ウェザーニューズが台風など荒天時の商品需要を予測する在庫最適化エンジンを発表、「いなげや」に試験導入
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ウェザーニューズ
は8月3日、今夏の台風シーズンに備え、小売・製造事業者向けに荒天時における商品の急激な需要変化を予測する日本初の在庫最適化エンジン「PASCAL」（パスカル）を独自開発したと発表した。8月21日からスーパーマーケット「いなげや」で試験導入を開始する。
PASCALは、台風・大雪など荒天時の消費者行動を予測する在庫最適化エンジン。小売・製造事業者が保有する販売数や購買客数のデータと、ウェザーニューズの日々の気象や体感、荒天時のデータを基に構築されており、荒天時の来客数や、商品需要をカテゴリー・品目ごとに予測可能。日々の気温・体感の変化に伴う商品需要も予測でき、平常時から利用できるとしている。
また、8月からPASCALを搭載した商品発注支援サービスの提供を開始する。同サービスは、台風接近など荒天時の消費者行動を加味した7日先までの商品需要と来客数を「特需」「増加」「並」「減少」「特減」の5段階で判定。これにより、事前の備えによる食料品や防災品の「特需」や、台風接近時の来客数の「特減」を事前に把握することが可能になるという。
さらに8月21日から、いなげやに商品発注支援サービスを提供する。いなげやでは、台風や大雪などの気象ニュースをもとに商品を送り込む場合、実際の影響が異なる場合があることや、影響を受ける店舗を把握できるタイミングが直前になり、メーカーとの調整が間に合わないことが課題となっていたという。同サービスの試験導入により、まずは実験店舗にて荒天時の来店客数や商品需要予測を活用し、店舗への最適な送り込みや、食品の廃棄ロス・発注のチャンスロスの軽減を狙う。
ウェザーニューズはPASCALをプロモーションや荒天時の計画配送、計画生産など製造、小売業に向けのシステムに搭載し、様々なサービスに展開していくほか、自動発注システムとの連携も計画。小売・製造事業者が有するビジネスデータや既存システムと気象データを連携させることで、サプライチェーンにおける収益の最大化、廃棄ロスの最小化、気候変動リスクへの適応を目指す。
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