20
開催方法：オンライン（「Zoomウェビナー」を使用）、入退場自由
参加費：無料
参加申し込み：下記のいずれかのページから必要事項をご記入の上、お申込みください。
イベントページ：https://dcc2022.datafluct.com/
connpass：https://datafluct.connpass.com/event/237014/
Peatix：https://dcc2022.peatix.com/
■ 詳細に関するお問い合わせ
『Perswell』の利用に興味・関心のある方、利用をご希望の方はサービスサイト（https://lp.perswell.ai/）からお問い合わせください。