【導入の背景】発注業務の精度向上、業務効率化を目指して

アルペンでは一部の商品の発注量の決定に、担当者によって異なるExcelファイルを利用していました。このExcelによる需要予測の精度が低く欠品や過剰在庫に繋がり、より正確な需要予測による適正在庫の実現が求められていました。

また、Excelで予測をするための過去データの準備や、計算結果の異常チェック等を全てマニュアルで行っており、発注業務に大きな負荷がかかっていました。これらの課題を、AI技術を用いて解決する道を模索していた中で「UMWELT」の存在を知り、導入に向け検証を始めました。

【検証結果と導入決定】精度向上・効率化に手応え、本格導入へ移行

Excel計算式の予測を元に発注している商品の中でもまずはゴルフ用品の一部に絞り、過去データをもとにした「UMWELT」による予測・分析を実施し、従来の予測手法による結果と比較検証を行いました。

アルゴリズムのチューニングや学習データの追加の結果、当該商品においては従来の予測精度を超えることが確認できたため、「UMWELT」の予測結果を元に実際の発注を行う数回の実務試行を経て、今般の本格導入を決定しました。

検証の手応えを踏まえて、他カテゴリ商品の発注業務での活用も期待

株式会社アルペン 情報システム部 システムプランニンググループ 藤本 大空様からのコメント

検証に至るまで、様々な機械学習ツールを比較・検討してきましたが、「UMWELT」は機械学習の導入が初めての当社にとっても非常にシンプルで扱いやすく、さらに低コストで導入することができた点が大きな魅力でした。

ゴルフグリップのデータを用いた検証においても、シンプルな操作性でありながら高精度の予測結果が得られ、大きな手ごたえを感じることができました。これをうけて「UMWELT」の本格活用に向けた取り組みを進めていきます。

今後は、他カテゴリの商品にも横展開を図り、社内全体での活用を広げていきたいと考えています。